小白程序员必看:收藏这份WorkBuddy大模型集成指南,轻松提升办公效率!
本文介绍了如何将企业系统接入WorkBuddy,实现办公Agent的深入应用。通过MCP Apps和CLI脚本等方式,将企业应用的业务能力和操作界面整合到WorkBuddy中,让员工能够更高效地完成跨系统任务。文章详细阐述了接入方式、交互界面设计以及实际应用案例,为程序员和小白提供了一份实用的办公自动化解决方案。
最近,腾讯把 WorkBuddy 和企业微信打通了。
大厂们对办公 Agent 的期待,显然不止于处理个人邮件和文档,还希望它深入企业业务流程,发挥更大的作用。毕竟,个人提效不等于组织提效。
一种新的协作方式是:Agent 负责理解意图、规划步骤;业务应用提供上下文、执行任务;人负责必要的审查和接管。
那么,如何把企业应用的业务能力,甚至操作界面接入 WorkBuddy?本篇就来探讨与演示其中的一种集成方式 — MCP Apps。
1、为什么把企业系统接入 WorkBuddy
其中的核心逻辑是:让员工手头的 AI 工具,在组织授权和管理下接入企业系统,参与业务协作、承担实际任务。
从一项工作任务说起
以客户拜访为例,销售需要查询 CRM 商机、了解未结的售后工单、翻阅每周的会议纪要,再整理下一步行动。过去,这些信息分散在不同的系统和文件中,你经常需要切换系统与页面、复制内容,甚至重复录入。
但未来,你可以和 WorkBuddy 说:
查询我目前跟进的商机,翻阅下这周的会议纪要,制定我本周的跟进计划。
WorkBuddy 就可以调用相关业务工具,汇总资料、整理计划,供你核对。
随后,你可以接着说:
帮我准备明天的客户拜访材料,并把跟进计划录入到 CRM。
经过你的确认,Agent 再通过 CRM 接口写入跟进计划。
在这里,值得集成的环节,往往是那些需要跨系统收集材料、结合上下文判断,再继续执行的工作(相比传统模式有明显的效率提升)。WorkBuddy 负责组织任务执行,企业系统负责保存事实、执行业务规则与专业操作,两者按各自擅长的方式配合。
与自建 Agent 系统的区别
那么,接入 WorkBuddy,与自建共享 Agent 服务有什么区别?
自建共享的 Agent 系统,更适合围绕组织的统一业务流程持续运行。
例如,持续接收销售线索,按统一规则分配给员工,并在跟进超期时触发提醒。这类任务需要统一流程、管理状态、调度和运行环境,即使某位员工离线、换岗,也不影响任务继续。
企业也可以按需设计 UI、编排流程,同时承担全部的开发和运维工作。
接入 WorkBuddy,则更贴近员工手头的具体日常任务。
例如,销售可以把 CRM 客户资料、自己电脑上的方案和企业微信中的会议纪要交给 Agent,结合当前任务整理材料、给出建议。复用已有的对话和任务入口后,开发重点可以放在业务能力、权限和操作界面的适配上。
我们对两者做一个对比总结:
| 对比维度 | 自建共享 Agent 服务 | 接入桌面端 WorkBuddy |
|---|---|---|
| 工作重心 | 围绕组织流程,共享 Agent | 围绕手头任务的个人Agent |
| 上下文 | 企业数据、共享知识 | 获准使用的个人资料为主 |
| 运行流程 | 服务端运行,支持多人协作 | 本地执行,以个人为主 |
| 开发重点 | Harness、UI、会话、编排、调度及业务服务 | 业务系统的连接与适配 |
| 典型任务 | 跨系统的企业业务流程、共享的 Agent 能力 | 文档处理、资料分析、个人相关工作事务 |
两种方式也可以结合。例如,共享 Agent 统一完成市场调研和商机生成,员工在 WorkBuddy 中推进具体客户的跟进。专业 Agent 还可以封装成服务,通过 API 与 MCP 接入 WorkBuddy。
WorkBuddy 新推出的“项目”功能也支持共享上下文和团队协作,项目配置等内容会保存在云端。因此,桌面 Agent 能访问本地环境,但不等于所有数据都一定留在本机。
2、企业应用的三种接入方式
把企业应用接入 WorkBuddy 这样的桌面智能体,需要两端配合:智能体支持相应的调用协议;企业应用提供可用的接口或操作入口。
根据企业系统的能力选择接法
根据企业系统已有的接口和工具,通常可以考虑几种接入方式:
- Skill 配合 CLI / 脚本
把操作方法写进 Skill,让 Agent 按说明调用 CLI 工具或脚本,访问业务系统、执行操作。
- MCP 工具与 MCP Apps
将应用 API 封装成 MCP 工具,供 Agent 调用;需要交互界面时,再配合 MCP Apps。其他 Agent 也可以封装成工具,通过 MCP 接入。
- 浏览器自动化
旧系统暂时没有可用接口时,可以通过浏览器自动化访问页面、完成操作。例如,在 WorkBuddy 中使用 Agent Browser 技能。
MCP Apps:带交互的工具
对于已有 API 的企业系统,可以优先考虑 MCP。若系统提供标准 OpenAPI 描述,还可以借助开源工具直接生成 MCP 封装,再按需求调整。
比如,将查询客户、读取商机、登记跟进等能力,封装成用途明确、参数清晰的工具,供 WorkBuddy 等支持 MCP 的 Agent 调用。
WorkBuddy 已经支持通过连接器调用 MCP 工具。接入后,员工可以在同一个任务中使用企业应用的业务能力,减少在多个应用之间切换。
但面临的一个问题是交互体验。
比如,筛选数据、比较方案、填写跟进表单时,如果每一步都靠自然语言交互,往往需要多轮沟通,操作也不够方便。
这时,你可以为 MCP 工具配套开发 MCP Apps 界面,把表单等 UI 带进 WorkBuddy。员工可以在可视面板中查看数据与完成操作,推进当前任务。
下面来详细了解这种接入方式。
3、如何用 MCP Apps 补齐交互界面
前两篇我们详细介绍过 MCP Apps,这里我们直接进入正题。
给业务工具配上可操作的界面
MCP 让 Agent 调用工具,MCP Apps 则为这些工具配上交互界面。
例如,可以为客户查询工具关联一个 UI 组件,用来展示返回的客户信息、商机和工单,并提供可填写、可提交的跟进表单。
通常把这类围绕具体任务构建的交互组件称为 Widget。负责加载组件、承接交互的应用称为宿主(Host),在这里就是 WorkBuddy。
Widget 可以复用企业应用已有的部分前端代码,也可以单独开发。除了展示 界面,还要处理交互和状态变化,比如,筛选条件改变、或者提交完成后,界面上要给出相应反馈。
实际接入还涉及登录认证、授权和跨域访问等细节问题,这里先不展开。
一次交互是如何完成的?
大致过程如下:
你向 WorkBuddy 发起任务,例如:“帮我登记xx客户的跟进计划。”
WorkBuddy 规划步骤,识别 CRM 工具描述中关联的 UI 资源,并通过连接器调用相应的 MCP 工具。
读取 UI 资源,在沙箱(ifram额)中加载 Widget,再把客户基本信息等工具结果交给界面渲染。
员工填写并确认。Widget 通过宿主的通信桥接(AppBridge)调用 MCP 工具,提交数据,并根据返回结果更新界面。
交互完成后,Workbuddy 可以结束任务或者推进后续步骤。
这样,员工可以在提交前核对信息、修改输入;在提交后查看结果。交互界面显示在 WorkBuddy 中,业务规则、数据校验和写入仍由企业应用负责。
你可以在 WorkBuddy 的侧边栏看到 MCP Apps 的类似交互界面:
交互的过程和你直接在 CRM 系统中操作保持一致,但现在变化是:
现在,员工依然可以沿用熟悉的系统操作方式。但现在的变化是:
相关数据和界面会随着任务执行而变化,无需在多个应用之间反复切换。
4、以 CRM 为例接入一项业务能力
我们以“登记客户跟进计划”为例,演示如何用 MCP Apps 将企业应用的 UI 接入 WorkBuddy。
定义任务,封装 MCP 工具
先明确工具的输入、输出与职责。查询工具接收客户标识,返回客户信息、商机和未结事项等,并关联登记表单;销售填写后,再由另一个工具负责提交。
这里实现三个工具:
crmcustomerworkspace :查询并关联工作台 UI
crmcreatefollowup:创建客户跟进计划
crmlistfollowups:查询跟进计划列表
以第一个带有 UI 的工具为例,核心代码:
const uri = 'ui://crm-demo/customer-workspace.html'; registerAppTool(server, 'crm_customer_workspace', { inputSchema: { customerId }, _meta: { ui: { resourceUri: uri } } }, async args => ({ content: [{ type: 'text', text: '客户工作台' }], structuredContent: await workspace(args.customerId) }));structuredContent返回结构化的业务数据,由宿主传给 UI 渲染。_meta.ui.resourceUri则声明与工具关联的 UI 资源,告诉支持 MCP Apps 的宿主(WorkBuddy):调用这个工具时,可以加载对应的 UI 组件。
编写界面,提供 UI 资源
把客户摘要和跟进表单组织成一个 Widget:上半部分用于核对业务背景,下半部分用于登记跟进计划。大致骨架如下:
<h3 id="customer-name"></h3> <form id="followup-form"> <input name="title"placeholder="跟进事项"> <input name="owner"placeholder="负责人"> <input name="dueDate"type="date"> <button>保存跟进计划草稿</button> </form>将 HTML、样式和交互脚本打包后,需要在 MCP Server 中注册资源,让 WorkBuddy 可以根据前面声明的uri读取界面:
registerAppResource(server, '客户 UI', uri, { mimeType: RESOURCE_MIME_TYPE }, async () => ({ contents: [{ uri, mimeType: RESOURCE_MIME_TYPE, text: html }] }));这里的 html就是构建后的完整 HTML 内容;
RESOURCE_MIME_TYPE的值为text/html;profile=mcp-app,用于标识 MCP Apps 界面资源。注意uri必须与前面的工具注册中一致。
绑定交互,让表单能够提交
接下来,要让表单真正完成业务操作。
销售填写并提交后,要由 WorkBuddy 转发工具调用,把跟进计划写入 CRM。这使用 MCP SDK 的callServerTool 来完成:
import { App } from'@modelcontextprotocol/ext-apps'; const app = new App({ name: 'CRM', version: '1.0.0' }, {}); app.ontoolresult = result => consume(result); await app.connect(); form.onsubmit = async event => { event.preventDefault(); // 从当前表单组装 argumentsValue,过程省略 consume(await app.callServerTool({ name: 'crm_create_followup', arguments: argumentsValue })); };这里的 form 就是上面的表单;提交时,从 UI 表单组装 argumentsValue。callServerTool 会把保存动作交给 WorkBuddy 转发工具调用请求(MCP Apps 必须通过宿主应用转发请求),获得返回后再更新前端界面。
在 WorkBuddy 中跑通
在工具和 UI 资源准备好后,就可以启动 MCP Server,通过 Streamable HTTP 提供远程服务。
在WorkBuddy 中添加对应的 MCP 连接器,填写服务地址,例如https://crm.example.com/mcp(可能需要完成认证)。
连接成功后,可以发起测试:
查询某客户的信息,并帮我登记跟进计划。
工作台加载后,你可以查看客户信息和历史跟进,填写并提交新计划,再核对 CRM 返回的保存结果。整个过程都在 WorkBuddy 中完成。
结合企业微信等工作入口和 WorkBuddy 的项目协作,这种方法可以把分散在多个系统中的数据和操作串在一项任务中:员工提出目标、核对信息并完成交互,企业应用负责具体的业务处理。
总结与展望
桌面 Agent 可以把个人资料、协同办公和企业应用连接起来,减少系统切换和重复操作。这可以从一项高频任务、一组业务工具和一个交互组件开始:
Agent 规划步骤、准备材料;员工核对确认;企业应用执行业务操作。
上文以 CRM 为例,演示了如何用 MCP Apps 把业务能力和 UI 接入 Agent 工作流。这种方式当然也可以延伸到更多场景。比如:
报销凭证核对、采购报价比较、运维排障的证据追踪、合同条款确认、经营指标下钻,以及招聘材料整理等。
当办公 Agent 真正接入企业应用时,未来还需要完善几类问题:
- 应用(比如已有 SaaS)的开放,以及对商业模式的影响
- 身份认证、工具授权与操作审核
- 长任务的进度管理、中断恢复、幂等与补偿等技术问题
- 连接器的统一分发、版本管理和执行追踪等
随着这些能力逐步完善,办公 Agent 有望成为未来企业日常业务的重要入口。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型?
我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年,人才缺口已超百万,凸显培养不足。随着AI技术飞速发展,预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。
大模型入门到实战全套学习大礼包
1、大模型系统化学习路线
作为学习AI大模型技术的新手,方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间,少走弯路;方向不对,努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划,带你从零基础入门到精通!
2、大模型学习书籍&文档
学习AI大模型离不开书籍文档,我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版),它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础。
3、AI大模型最新行业报告
2025最新行业报告,针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估,以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用,以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。
4、大模型项目实战&配套源码
学以致用,在项目实战中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。
5、大模型大厂面试真题
面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我精心整理了一份大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。
适用人群
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。