泉源：辽宁本溪一临街商铺爆炸致2死13伤作者： 李岳秀：

Agent整体进化！腾讯谷歌们加码，
，，AI打工人要普及了？？？

最近我的 X 首页有点希奇，
，，关于 Agent 的帖子显着变多了，
，，但和以前那种「某某模子评测」纷歧样，
，，各人似乎不再体贴这个模子答题答得有多好，
，，更在意一件更现实的事，
，，哪个 Agent 能帮我把手头这件事做完？？？

在刚刚竣事的 5 月，
，，「怪事」多了起来。。5月20日，
，，腾讯推出了叫「马维斯」（Marvis）的工具，
，，官方定位是「操作系统层级 AI 助手」，
，，Windows、macOS、安卓三端同步上线，
，，内置 6 个 7×24 小时在线的专项 Agent，
，，每个认真一块：文件、浏览器、应用、搜索、盘算机操控，
，，装机即用。。第二天，
，，OpenAI 在 5 月 21 日宣布 ChatGPT 以 add-in 形式接进 Microsoft PowerPoint，
，，免用度户和 Business 订阅者都能用，
，，在 PowerPoint 里开个侧边栏，
，，用自然语言天生或修改 PPT。。

而在统一周，
，，Google 在 I/O 2026 上推出了 Gemini Spark，
，，一个可以 24 小时一连跑的个人 Agent，
，，运行在 Google Cloud 专属虚拟机上，
，，能读你的邮件、改你的文档、通过 Chrome 操作网页，
，，你甚至不需要盯着它，
，，这些活都醒目完。。

（图源：雷科技制图）

这就不难明确为何风向转得云云之快了，
，，在一大堆 AI 工具的轰炸之下，
，，大都通俗人已经不那么在意一个新的大模子能答对几大都学题，
，，反倒是对 Agent 醒目什么活更有兴趣。。

把 Agent 变「牛马」，
，，AI 要给打工人打工？？？

先说 ChatGPT for PowerPoint，
，，加了 add-in 之后，
，，PowerPoint 右边会泛起一个 ChatGPT 侧边栏，
，，告诉它「做一份面向投资人的产品演示，
，，从上周 Outlook 里找项目希望」，
，，它会拉数据、天生内容、排好版，
，，全程不脱离 PowerPoint。。能连 Gmail、Outlook、SharePoint，
，，也就是说它在实验「帮你整合信息」，
，，不但是「帮你天生」。。

现适用下来，
，，天生一份结构完整的初稿速率快，
，，开会前暂时要一份 PPT 的场景基本够用。。OpenAI 自己也坦诚，
，，重大的模板处理和字体排版暂时还不支持。。雷科技此前也专门针对这个插件做了详细的体验报告，
，，感兴趣的朋侪可以点击查阅。。

（图源：雷科技制图）

说着实的，
，，像这类 AI 工具插件，
，，并不有数，
，，实质上它们照旧在一个专项的场景里提供资助，
，，甚至现在还都不太成熟。。但腾讯推出的马维斯纷歧样，
，，它是一个网状式 Agent 智能体合集，
，，一个主 Agent 在上面统筹使命，
，，下面调理 File、Computer、App、Browser、Search 这些专项 Agent 并行执行，
，，把系统、文件、应用、算力、跨端控制都纳进统一其中心层。。你告诉它「帮我找上周 PM 发给我的谁人 Agent 架构图 PPT，
，，文件名忘了，
，，生涯在桌面」，
，，它会扫文件内容、做语义明确，
，，而不是在文件夹里按要害词搜索。。

（图源：雷科技制图）

现实上手试了几个场景，
，，好比最最先我们让它拉个复盘会需要准备的质料。。马维斯的回覆先做会前准备表，
，，再给 90 分钟议程，
，，顺序切合现实事情流，
，，还把会前行动拆成了可分配的使命：运营拉线索质量数据、产品汇总客户反馈、销售整理卖点问题，
，，每项都有认真人和预期产出。。它很智慧的点在于，
，，会把「卖点不清晰」翻译成「整理客户原话和详细场景」，
，，这很适用。。

再好比把一份 Word 谋划简报和一张 Excel 明细表同时上传，
，，让它找销售额、毛利、地区排名，
，，以及有没有显着异常。。它挪用了 File Agent，
，，把两份文件跨表串联起来，
，，给出了销售额 2,357,512、毛利 836,257、华南地区最高，
，，还把重复客户电话、空认真人、零数目售后单、异常大单这几类问题都列出来了。。

虽然，
，，期待时间较量长照旧不太能忽视的。。简朴的开场问答约莫要 30 秒，
，，不是瞬时
；；；文件剖析的话，
，，从提交到最终效果约莫 6 分钟，
，，并且中心历程的颗粒度不敷细，
，，你能看到 File Agent 在处理，
，，但不知道它读到那里、还要多久。。关于「我手上有质料、开会前想快速扫一遍」的场景，
，，6 分钟照旧可以接受的。。

（图源：雷科技制图）

不过呢，
，，马维斯最近能乐成出圈，
，，我以为照旧和他的设计有关。。在侧边栏我们可以看到一个叫「办公室」的页面，
，，翻开是一个白色 3D 办公室场景，
，，Marvis、App Agent、Browser Agent 像几个员工坐在各自的工位上，
，，右侧展示今日使命完成数、Token 消耗和举行中的使命。。它用有趣的动画，
，，直观地把 Agent 与 Agent 之间是怎样协作、怎样分配使命的历程展现出来，
，，相比起死板乏味的工具，
，，「AI 牛马」的形象太深入人心了。。

不管深度怎样，
，，从在 PowerPoint 里帮你一键出稿，
，，到在整台电脑上帮你调文件、开聚会、扫异常，
，，它们都指向统一个偏向：AI 正在从一个回覆问题的工具，
，，酿成一个坐在工位上处理杂活的同事，
，，区别只是这个同事是干杂活，
，，照旧干专精的活。。

腾讯OpenAI谷歌们拼尽全力争取「AI 工位」

这一轮抢位置的热度，
，，很洪流平上是 OpenClaw 烧起来的。。

OpenClaw 的前身叫 Clawdbot，
，，奥地利自力开发者 Peter Steinberger 在 2025 年 11 月做出来的，
，，开源、可以跑在外地。。早先没有几多人注重，
，，直到 2026 年 1 月几个视频传开，
，，好比「AI 自主买车」「30 分钟完成代码迁徙」，
，，开发者圈子一下子炸了。。Clawdbot 两次因商标问题更名，
，，最终命名 OpenClaw，
，，从第一个版本到 GitHub Stars 破 25 万，
，，只用了约莫 60 天，
，，速率比 React 十年积累的还快。。首创人随后在 2 月加入了 OpenAI，
，，继续做 Agent 偏向。。

OpenClaw 之以是能爆，
，，不但是由于它新鲜，
，，而是它第一次让通俗用户真实感受到「AI 在帮我干活」是什么感受，
，，而不是「AI 在帮我回覆问题」。。它能读外地文件、操作应用、挪用浏览器、执行多方法使命，
，，靠一套叫 ClawHub 的手艺注册表把 LLM 和真实工具连起来。。这套架构证实晰一件事，
，，那就是把 AI 酿成一个真的在电脑上干活的角色，
，，这件事手艺上是可以做到的，
，，并且用户愿意用。。

（图源：雷科技制图）

OpenAI 最最先推出 Codex 的时间，
，，它还只是一个较量纯粹的 AI 代码工具，
，，给开发者写代码、修 bug、提 PR 用的。。但从 2025 年 5 月到现在，
，，Codex 悄悄酿成了另一个工具——它能操作电脑、运行内置浏览器、处理图片、跨工具执行使命，
，，还加入了「Goal Mode」，
，，也就是你说一个目的和乐成标准，
，，让它自己一连跑，
，，知道使命完成。。

这个转变不是 OpenAI 一最先就妄想好的产品蹊径，
，，一个足够醒目的 Agent，
，，只要在某一个场景里证实晰自己，
，，就会自然地往相邻使命扩张。。编程之后是代码调试，
，，调试之后是项目治理，
，，项目治理之后是操作浏览器、处理文件、明确上下文等等。。

这也是为什么腾讯要从操作系统层级切入，
，，Google 要把 Gemini Spark 做成 24 小时一直线的一连 Agent，
，，微软要在 PowerPoint 里推进 Agent Mode，
，，而不是继续升级谁人已经够用的谈天窗口。。Gemini Spark 内置了对 Gmail、Google Docs、Sheets、Slides 的原生挪用权限，
，，实质上，
，，他们都在抢一个位置——「AI 工位」。。

（图源：雷科技制图）

「AI 工位」最焦点的基础不是一台装了 AI 软件的电脑，
，，也不是桌面上多出来的一个谈天框。。更准确地说，
，，AI 工位是一种新的事情关系，
，，当人把目的、质料、权限和验收标准交出去，
，，AI 就在文件、应用、浏览器、系统和云服务之间调理行动，
，，人从执行者酿成治理者、审核者和最后拍板的人。。虽然，
，，这着实就是把 AI 当「牛马」用。。

AI 办公加速迭代，
，，通俗人成最大受益者

AI 工位对通俗人的意义，
，，不是让每个人突然拥有一个高峻上的智能办公室，
，，而是把「我亲自操作软件」酿成「我分配一件事情」。。人不再需要记着质料放在哪个文件夹、哪个应用认真哪一步、输出要复制到那里，
，，而是把目的说清晰，
，，让 AI 去找、去读、去整理、去挪用工具，
，，最后把效果交回来，
，，就像你在用马维斯的时间，
，，你可以看到哪个 Agent 被你挪用，
，，哪个 Agent 又去「摸鱼」了。。

这也是为什么它会比单点工具更适合通俗人，
，，也更是大厂们想要抢夺的入口。。一个 PPT 插件再好，
，，实质上照旧帮你做一份 PPT
；；；一个真正成熟的 AI 工位，
，，除了完成这份 PPT，
，，还会顺便帮你准备好汇报的其他需求。。这就是插件和 AI 工位的区别。。

（图源：雷科技制图）

虽然，
，，现在来说，
，，通俗人会最先感受到AI 工位的副作用，
，，好比 AI 要替你干活，
，，就必需望见更多文件、拿到更多权限、明确更多上下文，
，，以前你把一句话丢给谈天机械人，
，，错了大不了重问，
，，现在把一串使命交给 Agent，
，，错的可能是文件、数据、日程、名堂，
，，甚至是一次对外发送。。以是 AI 工位真正普及之前，
，，用户需要学会的不是更重大的提醒词，
，，而是更清晰地界说目的、限制界线、检查效果。。

但至少，
，，AI 工位把我们从「打工的牛马」中解放出来，
，，这就是它爆火的焦点原因。。