把本地权限交给 AI 后,我让百度 DuMate 连续干了 5 个办公苦活
作者:模型探索者2026.07.13 15:47浏览量:25简介:实测 DuMate 完成软件下载、发票处理、资料整理、数据分析与定时办公自动化。
这段时间,各家厂商都在卷桌面级 Agent。
从 OpenClaw 爆火,到 Claude 推出 Cowork,AI 的应用场景正逐渐从聊天框转移到我们的电脑桌面。
大家应该都很清楚,只靠对话框里的 AI,很难真正解决办公中的实际痛点。
我们每天在工位上耗费大量时间的,往往并不是什么需要深度思考的业务难题,而是在不同软件、网页和文件之间反复充当“人工搬运工”:
- 下载和安装软件;
- 核对、重命名和归档发票;
- 搜集行业资料并整理成 Word;
- 从杂乱文本中提取数据并填入 Excel;
- 批量整理、转换和重命名图片;
- 每天重复执行相同的办公流程。
百度最近发布的智能体 DuMate,中文名“搭子”,恰好瞄准了这些痛点。
它给自己的定位非常务实:让 AI 长出“眼睛”和“手”,能够理解电脑上的文件和页面,并代替用户完成鼠标、键盘以及本地文件操作,成为一个真正能干活的办公搭子。
今天我们不讲太多概念,直接把部分本地操作权限交给 DuMate,通过 5 个真实办公场景,看看它的实际表现究竟如何。
最后,也会重点聊一聊桌面级 Agent 最受关注的问题:数据和本地文件的安全性。
一、拒绝“下崽器”:自动下载官方安装包
对电脑不太熟悉的用户来说,下载安装软件,有时就像在雷区里跳舞。
搜索软件名称后,一不小心就可能进入伪装成官方网站的“高速下载站”。

点击错误的下载按钮后,得到的往往不是软件安装包,而是一个只有几百 KB 的所谓“高速下载器”。
一旦双击运行,电脑里很可能被强行塞入各种游戏、弹窗广告和流氓软件。
因此,第一个任务,我决定让 DuMate 帮我批量下载软件的官方安装包。
任务提示词
帮我下载最新版的 Steam、百度网盘、QQ 和火绒安装包,并保存到 D 盘的“DuMate 测试”文件夹中。
处理过程

这是一个同时涉及网页交互和本地文件管理的多步骤任务。
DuMate 展现出了一套比较清晰的 Agentic 工程逻辑。
它首先在后台生成了一份规范的 JSON 格式 todos 任务列表,将整个需求拆分成 5 个带有优先级的子任务,并根据实际执行进度动态更新完成状态。

在最容易踩坑的软件下载环节,它没有随意进入第三方下载页面,而是主动唤醒了专门负责网页交互的子智能体。
随后,它逐一进入各款软件的官方网站,并直接获取官方提供的 .exe 安装文件。

整个过程中,不需要用户在多个网站之间反复搜索,也不需要辨认各种真假下载按钮。
以后家人或朋友想在电脑上安装软件,基本只需要对着输入框“报菜名”,剩下的操作就可以交给 DuMate 完成。

二、发票核对、重命名与批量归档
发票处理,是我每天都要花费大量时间的一项工作。
因为工作室使用的是代理记账服务,财务开具好的发票无法直接批量上传到后台。我需要逐个打开 PDF,核对发票抬头,再与系统里的订单记录一一对应。
后来,为了提升效率,我让开发同事增加了批量上传功能。
但这个功能仍然存在一个硬性要求:
每张 PDF 发票都必须提前重命名为对应的“发票批次号”。
也就是说,上传之前,我仍然需要手动完成发票核对、匹配和重命名。
待处理文件

任务提示词
读取工作区“待开票.xlsx”中的【发票批次号】、【发票抬头】和【开票总额】数据,并识别“发票文件”文件夹中每张 PDF 发票的抬头与金额。
执行以下操作:
- 将 PDF 发票文件重命名为对应的【发票批次号】。如果存在抬头和金额完全相同的多张发票,请按照一对一原则分配对应批次号,确保同一批次号不会被重复占用。
- 提取每张发票的【发票代码】,在“待开票.xlsx”末尾新增一列“发票代码”,将对应数据填入后保存文件。

处理过程
从后台执行日志中,可以清楚看到 Agent 在面对报错和边缘情况时的处理逻辑。

第一次尝试:依赖库安装失败
在处理 PDF 时,DuMate 最初尝试安装 pdfplumber 库,但由于网络超时,安装过程报错。
传统程序遇到这种情况,往往会直接终止任务。
DuMate 没有停下来,而是自行检查本地运行环境,发现系统中已经安装了 pypdf 和 openpyxl,于是切换方案,使用现有依赖继续执行。

第二次尝试:字段提取不准确
第一次提取 PDF 文本时,它没有准确识别出购买方名称和发票号码。
发现问题后,DuMate 自主读取了 PDF 文件的底层排版结构,重新定位相关字段在文档中的位置,并据此调整提取代码。
最终,它成功完成了 29 张发票的信息提取。

处理重复发票
根据任务中的查重规则,DuMate 识别出“绯樱”和“优品”两家公司均存在抬头、金额完全相同的多张发票。
它没有将同一个批次号重复分配,而是严格按照一对一原则,为这些发票匹配了不同的批次号。

成果展示


因为是第一次使用,我还是对结果进行了一次人工复核。
最终确认:
- 29 张发票全部成功匹配;
- 文件均已重命名为对应批次号;
- Excel 最后一列已自动补齐发票代码;
- 发票匹配和金额核对均无错误。
现在,我只需要全选这些 PDF 文件,将它们拖入后台,就能完成批量发送。
原本需要半小时的工作,被压缩到了几秒钟。

三、全网行业资料采集与公文排版
撰写行业调研报告时,最折磨人的往往不是“写”,而是前期的信息搜集。
你需要在十几个网页之间来回切换,复制标题、摘要和来源,整理完内容后,还要面对一套极其严格的公文排版要求。
有时,连字体、字号、行距和标点符号都有明确规定。
自定义公文格式

任务提示词
帮我搜集一些 AI 领域的最新新闻,将这些内容整理成一份名为“三月 AI 调研”的 Word 文档,并严格按照“自定义公文格式.txt”中的要求进行排版。
处理过程

在处理这种跨应用任务时,DuMate 选择了一条比较高效的路径:直接调用内置的百度搜索 Skill。
它没有像传统 RPA 一样,模拟打开浏览器、点击输入框、逐字输入关键词,而是直接通过搜索技能限定时间范围,快速抓取并聚合了 15 条相关新闻。

面对 TXT 文件中复杂的排版要求,它则将自然语言格式规范转换成了可以执行的代码参数。
例如,将“二号字体”换算为 Word 底层使用的 44 half-points,再通过程序完成排版。

成果展示

过去完成这项工作,仅仅在多个网页之间搜集和搬运内容,再调整 Word 格式,可能就要耗费半天时间。
现在,泡一杯咖啡的时间,一份约两千字的调研报告就已经生成在桌面上。
从主标题使用方正小标宋二号,到正文使用仿宋_GB2312 三号,均符合既定排版规范。
基本可以直接打印或提交。
四、非结构化数据搬运:从随笔文本到多表 Excel
第四项测试,我决定提高一些难度,给 DuMate 安排一个“复合型任务”。
它需要完成以下工作:
- 从没有固定格式的随笔文本中提取零散数据;
- 识别人名、日期和金额;
- 联网查询实时汇率;
- 完成美元与人民币换算;
- 跨软件创建 Excel;
- 根据日期生成多个工作表;
- 合并同名人员的报销金额;
- 完成金额排序。
原始报销内容

任务提示词
读取工作区中的“报销.txt”,提取其中的人名和金额。
在工作区中新建一个 Excel 表格,并根据日期创建多张工作表。相同人名的金额需要累计计算,将美元金额按照最新汇率自动换算成人民币,最后按金额从高到低排序。
处理过程

执行数据处理前,DuMate 首先调用网页搜索 Skill,查询当天的美元兑人民币汇率。
当时获取到的汇率为:
1 美元 = 6.8943 元人民币
该数值被作为后续金额换算的基础参数。

为了验证结果,我也手动通过搜索引擎进行了查询,对应汇率约为 6.89,与 DuMate 获取的数据一致。

成果展示
打开 DuMate 生成的《报销汇总.xlsx》,整体结果符合预期:
- 数据被分别整理到
0420、0421、0422三张工作表中; - 同一工作表中,相同姓名的金额已自动合并;
- 美元金额均按照查询到的最新汇率换算成人民币;
- 各工作表中的金额均按照从高到低排列。

五、下班前的桌面大扫除
电脑桌面和工作区中的截图,是另一个典型的高频痛点。
项目截图、聊天记录、数据图表和临时素材不断积累,文件名通常还是系统自动生成的一长串字符。
时间一长,不仅难以查找,也会让整个工作区变得非常混乱。
任务提示词
在工作区中新建一个以今天日期命名的文件夹,将工作区内所有截图移动到该文件夹中。
随后完成以下处理:
- 将图片格式统一转换为 WebP;
- 将图片裁剪为 16:9;
- 将文件名重命名为“编号+创建日期”;
- 在图片右下角添加水印;
- 水印内容为图片创建时间,精确到秒;
- 水印字体使用黑体,字号为 48px。
工作区原始状态

处理过程

成果展示

归类、移动、重命名、格式转换、尺寸裁剪和添加水印,整个过程一气呵成。
这里必须强调一点:
在执行上述任务时,DuMate 可以在后台静默运行。
也就是说,它在后台编写代码、执行脚本和处理文件的同时,不会持续占用用户的鼠标和键盘。
用户仍然可以正常回复消息、浏览网页或撰写文档。
这与传统 RPA 工具有着明显差异。
传统 RPA 在模拟用户操作时,往往会直接接管鼠标和键盘。任务执行期间,用户只能看着软件自动点击,很难继续完成其他工作。
而 DuMate 的很多文件处理任务都可以在后台执行,明显降低了自动化任务对正常办公的干扰。
六、把一次性操作变成定时工作流
本次实测只挑选了几个典型的办公痛点,但 DuMate 的能力并不局限于这些固定任务。
它真正的上限,取决于用户如何定义自己的工作流。
说到工作流,就不得不提一个能够让使用体验发生明显变化的功能:
定时任务。
一个真正成熟的办公自动化系统,不应该要求用户每天重复发送相同指令。
以前面的“桌面大扫除”为例,如果每天都需要手动输入一次清理命令,它顶多只能算是一款好用的工具。
但在第一次任务执行完成后,只需要继续补充一句:
把这个任务设置为每天下午 6 点定时执行。
DuMate 就会将该任务加入“定时任务”模块。

用户可以随时在后台查看、启用、暂停或关闭定时任务。

此后,每天临近下班时,不需要再进行任何操作,DuMate 就会自动在后台将当天产生的截图整理到对应文件夹中。
这才是一个“干活搭子”应该具备的能力:
只需要布置一次,它就能按时重复执行。
七、出厂内置 22 个 Skill
看完前面的实测,可能有人会好奇:
DuMate 为什么能够处理如此多不同格式的文件,并完成搜索、文档生成、图片处理和数据分析等多种任务?
这背后依靠的是 DuMate 基于 Skill 的插件化能力体系。
目前,DuMate 安装完成后,已经内置了 22 个较为实用的基础 Skill,覆盖多个方向,包括:
- Word、Excel、PDF 等文档处理;
- 信息搜索与资料整理;
- 消息和邮件处理;
- 图片编辑与格式转换;
- 高阶开发与数据分析;
- 本地文件管理;
- 网页交互及应用操作。

仅通过组合这 22 个官方 Skill,就已经可以覆盖大量日常办公任务。
如果用户的工作流比较特殊,官方没有提供对应技能,也可以自行上传 Skill 文件,或者直接将第三方 Skill 的安装链接发送给 DuMate。
整个扩展方式与 OpenClaw 相近,能够根据具体业务场景继续补充能力。
八、桌面级 Agent 最关键的问题:数据安全吗?
看到这里,很多人可能在感到方便的同时,也会产生一个担忧:
它可以读写本地文件、调用软件,甚至能够自行编写和运行代码,那么个人隐私和公司的商业资料,会不会全部暴露?
这正是很多用户不敢让桌面级 Agent 进入核心工作流的主要原因。
而安全机制,也是 DuMate 与部分开源或缺乏约束的智能体之间,一个比较明显的差异。
1. 文件主要在本地执行和处理
DuMate 的核心安全逻辑是,将任务执行放在用户本地环境中完成。
用户下达指令后,云端模型主要承担任务理解、规划和代码生成等“大脑”职责,实际的脚本和文件处理操作则在本地运行。
也就是说,PDF 发票、Excel 表格及其他核心办公文件主要保留在本地工作区中,不需要将完整文件上传到远程环境后再处理。
2. 独立安全沙箱
DuMate 的代码和任务会在与本机核心环境相对隔离的安全沙箱中执行。
智能体主要在用户指定的工作区和授权范围内进行操作,减少对本地系统其他区域的影响。

3. 高风险操作二次确认
当任务涉及以下高风险操作时,DuMate 会暂停执行,并要求用户明确授权:
- 删除文件;
- 修改系统配置;
- 获取敏感权限;
- 向外部网络发送数据;
- 执行可能影响本地环境的命令。
用户没有确认,任务就不会继续。


这种设计能够避免智能体在理解偏差或执行异常时直接造成不可逆的结果。
4. 完整操作日志
DuMate 并不是一个完全不可见的黑盒。
任务执行过程中,用户可以查看:
- 调用了哪些 Skill;
- 生成和执行了哪些代码;
- 当前进行到哪一步;
- 遇到了什么错误;
- 如何调整处理方案;
- 对哪些文件执行了操作。

每一步操作都有记录,后续可以进行检查和追溯。
写在最后
经过以上 5 个任务的实际测试,DuMate 的定位已经比较清晰:
它并不是单纯增加了几个工具调用能力的聊天机器人,而是试图真正进入用户的桌面工作流,帮助完成搜索、下载、文件处理、数据核对、报表生成和批量归档等具体工作。
它目前已经支持 Windows 和 macOS。
现阶段每天可以领取 1000 积分。上述 5 个任务总共消耗不到 200 积分,对于普通用户的日常体验来说,基本够用。
当然,桌面级 Agent 距离完全成熟仍然有一段路要走。
但至少在这次实测中,DuMate 已经展现出几个比较重要的特点:
- 能将复杂需求拆分为多个子任务;
- 遇到报错时能够主动更换方案;
- 能处理 Word、Excel、PDF 和图片等本地文件;
- 支持后台执行,尽量不占用用户鼠标和键盘;
- 可以将一次性任务设置为定时工作流;
- 对删除、权限和外发数据等高风险操作设置了确认机制;
- 整个执行过程可查看、可介入、可追溯。
对于经常被重复办公任务拖累的人来说,最直接的判断方式,还是亲自把一项真实工作交给它,看看这位“新同事”能不能接住你的工作流。

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