猫眼影戏
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林建华
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猫眼影戏记者 张祯锦 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜杜伟、泽南
天工 Skywork 桌面版旌旗鲜明地将 Windows 平台作为首发阵地，为全球用户提供开箱即用的「Cowork 平替」。
终于，Windows 原生「Cowork」问世了！
已往两周，AI 圈被火遍硅谷的 ClawdBot（现已更名为 OpenClaw）一连刷屏。
人们一边震撼于这个智能体助理带来的自动化效率提升，另一边也在吐槽其对 Windows 系统的适配。好比，凭证一些用户的反响，若是严酷凭证官网提供的下令行在 Windows 上装置 ClawdBot，将导致 Skills 功效彻底失效。
这并不是 ClawdBot 一个智能体助手的选择性倾向，上个月宣布的 Claude Cowork 以及 OpenAI 昨天亮相的智能体式 Codex 应用同样优先适配 macOS 系统。这种生态上的失衡在今天迎来了转机。
国产大模子玩家昆仑天工正式宣布了全新的 Agent 产品 —— 天工 Skywork 桌面版，旌旗鲜明地将 Windows 平台作为首发阵地，为全球用户带来了开箱即用的「Cowork 平替」。
Skywork 原生支持 Windows 系统，无需繁琐的迁徙或适配，即可对海量外地历史文件和重大项目场景睁开自动化处置惩罚。这种高度的兼容性买通了小我私家 Agent 进入真实办公场景的「最后一公里」。
在优先适配 Windows 平台之外，Skywork 在基础模子选择、功效支持、能力扩展等其他维度同样有亮眼体现。
首先，与 Claude Cowork 仅支持自家 Claude 模子差别，Skywork 增添了对谷歌 Gemini 的支持，充分验展该系列模子的原生多模态明确与天生优势。
现在，用户可以自由选择 Gemini 3 Pro 以及 Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5 等差别模子。虽然也可以启用智能路由「auto」模式，系统自动识别使命类型并匹配最适合的模子，最大化执行效率。
其次，Skywork 在主打办公场景的同时，也能 hold 住创作场景
Skywork 界面
为了全方位知足桌面级真实办公需求，Skywork 桌面版做到了对全类型文件的智能治理。不管是图片、视频、表格、Word、Excel、PDF、PPT 照旧其他名堂，它都能跨文件、跨名堂直接读取并明确，遵照用户使命指令对它们举行归类整理或天生新内容。
并且，它能同时响应并执行多项重大使命，效率拉满。别的也无需上传云端，在外地情形完成即可，消除了用户对数据泄露和文件清静的担心。
面向图像与视频天生的创作场景，好比制作 PPT、宣传素材，整理可视化报告，创作多媒体内容，Skywork 相较于 Claude Cowork，在语义遵照以及体现力、专业性等多方面均更胜一筹。
最后是能力扩展，Skywork 内置了 100+ 个经由精选的、真正有用的 Skills 手艺包，并将控制权交给用户，既可以手动选择也可由系统凭证使命类型自动筛选，操作无邪，笼罩了 Office 三件套天生、网页天生以及图像与视频天生。
别的，Skywork 在价钱上也极具杀伤力。用户只需 19.99 美元的 Basic 会员，就能解锁完整的产品体验
下载地点：https://skywork.ai/desktop
在全球竞品偏向 macOS 开发确当下，昆仑天工的 Skywork，打响了一场针对「Windows 生产力人群」的抢位战。
上手实测：这会是办公自动化的「奇点」吗？
话未几说，我们直接开测。
离别「碎片化」办公
上个星期，昆仑天工开源了 SkyReels-V3 视频天生模子，我们对此举行了报道。其时是以文章的形式举行了先容，用到了大宗图片、视频素材。
若是我们现在转换一下身份，用 PPT 向别人先容这个模子怎么办？这正是 Skywork 的用武之地，模子选用「gemini-3-pro-preview」。
只需要告诉它你要制作这样一个 PPT，文档的 Word 版和视频素材一股脑地放在文件夹里，它就会自行剖析需求，把素材找好做成一个可供使用的版本出来。
可以看到，在天生中心，它还会问你要选什么样的气概，这是一个需要互动的历程。
最后在天生的 PPT 的基础上，你可以举行修改，节约了大宗的前期事情。
接下来实验一个更重大的案例，让 Skywork 在不删除任何原始文件的基础上，将文件夹内的所有内容整理成一套清晰直观的目录结构，并在使命完成后给出一份简要报告，列出新的文件夹结构和变换日志。
这项使命要求 Agent 具备强盛的情形感知能力与跨名堂剖析能力，这次选用 Claude Opus 4.5。
在现实跑的历程中，Skywork 首先「穿透」差别层级的子目录，精准识别出了 Word、Excel、PDF 等差别名堂的文件数据。然后在语义明确的基础上，它自动剔除冗余信息，重组碎片化信息，并天生逻辑严密的结构化报告。
最终天生的「目录结构整理报告」是这样的：
多模态能力融入事情流
英伟达最近和 OpenAI 之间的新闻引发了科技圈的关注。现在多路媒体的报道以为，英伟达已经暂停了向 OpenAI 投资高达 1000 亿美元的妄想。而 OpenAI 也正在追求构建 GPU 以外的算力系统。
那么作为一家「以先进 AI 推理芯片为主要产品的公司」，机械之心能否在下一轮 OpenAI 的融资上找到时机呢？我们让 Skywork 来天生一份意向报告，要求图文并茂
怎么看这都是一个大工程。这回它剖析需求以后上网举行了搜索，在知乎上搜到了机械之心以前发过的一些文章。
接着它整理了大致的撰写路径之后最先事情，自己给自己列出了要完成的事项，为了写 Word 文档，还自己下载了 docx 的库。
可见最后天生的「下一代 AI 推理算力基础设施提案」有那么一点可行性。
最后实验一个更有挑战性的场景，看看 Skywork 能不可凭证文档和图片天生一个细腻的 SEO 网页。这类使命要求 Agent 既能明确内容，还会工程实现。
一要精准提取文档中的焦点语义，为撰写高质量网页文案做好准备。二要使用视觉处置惩罚能力来裁剪、优化图片并嵌入到合适的结构中。
最后也是最要害的一步，它要能自主编写出切合 SEO 逻辑的代码，将原本伶仃的图文素材转化为信息齐全、结构合理、观感友好的网页。
简朴的几个案例跑下来，我们发明：Skywork 这样的智能体助手已经不再只是一个期待执行用户指令的对话框，它们在拥有更高的系统操作权限之后，自主性获得史诗级强化，从而在少少的人为加入下高效地完成事情。
从「编程智能体」走向「小我私家助理智能体」
2025 年被普遍以为是 Agent 落地元年，而刚已往一个月的 2026 年，我们正在见证新一轮的爆发。
一开年，Agent 赛道的竞争便趋于白热化，外洋 Anthropic 宣布 Cowork、OpenClaw 引爆 A I 社区，海内大厂阿里先后上线千问 APP 使命助理、桌面端 QoderWork，其他大模子独角兽也陆续推出桌面智能体应用。
业界玩家们你追我赶的宣布节奏，一定水平上可以验证 OpenClaw 建设者 Peter Steinberger 克日接受采访时表达的一种看法。他以为，2025 年是编程智能体元年，现在年将是小我私家助理智能体元年。这位搅动硅谷的开发者还放出狂言，「我们手机里 80% 的 APP 将被取代。」
Steinberger 的判断只是一家之言，但通过 Agent 打造超等个体的行业趋势是显而易见的。不管是聚焦职场人士照旧通俗用户，Agent 正在以亘古未有的速率与深度重构数字天下的底层逻辑。
在桌面端，Agent 毗连外地操作系统，实现跨文件治理、跨应用操作、重大使命并行执行 ；在移动端，突破 APP 孤岛，实现自动意图感知、跨软件调理与全链路执行。与人类生涯、事情、学习息息相关的双端并进，将加速驱感人类走向以 Agent 为主导的超等个体时代。
可以预见的是，对小我私家更友好、易用性与专业性更强的 Agent，势必收获更多潜在用户群体的青睐与认可。
当赢家无法通吃，相对优势或成护城河
如 ChatGPT 问世之后的数年一样，2026 年 AI 领域仍是「步履一直」。关于所有入局者，尤其是以 AGI 为最终目的的大模子厂商们，谁都不肯在新一轮的狂飙中落伍。
尤其是在行业焦虑大模子算力溢出、预训练 Scaling Laws 边际效益增添放缓确当下，各人都在期待下一次 AI 奇点的到来。两周前，DeepMind CEO 哈萨比斯在一次播客节目中体现，「实现 AGI 的路上可能还需要一两个重大立异」。
在那之前，Agent 成为释放与扩展基础大模子潜能的「第二曲线」。通过对小我私家生涯与事情、企业生产范式的厘革，Agent 将人类从繁琐、重复性的使命中解脱出来，将更多时间与精神放在能够施展创立力与想象力、爆发高价值的板块。
随着 Agent 一步步踏入深水区，或许不会泛起「赢家通吃」的时势。现现在，全球开源社区已经对 Agent 底层模子和执行框架举行了大宗解构，该赛道险些不保存「手艺神秘」。主流大模子厂商都有能力自研出 Agent 产品，这样一来竞争的输赢手转向了场景笔直与生态适配。
昆仑万工早在 2025 年 5 月即宣布了「AI 版 Office」—— 天工超等智能体（Skywork Super Agents，即 Skywork 网页版），成为海内较早结构 Agent 的厂商，积累了富厚的办公场景效率优化履历，拥有了重大的 AI 办公用户基础，并让他们对其产品有了很强的认知。
现在，Skywork 桌面版依托 Windows 这个全球最大生产力平台，无邪支持 Gemini 3 Pro 多模态与 Claude 4.5 逻辑推理能力，在继续对办公场景的效率优化以及与其他应用场景的联动中修建起护城河。
在这场愈演愈烈的 Agent 之战中，谁能更快地建设起无法替换的相对优势，或许就是最后的赢家。
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