坏消息，千问表格 Agent 现在会做 Excel 了国内最靠谱的配资公司，上班族这下真的危险了。
2026 年 4 月 14 日，千问正式上线了「表格 Agent」。不同于过去只能用 HTML 表格来呈现数据，全新的 Agent 能力允许千问创建可以下载的 Excel 文件。除此之外，只要用户上传 Excel 文件，千问也能对 Excel「增删改查」，调整其内容。
图片来源：雷科技
以雷科技（ID：leikeji）编辑的身份来讲，小雷对千问上线的这个新 Agent 的态度是相当乐观的：无论是雷科技的工作任务还是个人爱好，小雷都需要用到 Excel。而 Excel 有着大量的公式和数据穿透、分析功能，一般人「上手」难度极大。给千问下指令，让千问 Agent 处理表格，效率肯定比自己瞎琢磨要快。
那么这个被雷科技寄予厚望的新 Agent，能力究竟如何呢？
能力较为初级，但胜在效率极高
我们先从最基本的「表格汇总」说起：
最近小雷准备给车子换一组新的轮胎，而当前市面上性能街胎选择繁多，既有「十年老兵」PZ4，也有两年前发布的 MC7，以及加载中间的 SC7、PS4S；每种轮胎的磨损系数和排水能力又都不一样，一个个上官网查耗时巨大。
但只要在千问的对话框里打出需要收集的轮胎种类的指标，千问 App 就会自己搜索相关数据，并用表格 Agent 做成 Excel 直接输出对比结果。对于这种只有几条数据的表格，表格 Agent 能在一分钟之内就输出对应的文件。
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简单的做表不在话下，那我们来看一看麻烦的数据整理和分类测试。下周雷科技准备写一个「Apple 年度应用」的选题，需要总结过去十年里被评为年度应用的 App，并结合 App 各自的种类，来讨论过去十年里的我们对 App 的需求和期待又何变化？哪些种类的 App 最容易出爆款？
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同样的，直接在千问的对话框里输入「想要什么」，千问就会自动完成数据收集和表格整理的任务流，并依据对应的数据打好相应的标签。
值得注意的是，在上述两个任务中，我并没有使用任何「提示词技术」，用的都是我们平时说话时的自然语言。但即便雷科技以这种「小白」级别的语句下请求，千问的表格 Agent 也能准确完成相关操作。
输出 Excel 表格只是表格 Agent 的基本功，对表格数据的「增删改查」才是表格 Agent 当前的技术挑战。在这里，雷科技给千问表格 Agent 设计了一个相对复杂的题目：
1. 表格统计 F1 2025 赛季 20 位车手的排位赛与正赛成绩（含完赛排名、时间与时间差，与其队友相比），Excel 表格输出。2. 将输出的表格重新上传给表格 Agent，要求其在表格中加入补充的数据。
从这里起，表格 Agent 的短板也开始浮现。
首先，表格 Agent 要用千问来获取数据，而当前 AI 搜索的结果并非 100% 准确。以刚干这个测试为例，在输出第一份表格时，就搞错了车手的基本信息（Sergio Perez 在 2025 年已经脱离了 Red Bull Racing）。
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至于表格 Agent 补充数据后二次输出的表格，也出现了标签页错误的情况：表格 Agent 不能正确读取自己上一次生成的数据标签，只好在每一个标签上方重新打上一个「Unnamed」。
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当然了，作为「Office 三件套」里最复杂的应用，Excel 绝不仅仅是一个简单的做表软件，数据分析和数学建模这些复杂功能，才是 Excel 真正体现含金量的地方。为了测试表格 Agent 的真实能力，雷科技也给表格 Agent 准备了一个「 Excel 建模测试」：
我现在开的是油车，打算换电车，正在评估经济性。你能充分考虑油耗、电耗、油费电费、保险、保养周期与成本、每年行驶里程、汽车残值、新车售价、预计使用年限等参数，建立一个计算换车回本周期的数学模型吗？
很显然，对于这样的复杂内容，表格 Agent 的运算时间较之前的小测试要长的多，最终用了差不多一分钟时间才完成基础的模型推理，制作 Excel 文件也花了差不多 3 分钟。
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至于输出的结果，乍一看还是像模像样的。但当我真的把表格下载下来后，表格 Agent 就「露馅了」：在 Numbers 里，表格几乎每一项运算公式都会报错，无论表一还是表二都只能当「静态表」来用。
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雷科技一开始还怀疑这是 Numbers 兼容性导致的问题，但就算用 Excel「本尊」打开，文件依旧会提示循环引用错误。另外，在另一个数据统计制表请求中，表格 Agent 也提示「我们为了控制输出的总长度，输出表格不超过100行。」
综合其表现来看，雷科技认为表格 Agent 当前的能力还处于初级阶段，只能用来做少量数据的统计，暂时无力应对大量数据或数据分析等工作。
轻量任务可以「告别」提示词
但退一步讲，尽管表格 Agent 当前「能力有限」，但和其他 AI Agent 相比，表格 Agent 已经走完了「从无到有」的第一步：
在面对刚刚提到的「油电经济性计算模型」的挑战时，Gemini 只能以 HTML 文字的形式输出每个单元格的公式，无法直接输出 Excel 文档；ChatGPT 虽然也能生成 Excel，但思考推理耗时极长。雷科技等了足足 24 分钟才「盼」来了结果。
图片来源：雷科技
相比之下，千问的表格 Agent 虽然只能处理「轻度任务」，但在信息处理能力和制表能力方面确实都更让人放心；和其他 AI Agent 相比，千问的信息收集能力也确实更好，数据准确度也相对出色，只是暂时还离不开人工校对。
另外，千问的表格 Agent 对自然语言的出色支持，也显著提升了其综合体验。考虑到表格 Agent 综合能力，雷科技并不会用表格 Agent 处理复杂数据（表格 Agent 本身也做不来）。
但如果做一个小于一百行的一次性表格（重复让表格 Agent 处理同一份表格可能会引入更多的错误），再专门用提示词就有些「小题大作」了。事实上，在用千问的表格 Agent 这段时间里，我也只是「灵机一动」给表格 Agent 下一个需求，过段时间再回来看最终的数据。
毕竟对于这种轻量、轻度的制表任务来说，自然语言交互能显出提升最终的体验。
AI 将重写在线文档市场，但 Agent 仍无法替代「人力」
而从行业发展的角度看，尽管千问表格 Agent 确实还有不少进步空间，但雷科技认为，融入办公套件必然会成为 2026 年 AI Agent 的「首要任务」。甚至夸张地讲，雷科技认为 AI Agent 与办公套件的结合，会是未来在线文档工具取代「离线文档工具」的里程碑。
对于用户而言，文档 Agent 彻底终结了「数据搬运工」的枯燥任务。以往做一个分析表，我们需要搜索、粘贴、格式、在多个文件之间跳转、引用。但有了 AI Agent 后，借助云端 AI 算力，我们可以直接跳过这些步骤，在手机、平板或电脑上通过一句话完成「搜索+分析+建表」的全流程。
这种高效、跨平台、跨硬件且零门槛的体验，传统离线文档编辑器实在难以超越。
图片来源：WPS
而对于云文档企业，AI Agent 的出现也能打破其付费用户的增长瓶颈。传统的在线文档付费服务无非就是「云盘扩容」和「会员专属模板」；但 AI 的出现为云文档平台提供了全新的市场——WPS 和 Office 就是最好的例子。
不过话又说回来，面对 AI Agent 的降维打击，传统本地编辑器也并非全无胜算。
首先，本地编辑器在数据安全性与系统稳定性方面更有保障——本地运行意味着数据离线、私密，且不受网络环境影响。对于处理核心商业机密或超大规模数据集的专业用户，本地编辑器依然是「定海神针」。
其次，办公软件的专业用户们早已构建了庞大的公式库、宏命令和自动化插件，在这些记快捷键比记密码还牢的「大 Pro」面前，AI Agent 只能称得上是一个「会用复制粘贴的实习生」。
举个例子，大家可以搜索一下由微软深度支持的电竞项目——「微软 Excel 世界锦标赛」，感受一下职业级 Excel 大牛的真正实力。
图片来源：MEWC
不过长远来看，雷科技其实也认可 AI Agent 未来将取代部分「手工操作」的观点。再加上AI Agent 的能力「日新月异」，随着技术迭代，未来的「表格 Agent」早晚也会成为「职业选手」。
从这个角度看，千问表格 Agent 能做 Excel 表，这对于我这种会写点公式的「Excel 小白」来说也并非坏事：一句话就能指挥「职业级」选手帮我们做数据透视表，这何尝不是「AI 解放生产力」的最佳诠释呢？
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