万博manbext体育官网app官网Codex的周活跃用户一经卓越500万-万博manbext体育官网(中国)官方网站登录入口

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作家｜孙芮

邮箱｜sunrui@pingwest.com

2026年AI产物侧最大的趋势，即吵嘴论是互联网大厂，如故模子厂商，都出手作念我方的 Codex 了。

Codex 一出手是OpenAI造反Claude Code的产物，首先亦然只消CLI，对准AI coding，但之后它赶快和Claude Code走出不同的路，形成一个“桌面Agent”类产物，使用者里非工程师占了多数，不再只是编程场景。

这一步今天来看，稀奇要道。凭据6月3日OpenAI袒露的数据，Codex的周活跃用户一经卓越500万，半年增长卓越7倍。

这背后是AI产物的干线从围绕对话张开，渐渐形成围绕桌面环境中实施任务张开。

在Codex 起势的同期，一批中国版 Codex产物也集合上线。

1月30日，阿里的桌面Agent QoderWork 上线，；

3月9日，腾讯云 CodeBuddy 团队推出 WorkBuddy；

5月20日，腾讯应用宝团队发布个东说念主AI助手Marvis；

6月3日，Kimi的腹地 Agent Kimi Work（Beta）上线；

6月9日，字节旗下的TRAE 将 TRAE SOLO 升级为 TRAE Work；

6月12日，豆包上线了「任务模式」，加入了更齐全的实施才气

6月24日，豆包专科版上线，聚焦办公场景，不错实施agent任务……

非论是个东说念主AI助手，如故腹地Agent，产物阵势固然不同，履行上都在争夺用户的实施进口。

这些产物不再停留于问答交互，而是出手投入果然使命流，它们不错处理文献、操作网页、整理数据、生成PPT、编排任务，以至跨应用完成自动化实施。

这意味着，AI正在成为鸠合用户与数字全国新的中间层。

中国版 Codex 们

为了更直不雅地不雅察这波桌面Agent飞腾，咱们整理了15款代表性产物，并尝试分析它们在产物定位、才气构建和生态布局上的不同。

包含订价模式和模子使用联想等全面信息的对比咱们放在了著述临了。

Workbuddy

Workbuddy是腾讯云 Codebuddy 团队推出的全场景职场 AI 智能体桌面使命台，面向各样职能脚色联想。只需用一句话刻画需求，WorkBuddy就能像共事一样自主蓄意和实施任务，并委派可验收的扫尾。

Workbuddy有微信小尺度版块，不错通过挪动端轻量化接入，还不错和腾讯系产物（QQ 邮箱、腾讯文档、腾讯会议、企业微信、腾讯乐享、IMA、TAPD）竣事生态化数据买通。

面前Workbuddy内置了11种主流国产模子，有腾讯我方的Hy3 preview、也有像GLM-5.2、minimax-M3、kimi-K2.7-code、DeepSeek V4这些模子厂的主流模子。不错采选Auto模式，让Workbuddy我方采选使用什么模子，也不错我方采选使用什么模子，但不同模子使用的积重量能出入20倍以上，面前最「贵」的是智谱的模子。

Marvis

腾讯应用宝团队推出的操作系统层级个东说念主AI助手，基于 DeepSeek V4、混元 hunyuan3 / hy3 等最新模子，定位是信得过领悟用户每一份文献、匡助用户更浅陋地使用与料理电脑的私东说念主 AI 助手，救济腹地文档与图片的 AI 搜索，APK 与 EXE 应用可用一句话调用，粉饰 PC、手机、微信多端在线。6月24日，Marvis也上线了iOS手机端，不错在手机端发送需求，让电脑端实施。

不错看出Marvis更强调的是「料理电脑」的才气。

在测试中，有两个有预见的点，一个是Marvis中「办公室」，近似于办公模拟器，或者说雇主模拟器，不错视察token消费。这履行上体现的是Marvis的多Agent相助功能，有一个主agent负责分拨任务，和五个内行agent——File Agent 负责文献、Computer Agent 负责系统、App Agent 负责应用、Browser Agent 负责网页、Search Agent 负责搜索。

还有一个是Marvis救济修改东说念主设，驱动东说念主设是适合办公场景的「AI职工」。

Qclaw

Qclaw是腾讯电脑管家团队推出的一款腹地AI智能体产物，基于开源 OpenClaw 框架封装，定位为个东说念主 PC 端 AI 助手，主打极简腹地部署。中枢才气是微信 / QQ 互联，扫码绑定，手机即可长途扫尾电脑、传文献、设定时任务，不错全场景自动化，文献料理、网页浏览、办公创作、多步调复杂使命流自主实施。QClaw 的数据不会上传云霄，统共任求实施、文献处理、数据存储都在腹地电脑完成。

Qclaw救济创建不同agent完成不同场景的任务，链接继续腾讯一贯的追随作风特色。

TRAE Work

TRAE Work由原先的TRAE SOLO 升级而来。面前Work 模式面向内容创作、数据分析、决议撰写、应用生成、任务鼓舞、相通相助等日常使命场景；Code 模式则面向愈加复杂的软件开发和代码剪辑场景。

TRAE Work有PC、挪动端和 Web 三端。与其他「xx work」产物比较，TRAE Work的上风在于与飞书买通，不错更好地接入果然使命流。

豆包专科版

豆包在6月12日上线了「任务模式」，任务模式救济调用skill，设立定时任务，完成浏览器操作，代码剧本运行以及文献生成等各样任务。

6月24日，在火山引擎原能源大会上，跟着豆包大模子2.1的发布，豆包专科版也认真官宣上线，豆包专科版救济操作腹地电脑、使用浏览器、调用 Skills 手段和定时任务等才气，内置了 Office 办公套件，并救济专科图片视频联想，和生要素享应用网站。

值得堤防的是免用度户也不错体验接入豆包 2.1 Turbo 模子的办公任务模式。

QoderWork

QoderWork是阿里旗下的AI桌面助手，它将Qoder的agent才气从代码限度拓展到日常使命场景，刻画需求，自动实施，径直委派扫尾。

6月16日，QoderWork上线了富厚功能，让QoderWork具备自我反想和执续进化才气的齐全系统，由牵记、反想、手段进化三块构成闭环。

DuMate

DuMate是百度云旗下产物，有桌面端，也有挪动端app，不错看见屏幕、操作软件、处理文献、串联业务系统，中枢场景是信息处理、文档生成、数据分析和历程自动化，但面前DuMate无法切换模子，只可使用百度的文心大模子。

Kimi Work

Kimi Work是面向学问使命者的通用型腹地 Agent，内核是 Kimi Code，提供腹地 Agent 基础才气，包括装配和使用Skills、运行定时任务等。Kimi Work秉承了在线版 Kimi Agent 的建站、PPT 等专科 Skills，以及金融、科研、法律等专科数据库，内置了能使用浏览器的 Kimi WebBridge 决议。

Kimi Work不错凭据任务复杂度自主创建子Agent团队，将团结才气集群化的上限设定为300个相助单位。

MiniMax code

MiniMax code是专为MiniMax M3 联想、并与 M3 沿途训练的 Agent 产物，MiniMax Code 不错充分施展 M3 在长荆棘文、Coding/Agentic、原生多模态方面的才气。

在长程复杂任务上，MiniMax Code 的 Agent Team 不错将大型任务拆解为多阶段、可并发、可动态诊疗的 Workflow，由 Agent 集群相助鼓舞。

阶跃AI

阶跃AI，阶跃星辰推出的桌基于 OpenClaw 深度优化的桌面端 AI Agent，不需要工作器、大喊行，即可装配，不错7×24 小时在线，简略贯穿腹地操作系统和内置浏览器，匡助用户实施复杂任务。

比较不一样的是，阶跃AI在驱动设立的时候就会请示用户掀开悬浮球设立，悬浮球不错掀开径直对话框，也会在适合的时候请示你喝水、休息。其他产物也有近似功能，但通常需要用户自行开启。

AutoClaw

智谱推出的腹地AI智能体，标语是「一键领有腹地AI智能体救济一键装配」，无需设立环境、苦求API Key或编写代码，下载装配包后通过双击装配、登录即可使用。中枢才气为内置 Pony‑Alpha‑2模子、AutoGLM 浏览器自动化、50 + 预置skills（办公、创作、爬虫、代码、投研等）、IM 集成、自进化机制。

lobsterAI

网易有说念推出的一款全场景个东说念主助理AI产物，定位为「7×24小时帮你干活」的智能助手。救济手机、电脑双端互联，一句话即可长途操作电脑，完成桌面多项文献整理、索求日期及邮件要点事项、业务数据清洗分析、生成周报和 PPT等。

用户不错免费试用14天，但只可使用Qwen3.5-Plus模子，使用其他模子则需要付费。

Cola

Cola的定位是「首个有灵魂的操作系统」，内置AI脚色「Cola」具有自主富厚，能记取用户民俗、喜好和布景，通过语音或文本交互与用户共同成长。不错操作电脑文献、上网浏览、实施大喊、生成文本/图片/视频等，救济复杂任务明白和并行处理。无需用户手动提供荆棘文，通过走访用户电脑的文献系统、浏览器历史等自动了解用户情状。其中的灵魂系统不错竣事AI想考过程的透明展示、自我反想进化以及主动保重用户的功能。

面前cola救济应用内购买token，ChatGPT pro/plus账号订阅登录，或者鸠合OpenAI、Anthropic账号计费，暂不救济其他模子提供商的 API key。

Alice

Alice是一款追随类桌面agent，Alice最显耀的特色是她是一款「东说念主格化的AI助手」，有具体立绘形象，也有详备的东说念主物设定。Alice自己不需要付费，但由于莫得内置模子，需要设立模子才能使用。

Alice除了不错作念文献料理、定时任务这类惯例任务外，也内置了狼东说念主杀、掼蛋等失业游戏，比其他桌面agent有更多的文娱功能。

牛马AI

牛马AI的定位是腹地化东说念主机协同基站，强调个东说念主数据隐秘，救济皆备离线的腹地运行架构，不错使用用户我方腹地的大模子径直离线运行。牛马AI默许使用 Claude 模子，若是有 Claude 账号，不错径直登录，若是莫得，则需要自行设立。

进口出手成为信得过的战场

若是把这一轮桌面级 Agent 放在团结张产物图谱里，会发现它们看似都在「帮用户在电脑上干活」，但履行切入点皆备不同。它们并莫得拘谨成单一阵势，反而沿着不同场景进口分化成三条旅途。

从代码到办公，由「工程任务」外溢出的通用才气

以 Kimi Work、MiniMax Code 为代表的一类产物，最早来自 Coding Agent 的才气转移。

这一齐径的特色是先惩处结构最了了的任务，再徐徐外扩。

Kimi Work 更强调「通用学问使命 Agent」，通过 Skill、浏览器才气和子 Agent 编排，把蓝本偏工程化的任务拆解才气推广到文档、究诘、讲述生成等办公场景。MiniMax Code 则更进一步强化 Agent Team，把长任务拆解为多阶段并行实施，通过脚色单干涉考证机制处理更复杂的坐蓐任务。

这一类产物的上风在于任务结构才气熟识，但短板也很明确，它们更擅长「可拆撤职务」，但对果然办公中多半非结构化操作（即时相通、临时决策、跨应用切换）仍在适配中。

不错领悟为，它们是从「任务逻辑」登程，向外推广才气领域。

从桌面与系统切入，径直争夺操作进口

另一条更激进的旅途，是 Marvis、Qoder Work、Cola 等产物所代表的「桌面系统层 Agent」。

它们的共同点不是任务类型，而是进口位置——径直迫临操作系统与腹地环境。

Marvis 更偏「电脑料理层」，强调文献、应用与磁盘的系统化组织才气，履行是强化腹地操作系统的领悟与调遣。Qoder Work 更强调「可实施才气」，包括屏幕感知、软件操作、业务系统串联，接近「数字职工」。Cola 则更进一步，把东说念主格化系统、主动请示与恒久牵记会通进实施链路，使 Agent 不仅是用具，亦然执续存在的交互层。

这一类产物的要道点在于它们不再停留在应用里面，而是尝试径直介入「用户奈何使用电脑」这一层。

上风在于扫尾力更强，简略信得过跨应用实施任务。但挑战一样显著，包括权限领域、稳健性、误操作风险，以及不同软件之间的兼容问题。

从办公生态切入：不重构系统，而是镶嵌历程

与前两类不同，TRAE Work、WorkBuddy 走的是更现实的一条旅途，不改变操作系统，而是镶嵌已有使命流。

TRAE Work 深度接入飞书体系，使 Agent 径直投入文档、会议与相助链路；WorkBuddy 则依托腾讯生态（企业微信、文档、会议等），构建企业级使命台才气。

这一类产物的中枢战术是「迫临果然组织结构」，而不是再行界说操作表情。它们的上风在于落地速率快，简略赶快接入权限与数据体系，投入企业级场景。

集体走向AI Working

国内这一轮产物的演进，履行上是在围绕这一「实施闭环」，向更等闲的场景、组织表情与系统进口进行推广。也恰是在这个过程中，不错看到几个渐渐了了的标的变化。

第一个趋势是从 AI Coding 到 AI Working。

代码之是以最早成为 Agent 的主战场，是因为软件开发自然适合被自动化。但 Coding Agent 熟识之后，它的才气很当然会向外转移。

大多数学问使命履行上也有近似结构，文献即是荆棘文，浏览器即是信息进口，Office 文档即是委派物，定时任务即是使命流，审批和修改成见即是反馈机制，它们一样是不错被拆解、实施和考证的多步调任务。

AI 不再只是帮尺度员写代码，而是出手帮学问使命者完成那些恒久被以为「必须东说念主工处理」的使命：整理文献、生成讲述、清洗数据、作念 PPT、查而已、写周报、处理邮件、索求会议纪要、跟踪行业信息。用户输入的也不再是「帮我写一个函数」，而是「帮我把这件事办完」。

是以这一阶段的竞争，是谁能更好地把 AI 从回报问题，鼓舞到委派扫尾。

AI Coding 改变的是尺度员写代码的表情，AI Working 改变的是平淡东说念主使用电脑完成使命的表情。

第二个趋势，是 Agent 从「一个助手」形成「一支团队」。

早期的 AI 助手更像一个才气很强的个东说念主。用户建议问题，ai负责回报，用户下达任务，ai负责实施。但当任务变长、步调变多、荆棘文变复杂之后，单个 Agent 很容易碰到瓶颈，它可能健忘目标，可能半途走偏，也可能在实施时缺乏自我查验。

以 MiniMax 推出的 Agent Teams 为例，它允许用户创建多个具备不同脚色设定的 Agent，并将它们组合成一个团队并利用命。

不同 Agent 不错同期从不同角度处理团结任务，比如一个负责信息集结，一个负责决议生成，一个负责实施与整合，最终再由息争机制汇总扫尾，从而升迁复杂任务的处理效果与稳健性。

复杂任务正在被再行组织为一条多脚色的活水线：从领悟需求到蓄意、实施，再到考证扫尾，每一步都不错由不同的 Agent 吸收，并在必要时链接细分为究诘、联想、写稿、代码与数据分析等更极端化的「岗亭」。

Agent Team 的价值是让 AI 具备更稳健的使命结构，它不错并行处理多个子任务，裁减恭候时期，同期让实施者和考证者彼此制衡，减少初级错误；而且在职务失败时回滚、重试、换旅途，把复杂使命千里淀成可复用的历程。

但 Agent Team 也不是全能解法。多 Agent 会带来更高的资本、更复杂的调遣，以及更多不屈气性。若是莫得了了的任务领域、权限扫尾和验收机制，多个 Agent 反而可能彼此制造杂音。因此，信得过要道的不是粗陋堆更多 Agent，而是产物能否把它们组织成可控的使命流。

这亦然为什么「Agent Team」最终锤真金不怕火的不是界面，而是底层工程才气，长荆棘文、任务蓄意、用具调用、情状料理、日记跟踪、错误规复、权限审批，以及临了的扫尾验收。

当这些机制渐渐熟识，用户和 AI 的研讨也会变化。用户不错像料理一个小团队一样设定目标、视察程度、打断错误、阐明扫尾。AI 也从「帮忙」形成「使命单位」，而产物则形成这些使命单位的调遣系统。

第三个趋势，是 Agent 的位置正在从应用里面，上升到操作系统层。

IDE 是 Agent 的梦想登程点，因为开发者不错主动给它较高权限，也能领悟它在作念什么。但若是 Agent 要工作更等闲的东说念主群，只不错IDE的阵势存在是不够的。信得过的使命发生在文献夹、浏览器、聊天软件、邮件、表格、日期、网盘、腹地应用和跨开拓相助中。这亦然为什么国内这一轮产物越来越强调「腹地」「桌面」「长途扫尾」「文献权限」「应用调用」。