作者：孙冠兰发布时间：2026-06-17 04:22:48 点击数：10490

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售后服务上门服务电话，智能分配单据：Agent集体进化！腾讯谷歌们加码，AI打工人要普及了？

最近我的 X 首页有点奇怪，关于 Agent 的帖子明显变多了，但和以前那种「某某模型评测」不一样，大家好像不再关心这个模型答题答得有多好，更在意一件更现实的事，哪个 Agent 能帮我把手头这件事做完？

在刚刚结束的 5 月，「怪事」多了起来。5月20日，腾讯推出了叫「马维斯」（Marvis）的东西，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，每个负责一块：文件、浏览器、应用、搜索、计算机操控，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，免费用户和 Business 订阅者都能用，在 PowerPoint 里开个侧边栏，用自然语言生成或修改 PPT。

而在同一周，Google 在 I/O 2026 上推出了 Gemini Spark，一个可以 24 小时持续跑的个人 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，这些活都能干完。

（图源：雷科技制图）

这就不难理解为何风向转得如此之快了，在一大堆 AI 工具的轰炸之下，多数普通人已经不那么在意一个新的大模型能答对多少数学题，反倒是对 Agent 能干什么活更有兴趣。

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 右边会出现一个 ChatGPT 侧边栏，告诉它「做一份面向投资人的华体汇电竞-华体汇(中国)演示，从上周 Outlook 里找项目进展」，它会拉数据、生成内容、排好版，全程不离开 PowerPoint。能连 Gmail、Outlook、SharePoint，也就是说它在尝试「帮你整合信息」，不只是「帮你生成」。

实际用下来，生成一份结构完整的初稿速度快，开会前临时要一份 PPT 的场景基本够用。OpenAI 自己也坦诚，复杂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，感兴趣的朋友可以点击查阅。

（图源：雷科技制图）

说实在的，像这类 AI 工具插件，并不罕见，本质上它们还是在一个专项的场景里提供帮助，甚至目前还都不太成熟。但腾讯推出的马维斯不一样，它是一个网状式 Agent 智能体合集，一个主 Agent 在上面统筹任务，下面调度 File、Computer、App、Browser、Search 这些专项 Agent 并行执行，把系统、文件、应用、算力、跨端控制都纳进同一个中间层。你告诉它「帮我找上周 PM 发给我的那个 Agent 架构图 PPT，文件名忘了，保存在桌面」，它会扫文件内容、做语义理解，而不是在文件夹里按关键词搜索。

（图源：雷科技制图）

实际上手试了几个场景，比如最开始华体汇(中国)让它拉个复盘会需要准备的材料。马维斯的回答先做会前准备表，再给 90 分钟议程，顺序符合实际工作流，还把会前动作拆成了可分配的任务：运营拉线索质量数据、华体汇电竞-华体汇(中国)汇总客户反馈、销售整理卖点问题，每项都有负责人和预期产出。它很聪明的点在于，会把「卖点不清楚」翻译成「整理客户原话和具体场景」，这很实用。

再比如把一份 Word 经营简报和一张 Excel 明细表同时上传，让它找销售额、毛利、地区排名，以及有没有明显异常。它调用了 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、空负责人、零数量售后单、异常大单这几类问题都列出来了。

当然，等待时间比较长还是不太能忽视的。简单的开场问答大约要 30 秒，不是瞬时；文件分析的话，从提交到最终结果大约 6 分钟，而且中间过程的颗粒度不够细，你能看到 File Agent 在处理，但不知道它读到哪里、还要多久。对于「我手上有材料、开会前想快速扫一遍」的场景，6 分钟还是可以接受的。

（图源：雷科技制图）

不过呢，马维斯最近能成功出圈，我认为还是和他的设计有关。在侧边栏华体汇(中国)可以看到一个叫「办公室」的页面，打开是一个白色 3D 办公室场景，Marvis、App Agent、Browser Agent 像几个员工坐在各自的工位上，右侧展示今日任务完成数、Token 消耗和进行中的任务。它用有趣的动画，直观地把 Agent 与 Agent 之间是如何协作、如何分配任务的过程展现出来，相比起枯燥乏味的工具，「AI 牛马」的形象太深入人心了。

不管深度如何，从在 PowerPoint 里帮你一键出稿，到在整台电脑上帮你调文件、开会议、扫异常，它们都指向同一个方向：AI 正在从一个回答问题的工具，变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，还是干专精的活。

腾讯OpenAI谷歌们拼尽全力争夺「AI 工位」

这一轮抢位置的热度，很大程度上是 OpenClaw 烧起来的。

OpenClaw 的前身叫 Clawdbot，奥地利独立开发者 Peter Steinberger 在 2025 年 11 月做出来的，开源、可以跑在本地。起初没有多少人注意，直到 2026 年 1 月几个视频传开，比如「AI 自主买车」「30 分钟完成代码迁移」，开发者圈子一下子炸了。Clawdbot 两次因商标问题改名，最终定名 OpenClaw，从第一个版本到 GitHub Stars 破 25 万，只用了大约 60 天，速度比 React 十年积累的还快。创始人随后在 2 月加入了 OpenAI，继续做 Agent 方向。

OpenClaw 之所以能爆，不只是因为它新鲜，而是它第一次让普通用户真实感受到「AI 在帮我干活」是什么感觉，而不是「AI 在帮我回答问题」。它能读本地文件、操作应用、调用浏览器、执行多步骤任务，靠一套叫 ClawHub 的技能注册表把 LLM 和真实工具连起来。这套架构证明了一件事，那就是把 AI 变成一个真的在电脑上干活的角色，这件事技术上是可以做到的，而且用户愿意用。

（图源：雷科技制图）

OpenAI 最开始推出 Codex 的时候，它还只是一个比较单纯的 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 悄悄变成了另一个东西——它能操作电脑、运行内置浏览器、处理图片、跨工具执行任务，还加入了「Goal Mode」，也就是你说一个目标和成功标准，让它自己持续跑，知道任务完成。

这个变化不是 OpenAI 一开始就规划好的华体汇电竞-华体汇(中国)路线，一个足够能干的 Agent，只要在某一个场景里证明了自己，就会自然地往相邻任务扩张。编程之后是代码调试，调试之后是项目管理，项目管理之后是操作浏览器、处理文件、理解上下文等等。

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 小时不断线的持续 Agent，微软要在 PowerPoint 里推进 Agent Mode，而不是继续升级那个已经够用的聊天窗口。Gemini Spark 内置了对 Gmail、Google Docs、Sheets、Slides 的原生调用权限，本质上，他们都在抢一个位置——「AI 工位」。

（图源：雷科技制图）

「AI 工位」最核心的根本不是一台装了 AI 软件的电脑，也不是桌面上多出来的一个聊天框。更准确地说，AI 工位是一种新的工作关系，当人把目标、材料、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度动作，人从执行者变成管理者、审核者和最后拍板的人。当然，这其实就是把 AI 当「牛马」用。

AI 办公加速迭代，普通人成最大受益者

AI 工位对普通人的意义，不是让每个人突然拥有一个高大上的智能办公室，而是把「我亲自操作软件」变成「我分配一件工作」。人不再需要记住材料放在哪个文件夹、哪个应用负责哪一步、输出要复制到哪里，而是把目标说清楚，让 AI 去找、去读、去整理、去调用工具，最后把结果交回来，就像你在用马维斯的时候，你可以看到哪个 Agent 被你调用，哪个 Agent 又去「摸鱼」了。

这也是为什么它会比单点工具更适合普通人，也更是大厂们想要抢夺的入口。一个 PPT 插件再好，本质上还是帮你做一份 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）

当然，目前来说，普通人会最先感受到AI 工位的副作用，比如 AI 要替你干活，就必须看见更多文件、拿到更多权限、理解更多上下文，以前你把一句话丢给聊天机器人，错了大不了重问，现在把一串任务交给 Agent，错的可能是文件、数据、日程、格式，甚至是一次对外发送。所以 AI 工位真正普及之前，用户需要学会的不是更复杂的提示词，而是更清楚地定义目标、限制边界、检查结果。

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