9月7日，《中國辦公室Agent使用者行為不完全報告》發布，資料來自網易有道的辦公室Agent產品LobsterAI自2026年2月上線以來的真實使用紀錄，累計使用者超過100萬。這是中國第一份公開的辦公室Agent使用分布資料。
得先說清楚統計口徑：全部數字都來自單一產品的自有埋點，網易有道既是資料方也是發布方，沒有第三方複核，使用者組成也談不上涵蓋全產業。它比較接近一份產品自述，把它當成全國辦公室Agent使用者的樣貌來看會失真。
消耗曲線比訂閱制想像的更陡
報告裡最硬的一組數字是算力分布：前20%的使用者消耗了87.4%的算力，前5%就占掉53.5%的token消耗。付費使用者的黏著度差異同樣明顯，在token消耗、任務量與月活躍天數三項上，分別是免費使用者的6.2倍、5.2倍與3.0倍。
把這三個倍數放在一起看：活躍天數只差3倍，token消耗卻差到6.2倍。付費使用者上線的頻率沒有高多少，但每次來做的事重得多。報告的判斷也落在這裡：重度使用是付費的主要驅動力。
算一筆帳
這條曲線對定價的壓力很直接。假設一款辦公室Agent採包月吃到飽，按87.4%的算力集中度粗估，5%的重度使用者要靠剩下95%的人來補貼，而這95%裡還有大量免費使用者。目前中國幾家辦公室Agent普遍採月費加點數的混合制，這份資料大致解釋了為什麼純包月很難撐住。
報告提出的一個緩解手段是快取：96.8%的內容在被讀取一次後進入快取，透過快取重複使用，費用可以降低約80%。對辦公情境來說這個比例不算意外，同一份合約、同一個專案文件在同一個任務裡會被反覆引用，重複的token不必每次都按新輸入計費。模型端的選擇也壓低了單價，報告顯示DeepSeek系列合計占了85.8%的呼叫量。
任務越來越長
單次任務規模在5個月裡成長了3.1倍，8月月增幅53%，報告的另一處描述是平均單一任務規模大約每三個月翻一倍。任務類型上，程式設計與寫程式碼占38.5%，文件寫作只占10.1%；產出物裡網頁占69.1%，文件占8%。
這組比例說明「辦公室Agent」這個名字有點名不符實。用它的人多數在寫程式碼和做網頁，文書處理占比很小。產業分布也印證了這一點：軟體開發與IT占34%，設計與影視製作13%，網路產品營運9.7%，金融財務9.1%。
誰在用，什麼時候用
地域上，北上廣深四座城市合計27%，非一線城市占到60%以上。時間上，平日尖峰出現在下午3點，但60.2%的算力消耗發生在非上班時間。將近50%的使用者會在新模型上線三天內去試用。
非上班時間占六成這個數字，比尖峰時段更能說明使用情境。任務跑得久，使用者送出後就離開，過一段時間再回來取結果，這種用法跟即時問答隔了一層。
參考來源：《中國辦公室Agent使用者行為不完全報告》、CocoLoop、36Kr、Ifeng Tech；算力集中度與倍數口徑以報告公布數值核驗，資料源為網易有道自有產品埋點。