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壞消息,千問表格 Agent 現(xiàn)在會做 Excel 了,上班族這下真的危險了。
2026 年 4 月 14 日,千問正式上線了「表格 Agent」。不同于過去只能用 HTML 表格來呈現(xiàn)數(shù)據(jù),全新的 Agent 能力允許千問創(chuàng)建可以下載的 Excel 文件。除此之外,只要用戶上傳 Excel 文件,千問也能對 Excel「增刪改查」,調(diào)整其內(nèi)容。

以雷科技(ID:leikeji)編輯的身份來講,小雷對千問上線的這個新 Agent 的態(tài)度是相當樂觀的:無論是雷科技的工作任務還是個人愛好,小雷都需要用到 Excel。而 Excel 有著大量的公式和數(shù)據(jù)穿透、分析功能,一般人「上手」難度極大。給千問下指令,讓千問 Agent 處理表格,效率肯定比自己瞎琢磨要快。
那么這個被雷科技寄予厚望的新 Agent,能力究竟如何呢?
能力較為初級,但勝在效率極高
我們先從最基本的「表格匯總」說起:
最近小雷準備給車子換一組新的輪胎,而當前市面上性能街胎選擇繁多,既有「十年老兵」PZ4,也有兩年前發(fā)布的 MC7,以及加載中間的 SC7、PS4S;每種輪胎的磨損系數(shù)和排水能力又都不一樣,一個個上官網(wǎng)查耗時巨大。
但只要在千問的對話框里打出需要收集的輪胎種類的指標,千問 App 就會自己搜索相關(guān)數(shù)據(jù),并用表格 Agent 做成 Excel 直接輸出對比結(jié)果。對于這種只有幾條數(shù)據(jù)的表格,表格 Agent 能在一分鐘之內(nèi)就輸出對應的文件。


值得注意的是,在上述兩個任務中,我并沒有使用任何「提示詞技術(shù)」,用的都是我們平時說話時的自然語言。但即便雷科技以這種「小白」級別的語句下請求,千問的表格 Agent 也能準確完成相關(guān)操作。
輸出 Excel 表格只是表格 Agent 的基本功,對表格數(shù)據(jù)的「增刪改查」才是表格 Agent 當前的技術(shù)挑戰(zhàn)。在這里,雷科技給千問表格 Agent 設計了一個相對復雜的題目:
1. 表格統(tǒng)計 F1 2025 賽季 20 位車手的排位賽與正賽成績(含完賽排名、時間與時間差,與其隊友相比),Excel 表格輸出。
2. 將輸出的表格重新上傳給表格 Agent,要求其在表格中加入補充的數(shù)據(jù)。
從這里起,表格 Agent 的短板也開始浮現(xiàn)。
首先,表格 Agent 要用千問來獲取數(shù)據(jù),而當前 AI 搜索的結(jié)果并非 100% 準確。以剛干這個測試為例,在輸出第一份表格時,就搞錯了車手的基本信息(Sergio Perez 在 2025 年已經(jīng)脫離了 Red Bull Racing)。


我現(xiàn)在開的是油車,打算換電車,正在評估經(jīng)濟性。你能充分考慮油耗、電耗、油費電費、保險、保養(yǎng)周期與成本、每年行駛里程、汽車殘值、新車售價、預計使用年限等參數(shù),建立一個計算換車回本周期的數(shù)學模型嗎?
很顯然,對于這樣的復雜內(nèi)容,表格 Agent 的運算時間較之前的小測試要長的多,最終用了差不多一分鐘時間才完成基礎的模型推理,制作 Excel 文件也花了差不多 3 分鐘。


綜合其表現(xiàn)來看,雷科技認為表格 Agent 當前的能力還處于初級階段,只能用來做少量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,暫時無力應對大量數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)分析等工作。
輕量任務可以「告別」提示詞
但退一步講,盡管表格 Agent 當前「能力有限」,但和其他 AI Agent 相比,表格 Agent 已經(jīng)走完了「從無到有」的第一步:
在面對剛剛提到的「油電經(jīng)濟性計算模型」的挑戰(zhàn)時,Gemini 只能以 HTML 文字的形式輸出每個單元格的公式,無法直接輸出 Excel 文檔;ChatGPT 雖然也能生成 Excel,但思考推理耗時極長。雷科技等了足足 24 分鐘才「盼」來了結(jié)果。

相比之下,千問的表格 Agent 雖然只能處理「輕度任務」,但在信息處理能力和制表能力方面確實都更讓人放心;和其他 AI Agent 相比,千問的信息收集能力也確實更好,數(shù)據(jù)準確度也相對出色,只是暫時還離不開人工校對。
另外,千問的表格 Agent 對自然語言的出色支持,也顯著提升了其綜合體驗??紤]到表格 Agent 綜合能力,雷科技并不會用表格 Agent 處理復雜數(shù)據(jù)(表格 Agent 本身也做不來)。
但如果做一個小于一百行的一次性表格(重復讓表格 Agent 處理同一份表格可能會引入更多的錯誤),再專門用提示詞就有些「小題大作」了。事實上,在用千問的表格 Agent 這段時間里,我也只是「靈機一動」給表格 Agent 下一個需求,過段時間再回來看最終的數(shù)據(jù)。
畢竟對于這種輕量、輕度的制表任務來說,自然語言交互能顯出提升最終的體驗。
AI 將重寫在線文檔市場,
但 Agent 仍無法替代「人力」
而從行業(yè)發(fā)展的角度看,盡管千問表格 Agent 確實還有不少進步空間,但雷科技認為,融入辦公套件必然會成為 2026 年 AI Agent 的「首要任務」。甚至夸張地講,雷科技認為 AI Agent 與辦公套件的結(jié)合,會是未來在線文檔工具取代「離線文檔工具」的里程碑。
對于用戶而言,文檔 Agent 徹底終結(jié)了「數(shù)據(jù)搬運工」的枯燥任務。以往做一個分析表,我們需要搜索、粘貼、格式、在多個文件之間跳轉(zhuǎn)、引用。但有了 AI Agent 后,借助云端 AI 算力,我們可以直接跳過這些步驟,在手機、平板或電腦上通過一句話完成「搜索 + 分析 + 建表」的全流程。
這種高效、跨平臺、跨硬件且零門檻的體驗,傳統(tǒng)離線文檔編輯器實在難以超越。

而對于云文檔企業(yè),AI Agent 的出現(xiàn)也能打破其付費用戶的增長瓶頸。傳統(tǒng)的在線文檔付費服務無非就是「云盤擴容」和「會員專屬模板」;但 AI 的出現(xiàn)為云文檔平臺提供了全新的市場—— WPS 和 Office 就是最好的例子。
不過話又說回來,面對 AI Agent 的降維打擊,傳統(tǒng)本地編輯器也并非全無勝算。
首先,本地編輯器在數(shù)據(jù)安全性與系統(tǒng)穩(wěn)定性方面更有保障——本地運行意味著數(shù)據(jù)離線、私密,且不受網(wǎng)絡環(huán)境影響。對于處理核心商業(yè)機密或超大規(guī)模數(shù)據(jù)集的專業(yè)用戶,本地編輯器依然是「定海神針」。
其次,辦公軟件的專業(yè)用戶們早已構(gòu)建了龐大的公式庫、宏命令和自動化插件,在這些記快捷鍵比記密碼還牢的「大 Pro」面前,AI Agent 只能稱得上是一個「會用復制粘貼的實習生」。
舉個例子,大家可以搜索一下由微軟深度支持的電競項目——「微軟 Excel 世界錦標賽」,感受一下職業(yè)級 Excel 大牛的真正實力。

不過長遠來看,雷科技其實也認可 AI Agent 未來將取代部分「手工操作」的觀點。再加上 AI Agent 的能力「日新月異」,隨著技術(shù)迭代,未來的「表格 Agent」早晚也會成為「職業(yè)選手」。
從這個角度看,千問表格 Agent 能做 Excel 表,這對于我這種會寫點公式的「Excel 小白」來說也并非壞事:一句話就能指揮「職業(yè)級」選手幫我們做數(shù)據(jù)透視表,這何嘗不是「AI 解放生產(chǎn)力」的最佳詮釋呢?
End
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