标签 Cowork 下的文章

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)

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)

Hello 佬们晚上好啊~又是瓦砾酱
喜欢的深夜更新,这两天抱歉占用大家资源来看我又哭 & 又笑了.
AionUi V1.7.0 Cowork 的版本发了,欢迎大家升级反馈、吐槽(能惦记着就很感恩了)

历史版本介绍,不了解 AionUi 的佬友可以从这儿开始看👇

AionUi V1.7.0 新特性介绍

1- 内置 Cowork,默认开启开箱即用

2- 内置多个 Assistant,在设置中随心启用

到设置界面启用想要的助手


启用后,新对话就可以直接使用啦

3- 内置助手可编辑 Agent,Rule,Skills

点击任意助手,即可打开助手详情进行编辑。下个版本会支持大家自己创建,现在创建界面实在是没想好咋处理,AI 写的丑死了,先暂时屏蔽了 w~

这次就更新了这么多,而且我已经用出 Bug 了… 有点匆忙,期望大家轻轻喷。


然后关于反馈群的事儿,我还不知道 L 站允不允许拉微信群啥的,我担心不符合社区规范,我谨慎研究下再回复大家吖,谢谢大家的包含


好像点赞到每日上限了,今天欠大家的明天补上(不是我不理你嗷


📌 转载信息
原作者:
waili
转载时间:
2026/1/16 12:41:42

仅用10天?Anthropic最新智能体Cowork的代码竟然都是Claude写的

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仅用10天?Anthropic最新智能体Cowork的代码竟然都是Claude写的
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仅用10天?Anthropic最新智能体Cowork的代码竟然都是Claude写的

最近,Anthropic发布了全新的智能体工具 Cowork,号称能让普通用户像开发者使用 Claude Code 一样,轻松搞定非技术性任务。

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更令人咋舌的是,Cowork 的诞生仅仅用了一周半

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Cowork 是 Claude Code 的简化版本,专为普通用户设计。目前作为研究预览版,仅向 macOS 桌面端的 Claude Max 订阅者开放。用户只需授权访问特定文件夹,便能通过自然语言指令,让 AI 自主读取、编辑或创建文件。它不仅能制定计划、并行执行任务,还会实时更新进度,并邀请用户参与指导。

根据官方介绍,Cowork 的能力包括但不限于:自动整理下载文件夹、从截图生成电子表格、基于散乱笔记起草报告,甚至支持连接 Google Calendar 等现有工具,直接生成文档或演示文稿。

据 Claude Code 创建者 Boris Cherny 所说,Cowork 的全部代码都是由 Claude Code 写的

这简直就是 Claude Code 最好的广告,当其他 AI 公司还在靠收购构建生态的是时候,Anthropic 已经开始让 AI 自己生 AI 了。

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有不少用户分享了实测反馈,其中热度最高的帖子之一来自 X 用户 vibhu。

他表示自己安装 Cowork 后,仅用 2 小时就完成了原本需要 2 个月的工作,包括生成职位描述、营销策略文档、合作伙伴邮件、网站文案等。随后,他「惊慌」地发现日程、待办和收件箱都空了,不知道工作该怎么继续,甚至在为下午的经理一对一会议发愁。

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不过评论区很多人质疑其真实性,认为这可能是夸张的营销或搞笑帖。

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但在创业圈,这种冲击却是实打实的。

有人感叹,这将使许多 YC 创业项目原地蒸发。毕竟在 AI 圈,真正的硬通货是地基和模型,而不是那些依附在巨头身上的「套壳挂件」。

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甚至已经有「受害者」出现:用户 Guohao Li 表示,由于 Claude Cowork 的横空出世,他们的类似产品失去了竞争力,于是选择开源。

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大家纷纷调侃「开源才是王道」,HuggingFace 联合创始人 Thomas Wolf 也现身评论区表达支持。

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该项目快速获得 3K GitHub Star。

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社区也不乏调侃之声,看看这个「当前创业公司结构」:现在的科技创业似乎只需要一个聪明大脑,外加一张能付得起 AI 公司账单的信用卡就够了。

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当下,日常工作下的助理智能体正在层出不穷,结合电脑手机系统的智能体也越来越强大。豆包手机的出现已经重塑了普通人对日常工作任务智能化的想象。

但就像网友使用过 Cowork 说的:「我正在努力想办法解释,为什么我既比以往任何时候都更有效率,又完全没用。」

普通人对智能体完全代理工作任务,似乎还没有做好预期和准备。

相比于其他公司的巨额并购投资,Anthropic 借助 AI 能力,在短时间内,以低成本的方式打造用户端智能体的策略,是否更有价值?

参考链接:

https://x.com/TheAhmadOsman/status/2010917868586647693

https://x.com/craigzLiszt/status/2010842587624505445

https://x.com/guohao_li/status/2010899322825744745

在开发者工具 Claude Code 推出之后,Anthropic 团队很快意识到一个出乎预料的现象:开发者并没有把它局限在“写代码”这件事上。相反,Claude Code 被迅速用于整理资料、撰写文档、生成报告、分析数据,甚至承担起类似“数字同事”的角色。

这种使用方式的外溢,最终促使 Anthropic 做出一个更激进的产品判断——如果大模型已经被当作工作伙伴使用,那么是否应该为“所有人”,而不仅仅是开发者,提供一种真正面向日常工作的智能协作形态?

于是今天,Anthropic 正式推出了 Cowork。

Anthropic 工程师、Claude Code 创建者 Boris Cherny 在 X 上发帖宣布了该消息。他写道:

自 Claude Code 发布以来,我们发现用户将其用于各种非编码工作:例如进行度假研究、制作幻灯片、清理电子邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监测植物生长、控制烤箱等等。这些应用场景丰富多样,令人惊喜——原因在于底层 Claude Agent 是最佳代理,而 Opus 4.5 是最佳模型。

今天,我们非常激动地推出 Cowork,这是我们让 Claude Code 服务于所有非编码工作的第一步。该产品目前仍处于早期阶段,功能尚不完善,与 Claude Code 最初发布时的状态类似。Cowork 包含许多我们认为使其真正与众不同的创新用户体验和安全功能:内置虚拟机用于隔离、开箱即用的浏览器自动化支持、以及对所有非编码工作的支持。

据介绍,Cowork 是一款基于 Claude Code 底层架构构建的全新产品,目前以“研究预览版”的形式,率先面向 macOS 平台上的 Claude Max 订阅用户开放。与传统对话式 AI 不同,Cowork 的核心定位并非“聊天”,而是“协作”:它试图让 Claude 从一个被动响应指令的助手,转变为能够理解任务、制定计划、持续执行,并与用户保持协同关系的智能工作体。

从“对话助手”到“数字同事”

长期以来,大模型产品的主流交互形态仍然是对话。用户输入问题,模型生成回答;用户提出修改,模型再次响应。这种模式在信息查询、文本生成等场景下行之有效,但在真实工作流中却暴露出明显局限——上下文需要反复提供,文件需要人工整理,输出结果往往还要用户自行转换为可用格式。

Cowork 试图解决的,正是这一断裂问题。

在 Cowork 模式下,用户可以直接授予 Claude 对本地指定文件夹的访问权限。需要强调的是,这种访问并非“全盘授权”,而是由用户明确选择、逐一控制的结果。Claude 只能看到、读取、编辑或创建那些被允许的文件和目录,而无法触及任何未授权内容。

一旦获得权限,Claude 的能力边界就发生了质变。它不再只是基于文本上下文“想象”文件内容,而是可以直接操作真实存在的工作材料。例如,它可以扫描一个杂乱无章的下载文件夹,按照文件类型、时间或用途进行分类和重命名;可以从大量截图中提取关键信息,自动生成一份结构化的费用清单;也可以将零散的会议笔记、草稿和片段,整理成一份逻辑清晰的报告初稿。

这种能力的本质,并不是简单的“更聪明”,而是 Claude 被嵌入进了用户的实际工作环境之中。

Anthropic 在产品说明中多次强调,Cowork 的体验更接近“给同事布置任务”,而不是与机器人来回对话。一旦任务被下达,Claude 会自行拆解步骤、规划执行路径,并在执行过程中持续向用户同步进展。用户无需等待任务完成即可插入新的反馈或补充想法,这些指令会被自动排队、并行处理。

这也是 Cowork 与普通对话模式最根本的差异之一:它默认假设用户的工作是多线程的,而不是线性的。

当然,“更自主”的能力,意味着更高的风险。

让 AI 进入文件系统,甚至具备修改、创建和删除文件的能力,无疑是一种能力跃迁,同时也是风险跃迁。Anthropic 并未回避这一点,反而在产品介绍中反复提醒用户保持警惕。

首先是操作层面的风险。如果收到明确指令,Claude 确实可以执行具有破坏性的操作,例如删除本地文件或批量修改内容。一旦指令本身存在歧义,或者模型误解了用户意图,后果可能是不可逆的。

因此,在 Cowork 中,Claude 在执行任何“重要操作”之前,都会主动征求用户确认。这种设计并非形式上的“弹窗提示”,而是希望用户在关键节点重新审视任务目标,必要时进行纠正或细化指令。Anthropic 也明确建议,在涉及高风险操作时,用户应提供尽可能清晰、具体的指示,而不是依赖模糊的自然语言。

另一类更复杂、也更具行业共性的风险,是“提示注入”(Prompt Injection)。

在 Cowork 的工作过程中,Claude 可能会接触来自互联网的内容,例如网页、文档或第三方信息源。如果这些内容中被恶意嵌入了指令,试图诱导模型偏离原本的任务计划,就可能引发安全问题。Anthropic 表示,他们已经构建了针对提示注入的多层防御机制,但也坦言,“代理安全”——即确保 AI 在现实世界中执行操作时的可控性——仍然是整个行业正在积极探索的前沿问题。

从这个角度看,Cowork 并不是一个“已经完全成熟”的产品,而更像是一次对未来工作方式的现实实验。

Anthropic 也明确指出,这些风险并非 Cowork 独有,而是所有具备“行动能力”的 AI 工具都会面临的问题。只是对许多用户来说,Cowork 可能是第一次接触到一个超越简单对话、真正能够影响本地环境的 AI,因此更需要建立正确的使用习惯和风险意识。

研究预览版背后的产品逻辑

Cowork 目前被定义为“研究预览版”,这一定位本身就释放了明确信号:Anthropic 并不认为自己已经找到了最终形态,而是希望通过真实用户的使用反馈,加速产品迭代

根据官方披露,Anthropic 计划在后续版本中引入多项重要改进。其中包括跨设备同步能力,使 Cowork 不再局限于单一终端;以及将其移植到 Windows 平台,从而覆盖更广泛的办公人群。同时,安全机制也将持续强化,尤其是在代理行为可解释性和可控性方面。

从产品路径上看,Cowork 与 Claude Code 之间存在清晰的继承关系。两者共享相同的底层架构,这意味着 Cowork 在能力上,理论上可以完成 Claude Code 已经证明可行的许多复杂任务。不同之处在于,Cowork 将这些能力重新封装为更偏向非技术用户的交互方式,降低了使用门槛。

如果说 Claude Code 面向的是“愿意为效率付出学习成本”的开发者群体,那么 Cowork 的目标人群显然更加广泛:内容创作者、产品经理、运营人员、行政人员,乃至任何需要与文件、资料和信息打交道的知识工作者。

在掌握 Cowork 的基本使用方式后,用户还可以进一步扩展 Claude 的能力边界。

首先是连接器。Claude 可以通过用户已有的连接器,访问外部信息源,从而将本地任务与外部数据打通。这使得 Cowork 不再只是一个“本地整理工具”,而是可以承担跨系统的信息整合角色。

其次是新增的一系列技能。这些技能专门用于提升 Claude 在创建文档、演示文稿以及其他常见办公文件时的表现,使其输出更加贴近真实工作场景的格式和标准。

此外,如果用户在 Chrome 浏览器中将 Cowork 与 Claude 配对使用,Claude 还可以完成需要访问浏览器的任务。这一步,实际上进一步模糊了“对话 AI”“自动化工具”和“数字员工”之间的界限。

从整体设计来看,Cowork 试图减少用户在“提供上下文”和“整理结果”上的认知负担。用户无需手动拼接背景信息,也无需将 Claude 的输出再加工成可用成果。更重要的是,用户不必为了等待 AI 完成某个任务而中断自己的工作节奏——任务可以被连续布置、并行执行。

Anthropic 在描述这种体验时,用了一个耐人寻味的比喻:这更像是给同事留言,而不是来回沟通。

用户:没有 Linux 版本,差评!

在 Cowork 发布之后,迅速在开发者社区、AI 产品圈以及更广泛的知识工作者群体中引发讨论。与以往单纯围绕模型能力、跑分或价格的争论不同,这一次的焦点明显转向了一个更现实的问题:“AI 是否真的开始成为一个可以被信任、被授权的工作参与者?”

在 Reddit 上的最新讨论串里,有用户评论指出他们“很期待尝试这个功能”,认为 Anthropic 近来在产品和用户信任构建上做得不错。

**因为仅限 macOS 和订阅计划,部分用户感到遗憾。**在另一个 Reddit 讨论串中,有用户对 Cowork 的平台限制表达了不满或遗憾,评论集中在“只支持 macOS”这一点上。

此外,值得注意的是,有些评论虽然不是专门针对 Cowork,但有一些用户还是对 Anthropic 近期产品策略与沟通的不满,对 Cowork 的发布背景和用户关系具有间接关联语境。

在 Reddit 平台,有长期用户表示,自己已经从忠实支持者变成对 Anthropic 的信任下降甚至不满。该用户指出:

“作为很早一批用户,我原本极力推荐 Claude,但最近几个月感觉 Anthropic 的产品质量沟通都变差了。”

参考链接:

https://claude.com/blog/cowork-research-preview

https://x.com/bcherny/status/2010809450844831752

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1qb6qv1/introducing_cowork_claude_claude/?utm_source=chatgpt.com

Anthropic 宣布推出全新 AI 代理工具 “Cowork”。该工具旨在将此前专为开发者设计的 “Claude Code” 自动化能力扩展至通用办公领域。

Cowork 的诞生源于用户对自动化办公的强烈需求。Anthropic 发现,大量开发者在使用 Claude Code 处理编程任务的同时,已开始尝试将其应用于日常行政与数据处理。为此,Cowork 在沿用 Claude Code 底层架构的基础上,为非技术用户打造了更易上手的操作界面。目前,该功能已作为研究预览版(Research Preview)面向 macOS 端的 Claude Max 订阅用户开放。

与传统的 AI 聊天机器人不同,Cowork 具备显著的 “Agent 属性”。用户可授权其访问计算机上的特定文件夹,使其能够直接读取、编辑或创建文件。Cowork 不仅能自主完成整理下载目录、根据屏幕截图提取数据并生成电子表格等繁琐任务,还能基于散乱的笔记草拟完整报告。在执行过程中,Cowork 会根据指令制定详细计划并稳步推进,用户可实时查看进度并与之并行协作,无需等待任务结束即可提供反馈。

在功能扩展方面,Cowork 集成了 Claude 现有的数据连接器,并新增了一系列文档与演示文稿制作技能。通过与 Chrome 浏览器配合使用,Cowork 还能跨越本地与云端,处理需要网络访问权限的复杂任务,其交互体验更接近于与真实同事沟通协作。

针对 AI 代理的安全性,Anthropic 在 Cowork 中引入了严格的权限控制机制。系统仅能访问用户明确授权的资源,且在执行删除文件等关键操作前必须获得二次确认。此外,针对行业关注的 “提示词注入” 风险,Anthropic 已构建了多层安全防御体系,并建议用户在预览阶段加强对 AI 操作的监督。

Anthropic 表示,Cowork 目前仍处于快速迭代的研究阶段。公司计划在未来几个月内增加跨设备同步功能,并推出 Windows 版本。即日起,符合条件的订阅用户可通过更新 macOS 端应用体验 Cowork,其他用户可申请加入候补名单。


📌 转载信息
原作者:
HCPTangHY
转载时间:
2026/1/13 10:38:06

在开发者工具 Claude Code 推出之后,Anthropic 团队很快意识到一个出乎预料的现象:开发者并没有把它局限在“写代码”这件事上。相反,Claude Code 被迅速用于整理资料、撰写文档、生成报告、分析数据,甚至承担起类似“数字同事”的角色。

这种使用方式的外溢,最终促使 Anthropic 做出一个更激进的产品判断——如果大模型已经被当作工作伙伴使用,那么是否应该为“所有人”,而不仅仅是开发者,提供一种真正面向日常工作的智能协作形态?

于是今天,Anthropic 正式推出了 Cowork。

Anthropic 工程师、Claude Code 创建者 Boris Cherny 在 X 上发帖宣布了该消息。他写道:

自 Claude Code 发布以来,我们发现用户将其用于各种非编码工作:例如进行度假研究、制作幻灯片、清理电子邮件、取消订阅、从硬盘恢复婚礼照片、监测植物生长、控制烤箱等等。这些应用场景丰富多样,令人惊喜——原因在于底层 Claude Agent 是最佳代理,而 Opus 4.5 是最佳模型。

今天,我们非常激动地推出 Cowork,这是我们让 Claude Code 服务于所有非编码工作的第一步。该产品目前仍处于早期阶段,功能尚不完善,与 Claude Code 最初发布时的状态类似。Cowork 包含许多我们认为使其真正与众不同的创新用户体验和安全功能:内置虚拟机用于隔离、开箱即用的浏览器自动化支持、以及对所有非编码工作的支持。

据介绍,Cowork 是一款基于 Claude Code 底层架构构建的全新产品,目前以“研究预览版”的形式,率先面向 macOS 平台上的 Claude Max 订阅用户开放。与传统对话式 AI 不同,Cowork 的核心定位并非“聊天”,而是“协作”:它试图让 Claude 从一个被动响应指令的助手,转变为能够理解任务、制定计划、持续执行,并与用户保持协同关系的智能工作体。

从“对话助手”到“数字同事”

长期以来,大模型产品的主流交互形态仍然是对话。用户输入问题,模型生成回答;用户提出修改,模型再次响应。这种模式在信息查询、文本生成等场景下行之有效,但在真实工作流中却暴露出明显局限——上下文需要反复提供,文件需要人工整理,输出结果往往还要用户自行转换为可用格式。

Cowork 试图解决的,正是这一断裂问题。

在 Cowork 模式下,用户可以直接授予 Claude 对本地指定文件夹的访问权限。需要强调的是,这种访问并非“全盘授权”,而是由用户明确选择、逐一控制的结果。Claude 只能看到、读取、编辑或创建那些被允许的文件和目录,而无法触及任何未授权内容。

一旦获得权限,Claude 的能力边界就发生了质变。它不再只是基于文本上下文“想象”文件内容,而是可以直接操作真实存在的工作材料。例如,它可以扫描一个杂乱无章的下载文件夹,按照文件类型、时间或用途进行分类和重命名;可以从大量截图中提取关键信息,自动生成一份结构化的费用清单;也可以将零散的会议笔记、草稿和片段,整理成一份逻辑清晰的报告初稿。

这种能力的本质,并不是简单的“更聪明”,而是 Claude 被嵌入进了用户的实际工作环境之中。

Anthropic 在产品说明中多次强调,Cowork 的体验更接近“给同事布置任务”,而不是与机器人来回对话。一旦任务被下达,Claude 会自行拆解步骤、规划执行路径,并在执行过程中持续向用户同步进展。用户无需等待任务完成即可插入新的反馈或补充想法,这些指令会被自动排队、并行处理。

这也是 Cowork 与普通对话模式最根本的差异之一:它默认假设用户的工作是多线程的,而不是线性的。

当然,“更自主”的能力,意味着更高的风险。

让 AI 进入文件系统,甚至具备修改、创建和删除文件的能力,无疑是一种能力跃迁,同时也是风险跃迁。Anthropic 并未回避这一点,反而在产品介绍中反复提醒用户保持警惕。

首先是操作层面的风险。如果收到明确指令,Claude 确实可以执行具有破坏性的操作,例如删除本地文件或批量修改内容。一旦指令本身存在歧义,或者模型误解了用户意图,后果可能是不可逆的。

因此,在 Cowork 中,Claude 在执行任何“重要操作”之前,都会主动征求用户确认。这种设计并非形式上的“弹窗提示”,而是希望用户在关键节点重新审视任务目标,必要时进行纠正或细化指令。Anthropic 也明确建议,在涉及高风险操作时,用户应提供尽可能清晰、具体的指示,而不是依赖模糊的自然语言。

另一类更复杂、也更具行业共性的风险,是“提示注入”(Prompt Injection)。

在 Cowork 的工作过程中,Claude 可能会接触来自互联网的内容,例如网页、文档或第三方信息源。如果这些内容中被恶意嵌入了指令,试图诱导模型偏离原本的任务计划,就可能引发安全问题。Anthropic 表示,他们已经构建了针对提示注入的多层防御机制,但也坦言,“代理安全”——即确保 AI 在现实世界中执行操作时的可控性——仍然是整个行业正在积极探索的前沿问题。

从这个角度看,Cowork 并不是一个“已经完全成熟”的产品,而更像是一次对未来工作方式的现实实验。

Anthropic 也明确指出,这些风险并非 Cowork 独有,而是所有具备“行动能力”的 AI 工具都会面临的问题。只是对许多用户来说,Cowork 可能是第一次接触到一个超越简单对话、真正能够影响本地环境的 AI,因此更需要建立正确的使用习惯和风险意识。

研究预览版背后的产品逻辑

Cowork 目前被定义为“研究预览版”,这一定位本身就释放了明确信号:Anthropic 并不认为自己已经找到了最终形态,而是希望通过真实用户的使用反馈,加速产品迭代

根据官方披露,Anthropic 计划在后续版本中引入多项重要改进。其中包括跨设备同步能力,使 Cowork 不再局限于单一终端;以及将其移植到 Windows 平台,从而覆盖更广泛的办公人群。同时,安全机制也将持续强化,尤其是在代理行为可解释性和可控性方面。

从产品路径上看,Cowork 与 Claude Code 之间存在清晰的继承关系。两者共享相同的底层架构,这意味着 Cowork 在能力上,理论上可以完成 Claude Code 已经证明可行的许多复杂任务。不同之处在于,Cowork 将这些能力重新封装为更偏向非技术用户的交互方式,降低了使用门槛。

如果说 Claude Code 面向的是“愿意为效率付出学习成本”的开发者群体,那么 Cowork 的目标人群显然更加广泛:内容创作者、产品经理、运营人员、行政人员,乃至任何需要与文件、资料和信息打交道的知识工作者。

在掌握 Cowork 的基本使用方式后,用户还可以进一步扩展 Claude 的能力边界。

首先是连接器。Claude 可以通过用户已有的连接器,访问外部信息源,从而将本地任务与外部数据打通。这使得 Cowork 不再只是一个“本地整理工具”,而是可以承担跨系统的信息整合角色。

其次是新增的一系列技能。这些技能专门用于提升 Claude 在创建文档、演示文稿以及其他常见办公文件时的表现,使其输出更加贴近真实工作场景的格式和标准。

此外,如果用户在 Chrome 浏览器中将 Cowork 与 Claude 配对使用,Claude 还可以完成需要访问浏览器的任务。这一步,实际上进一步模糊了“对话 AI”“自动化工具”和“数字员工”之间的界限。

从整体设计来看,Cowork 试图减少用户在“提供上下文”和“整理结果”上的认知负担。用户无需手动拼接背景信息,也无需将 Claude 的输出再加工成可用成果。更重要的是,用户不必为了等待 AI 完成某个任务而中断自己的工作节奏——任务可以被连续布置、并行执行。

Anthropic 在描述这种体验时,用了一个耐人寻味的比喻:这更像是给同事留言,而不是来回沟通。

用户:没有 Linux 版本,差评!

在 Cowork 发布之后,迅速在开发者社区、AI 产品圈以及更广泛的知识工作者群体中引发讨论。与以往单纯围绕模型能力、跑分或价格的争论不同,这一次的焦点明显转向了一个更现实的问题:“AI 是否真的开始成为一个可以被信任、被授权的工作参与者?”

在 Reddit 上的最新讨论串里,有用户评论指出他们“很期待尝试这个功能”,认为 Anthropic 近来在产品和用户信任构建上做得不错。

**因为仅限 macOS 和订阅计划,部分用户感到遗憾。**在另一个 Reddit 讨论串中,有用户对 Cowork 的平台限制表达了不满或遗憾,评论集中在“只支持 macOS”这一点上。

此外,值得注意的是,有些评论虽然不是专门针对 Cowork,但有一些用户还是对 Anthropic 近期产品策略与沟通的不满,对 Cowork 的发布背景和用户关系具有间接关联语境。

在 Reddit 平台,有长期用户表示,自己已经从忠实支持者变成对 Anthropic 的信任下降甚至不满。该用户指出:

“作为很早一批用户,我原本极力推荐 Claude,但最近几个月感觉 Anthropic 的产品质量沟通都变差了。”

参考链接:

https://claude.com/blog/cowork-research-preview

https://x.com/bcherny/status/2010809450844831752

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1qb6qv1/introducing_cowork_claude_claude/?utm_source=chatgpt.com