NetEase LobsterAI releases second China office Agent user behaviour report
Cache hit rate alone is a poor proxy for cost: models with nearly identical hit rates showed a more than seven-fold gap in what users actually paid versus list price, making DeepSeek's pricing structure unusually favourable for long agent tasks. Teams deploying office agents in China can use the per-model effective-cost figures to pick cheaper backends, with LobsterAI reachable via desktop, WeChat and Feishu. The report is self-reported product data, so treat the absolute numbers as one product's view rather than market-wide evidence.
NetEase's office Agent product LobsterAI published the second edition of its China Office Agent User Behaviour Report, now on a monthly schedule, with the September edition also covering the Golden Week holiday period. Average tokens consumed per task reached 202,000 in September 2026, 3.2 times the 63,000 recorded in March, while daily active users grew 83.1% in September, the fastest month since May. Cache hit rates for the models used were mostly around 90%, led by DeepSeek V4.1 Flash at 97.3%, but actual spend as a share of list price ranged widely, from 4.6% for DeepSeek V4.1 Flash to 35.1% for GLM 5.3 Flash. The report draws on LobsterAI's own user base and does not represent the whole industry.
网易 LobsterAI 发布了第二期《中国办公 Agent 用户行为报告》,报告基于它自己平台的用户数据,反映的是这一家产品的用户,不代表整个行业。 不过管中窥豹,可以借此看看中国办公 Agent 用户行为变化。也希望其他家多发一些类似报告学习下。 从这期起报告改为每月发布,9 月版还额外看了十一假期的变化。 最醒目的数字有两个:9 月用户每次交给 Agent 的任务平均消耗 20.2 万 Token,是 3 月 6.3 万的 3.2 倍;日均活跃用户的增幅达到 83.1%,是 5 月以来涨得最快的一个月。用的人越来越多,每个人交出去的活也越来越大。 LobsterAI 是网易的办公 Agent 产品,可以在桌面端用,也可以在微信、飞书这类聊天软件里直接给它派活。 【任务越来越大,用户在加速涌入】 Token 是模型读写文字的计量单位。Agent 干活时要反复读任务要求、读自己前面产出的内容,所以一次任务消耗多少 Token,大致反映这件活有多长、多复杂。逐月看:3 月 6.3 万,4 月 6.7 万,5 月 8.6 万,6 月 10.5 万,7 月 12.9 万,8 月 19.7 万,9 月 20.2 万。最大的一跳在 7 月到 8 月,9 月停在高位。 日活这边,报告只给了增幅:6 月 +19.8%,7 月 +25.1%,8 月 +30.6%,9 月 +83.1%,一个月比一个月快。报告没公布用户绝对数。如果这些增幅是逐月环比,连乘下来 9 月日活大约是 5 月的 3.6 倍,这是按图上数字推算的,报告本身没这么说。 【缓存让同样的活,花费差出七倍多】 这是报告里对用户最实用的一节。Agent 每一步都要把任务要求和之前的内容重新读一遍,不少费用就花在这些重复读取上。模型厂商会把读过的内容记下来(缓存),再次读到时按折扣价收费。命中率就是重复内容里有多少能享受到这个折扣。 9 月各模型的命中率大多在九成上下:DeepSeek V4.1 Flash 最高,97.3%;DeepSeek V4 Flash 和 V4 Pro 都是 95.7%;GLM 5.3 93.9%,MiniMax M3 93.7%,Qwen 3.8 Max 93.2%,GLM 5.3 Flash 91.1%,Kimi K3 88.7%;垫底的是 Qwen 3.7 Plus,76.7%。 命中率差不多,实际花费却差很多。报告算了"实际费用是原价的多少":DeepSeek V4.1 Flash 4.6%,V4 Flash 6.2%,V4 Flash Vision 6.7%,V4 Pro 7.5%;Qwen 3.8 Max 18.5%,Qwen 3.8 Flash 18.8%;Kimi K3 20.2%;GLM 5.3 29.6%,GLM 5.3 Flash 35.1%。最省和最贵之间差了七倍多。 差距主要来自缓存价,也就是命中后按原价的几成收费:DeepSeek 只收 2%(V4 Pro 是 3.3%),Kimi K3 收 10%,Qwen 3.8 收 12.5%,GLM 5.3 收 25%,GLM 5.3 Flash 收 28.8%。按"命中部分 × 缓存价 + 未命中部分按原价"去算,结果和报告的数字对得上,比如 GLM 5.3 Flash:91.1% × 28.8% + 8.9% ≈ 35.1%。也就是说,对大量使用 Agent 的人,缓存打几折比命中率高一两个点更影响账单。 【用来干什么:编程仍占四成,设计创作在升温】 按行业分,泛编程/IT 占 40.1% 的任务份额,稳居第一;设计/影视/创作 17.2%,排第二,比 8 月有所上升。之后是金融/财务 7.7%、工程/制造/建筑 7%、教育/教研 5.5%、销售/电商/客服 4.8%。和 8 月比,金融、教育、互联网产品运营(3.5%)的份额在下降。 【城市:郑州进前十,重庆深夜最忙】 活跃用户占比前五是北京 5.7%、上海 4.3%、广州 4.2%、深圳 3.4%、杭州 3.2%,之后是成都 2.5%、重庆和武汉各 2.3%,郑州和东莞各 1.9%,郑州是这期新挤进前十的城市。 另一组数据看的是晚 10 点到凌晨 2 点的调用占全天比例。重庆高达 19.1%,明显高于广州 13.9%、深圳 13.4%、北京 12.9%;上海只有 10.5%,杭州 9.4%。 【微信是第一派活入口,通勤路上就开始安排工作】 在聊天软件里派活的用户中,77% 用微信,飞书 14.3%,QQ 6.5%,企业微信 5%,其他 5%(一个人可以用多个,合计超过 100%)。 时间上,早上 9 点和 10 点通过聊天软件派活的份额分别是 6.3% 和 7.1%,同时段桌面端是 4.8% 和 6.4%。报告的解读是,不少人在早上通勤路上就已经用手机把活派出去了。到了下午,两条线基本重合。 【十一假期:白天出门玩,晚上回家让 Agent 干活】 假期里,凌晨 0 点到 7 点的调用份额从平时的 13% 升到 17%,全天高峰从平时的下午 4 点推迟到晚上 10 点。 任务结构也变了。和平时相比,泛编程/IT 的份额高了 4.0 个点,学习与教育、个人生活事务各高 1.6 个点,营销文案 +0.1;下降最多的是数据与表格(-2.9)和翻译润色(-1.6),金融与投资 -0.7,文档写作 -0.5。表格、翻译这类典型的上班活在假期明显退潮。 【选模型:近七成用户只用一个,DeepSeek 是标配底座】 普通用户里 73.6% 只用一个模型,人均 1.6 个;重度用户只用一个的降到 44.7%,用 4 个及以上的有 17.6%,人均 2.4 个。 最常见的模型搭配全部以 DeepSeek Flash 系列打底:搭 GLM 5.3 Flash 的占 14.0%,搭 DeepSeek V4 Pro 的占 12.4%,其余组合(搭 GLM 5.3 FlashX、Qwen 3.8 Max、Qwen 3.8 Flash、GLM 5.3)都只有 2% 左右或更低。 厂商层面,国内模型的 Token 份额环比变化是:智谱 GLM 约 +166.7%,DeepSeek 约 -0.3%,阿里 Qwen 约 -18.2%,MiniMax 约 -66.7%,月之暗面 Kimi 约 -78.6%。报告把智谱的增长归功于 GLM 新模型。 要注意这是份额的相对变化,报告没给各家的绝对份额,看不出智谱现在实际占多少。 图像和视频生成则是字节豆包 Seed 系列领先:图像生成里 Seedream 占 57.2%,MiniMax Image 36%,阿里通义万相 6.8%;视频生成里 Seedance 占 54.4%,MiniMax 海螺 28.1%,阿里 HappyHorse 17.5%。 LobsterAI @LobsterAIYoudao 第一期《中国办公 Agent 用户行为报告》发布后,引发了媒体和用户的关注与讨论。大家关心 Agent 产品的发展,也关心人们究竟把哪些工作交给了它。因此,从本期起,我们将按月发布报告,持续记录用户使用习惯的变化。本期聚焦 9 月,并额外补充十一假期的使用变化。 9 月,用户单次任务规模继续增长;泛编程/IT 仍是办公 Agent 的主要用途,但是设计与内容创作正在升温。缓存策略的差异,为何能导致成本相差七倍多?哪些城市的用户深夜还在派活给 Agent?到了十一假期,使用高峰和任务需求又发生了什么变化?请锁定这期报告,我们看看 Agent 行业又有什么新变化! 🔗 View Quoted Tweet 💬 16 🔄 2 ❤️ 24 👀 5216 📊 14 ⚡
- 向阳乔木10-19 03:52原文