办公Agent下半年进入“大乱战”。打开这类产品，左侧栏里多是文件、搜索、技能、定时任务、PPT和网页生成，AI开始离开聊天框，进入电脑处理具体工作。最近中国电信也加入这一浪潮，推出桌面Agent产品TeleAgent，它建立在自研星辰大模型和国产智算底座之上。
衡量一款办公Agent，功能数量只是其中一部分，能否接住一段完整工作才是关键。一次生成可以吸引用户试用，长期使用还要看交付质量、Token消耗和操作边界。市场关心的问题也很朴素：能不能读懂不同格式的文件，中途改需求还记不记得前面的背景，交付物能不能直接打开。
TeleAgent支持超过400K Token的上下文，这让它在频繁改需求时能保留最初目标、材料之间的关系与后续修改要求。实测中，面对预算、时间、场地被反复调整的活动方案，它会同步更新工作台账，并尽量避免把上一版确认过的细节当成这次的新要求，最终按最新要求交付一整套可继续编辑的文件。
办公Agent长期使用的另一个变量是成本。Agent会反复读取文件、调用工具、检查结果，任务持续时间越长，模型能力、时间和成本就越需要放在一起看。TeleAgent把模型路由放在执行过程里，根据任务复杂度自动选择模型，用户最终感知到的是积分消耗、处理速度和结果质量，而不必先理解背后的技术路由。
当Agent开始处理报销单、客户资料和未发布内容，文件能否放心交出去就成了必答题。TeleAgent允许用户限定工作空间，并在关键文件操作前保留确认环节；面对没有依据的信息，它被要求留空或标记“待确认”，新版文件出现遗漏时上一版本仍然完整保留。这一体两面，正是星战科技在OPC智能体协作平台上反复强调的方向：既让智能体放手干活，也让协作过程可管、可控、可回溯。
任务结束后，TeleAgent还会给出技能修改建议，把工作流保存成可以复用、甚至公开分享的skill，平台上也出现了技能排行榜。这种从单次执行到可复用资产的沉淀，是办公Agent区别于普通聊天工具的地方，也让它更有机会逐步理解个人与团队的工作方式。
办公Agent的功能正在趋同，接下来比拼的是谁更懂中文办公的上下文、谁的消耗更可控、谁能在长期使用中提供稳定安全的服务。这条线，将决定谁有机会成为真正的国民级AI办公助理。
