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一、智能体的形态

我问大家一个问题,什么是 AI 的产品形态?

大模型只是底层的处理引擎,你总是需要一个应用层产品,对接用户的需求。这种 AI 的应用层,就称为"智能体"(agent)。

那么,问题就变成了,"智能体"应该是什么样?

早期的智能体只是对话应用(上图),后面加入了推理,可以思考复杂问题。

后来,向专业领域发展,演变出编程智能体(coding agent)、图像智能体、视频智能体等等,或者接入 MCP,获得外部应用操作能力,比如生成 Office 文件、操作浏览器。

这些形态基本已经成熟了,很多公司开始探索,下一阶段的智能体会是什么形态?

我最近在用 MiniMax 刚发布的 AI native Workspace(AI 原生工作台),欣喜地觉得,这可能就是答案。

二、Cowork 和 Skill

这个新产品,同时加入了 Anthropic 公司最近提出的两个新概念:Cowork 和 Skill。

所谓 Cowork,简单说,就是一个"计算机操作助手"。它本质是编程智能体的图形界面版,让不懂编程的用户,用自然语言说出需求,再通过 AI 生成底层代码并执行,自动操作本地计算机完成任务。

而 Skill 就更简单了,它是一篇预设的提示词,相当于"使用手册",向 AI 详细描述如何完成某一种特定任务。可以这样理解,每一个 Skill 就是一个专家,让 AI 拥有特定领域的技能。

这两个东西,一个是操作助手,一个是专家模式。前者用 AI 来操作计算机,后者让 AI 具备专门技能。

它们结合起来会怎样?

MiniMax AI native Workspace 就是这样一个产品,探索性地将 Cowork 和 Skill 结合在一起,同时具备两种能力,完全是一种全新的产品形态。

它的桌面端(desktop)提供 Cowork 能力,专家模式(experts)则提供 Skill 能力。

三、桌面端操作助手

下面,我来展示,它跟传统智能体的差异在哪里。

它的桌面客户端定位就是"AI 原生工作台",具备以下能力。

  • 直接访问本地文件:能够读写,以及自动上传或下载文件。
  • 自动化工作流程:能够分解任务,运行 Web 自动化。
  • 交付专业成果:运行结束后可以生成高质量的交付产物,比如 Excel 电子表格、PowerPoint 幻灯片、格式化文档。
  • 长时间运行任务:对于复杂任务,可以长时间运行,不受对话超时或上下文限制的影响。

注意,由于它可以操作计算机,并跟互联网通信,执行之前,一定要指定目录,防止读写不该操作的目录,而且要有备份,防止原始文件被删改。

首先,前往官网下载桌面客户端,Windows/Mac 版本均有,新注册用户目前可以免费试用3天。

安装后运行,直接进入任务界面,就是一个传统的对话框。

这时指定运行目录,就进入"工作台"模式,可以对该目录进行操作。软件会跳出一个警告,提示风险。

这时,就可以让它执行各种任务了。比如,我让它整理各种电子服务的发票 PDF 文件,然后生成一个汇总的 Excel 文档。

这时,它会在当前目录里面,自动安装一个 Python 虚拟环境,然后生成 Python 脚本并执行。

很快就生成好了 Excel 文件。

以此类推,各种文件整理的事情,都能交给它,比如整理照片、文件重命名等等。

它还能进行网页自动化,比如自动浏览某个网页,并提取信息、总结内容。

四、专家系统

上面展示了它的工作台功能,可以担当"数字员工",下面再来看看它的"专家系统"。

所谓"专家系统",就是注入特定的提示词文件,扩展智能体的技能,相当于深度的知识和能力注入。用户还可以上传私有知识库。

大家可以打开它的网页端,点击左边栏的"探索专家"。

系统内置了一些"预设专家",可以直接使用。

我选了一个系统提供的"Icon 制作器",就是制作 Logo 的技能,看看好不好用。

我要求制作一个"熊猫吃冰淇淋"的 Logo,系统提示要选择一种设计风格。

最后生成了两个文件(坐姿和站姿)供选择,效果还不错。

五、创建新技能

除了预设的专家,系统也允许你创建"我的专家",也就是某种自定义技能。

你需要输入能力描述和指令,还可以添加对应的 MCP、SubAgent、环境变量、Supabase 数据库等等。

我直接把 Anthropic 公司提供的 Skill 文件输入,看看效果。

我选了 frontend-design(前端设计)技能,输入以后就可以在"我的专家"分页上看到。

注意,系统目前只支持输入技能描述文件,还不支持上传静态资源文件(asset),希望后面可以加上。

选中这个专家以后,我要求生成一个算法可视化页面。

"生成一个排序算法可视化网站,列出常见排序算法的可视化动画。选中某个算法后,会展示该算法的动画效果。"

生成过程大概十分钟左右,就得到了结果。系统生成了十种排序算法的动画,并直接部署上线。

我后来又调整了一下动画配色,大家可以去这个网站看看效果,还是很酷的。

六、总结

AI native Workspace 将 AI 智能体引入了本地计算机,可以进行自动化操作,同时加入技能接口,允许注入外部知识和能力。并且,所有操作都可以通过自然语言对话完成,对用户的要求低。

这一下子打开了 AI 智能体的想象空间,它所能完成的任务,将不再受限于模型的能力,而只受限于我们的想象力。

我认为,这个产品代表了下一阶段 AI 智能体的发展方向,将开启很多全新的可能性,等待我们去探索。

(完)

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