9 月 7 日，《中国办公 Agent 用户行为不完全报告》发布，数据来自网易有道的办公 Agent 产品 LobsterAI 自 2026 年 2 月上线以来的真实使用记录，累计用户超过 100 万。这是国内第一份公开的办公 Agent 使用分布数据。
需要先说清口径：全部数字来自单一产品的自有埋点，网易有道既是数据方也是发布方，没有第三方复核，用户构成也谈不上覆盖全行业。它更接近一份产品自述，把它当成全国办公 Agent 用户的画像会失真。
消耗曲线比订阅制想象的更陡
报告里最硬的一组数字是算力分布：前 20% 的用户消耗了 87.4% 的算力，前 5% 占掉 53.5% 的 token 消耗。付费用户的黏性差异同样明显，在 token 消耗、任务量和月活跃天数三项上分别达到免费用户的 6.2 倍、5.2 倍和 3.0 倍。
把这三个倍数放在一起看：活跃天数只差 3 倍，token 消耗差 6.2 倍。付费用户来的频次没高多少，每次来干的活重得多。报告的判断也落在这里，重度使用是付费的主要驱动力。
算一笔账
这条曲线对定价的压力很直接。假设一款办公 Agent 定的是包月不限量，按 87.4% 的算力集中度粗算，5% 的重度用户要靠剩下 95% 的人来补贴，而这 95% 里还有大量免费用户。国内几家办公 Agent 眼下普遍走的是包月加积分的混合制，这份数据大致解释了为什么纯包月很难撑住。
报告给出的一个缓解手段是缓存：96.8% 的内容在被读取一次后进入缓存，通过缓存复用，费用可以降低约 80%。对办公场景来说这个比例不算意外，同一份合同、同一个项目文档在一次任务里会被反复引用，重复的 token 不必每次都按新输入计费。模型侧的选择也压低了单价，报告显示 DeepSeek 系列合计占到 85.8% 的调用量。
任务在变长
单次任务规模在 5 个月里增长了 3.1 倍，8 月环比增幅 53%，报告的另一处表述是平均单任务规模大约每三个月翻一倍。任务类型上，编程和代码占 38.5%，文档写作只占 10.1%；产出物里网页占 69.1%，文档占 8%。
这组比例说明”办公 Agent”这个名字有点名不副实。用它的人多数在写代码和做网页，文书处理占比很小。行业分布也印证了这一点：软件开发和 IT 占 34%，设计影视创作 13%，互联网产品运营 9.7%，金融财务 9.1%。
谁在用，什么时候用
地域上，北上广深四城合计 27%，非一线城市占到 60% 以上。时间上，工作日高峰出现在下午 3 点，但 60.2% 的算力消耗发生在非办公时间。接近 50% 的用户会在新模型上线三天内去试。
非办公时间占六成这个数，比高峰时段更能说明使用场景。任务跑得久，用户提交完就走，隔一段回来收结果，这套用法跟即时问答隔着一层。
参考来源：《中国办公 Agent 用户行为不完全报告》、CocoLoop、36 氪、凤凰科技；算力集中度与倍数口径以报告公布数值核验，数据源为网易有道自有产品埋点。