文 | 锐观经纬

哈喽，大家好，小锐这篇科技评论，主要聊聊AI助手的迭代升级，从只会聊天的工具到能自主干活的帮手，职场效率革命已然来临。

如今不少人还在依赖ChatGPT答疑解惑，或是用Siri设置提醒，却没意识到这类AI早已跟不上职场需求，原生Agent到底强在哪？又该如何适配职场场景，成为真正的效率利器？

痛点破局：从坐而论道到躬身实干的AI进化

职场人对AI的期待，早已不局限于信息问答，过去十几年，AI助手历经两轮迭代，却一直没能跳出辅助工具的局限。

2025年初登场的Manus，第一次让人们看到AI从说走向做的可能，它能自主打开浏览器、编写代码、调试错误，甚至会因网页加载缓慢主动刷新，将抽象的Agent概念转化为直观的操作画面。

Manus的核心价值不在于技术有多超前，而在于完成了市场启蒙，让用户明确了核心诉求比起能聊会说的伙伴，大家更需要能独当一面、把活儿干完的帮手。

随着Manus被收购后热度渐退，行业也逐渐清醒，AI助手的竞争，总会回归到实际执行力的比拼。

Manus与Claude模型的互相成就，也揭示了Agent发展的底层逻辑，Claude稳定的计算机使用、代码编写及工具调用能力筑牢基础。

Manus以可视化交互的形式，将复杂的任务拆解、自主执行、反馈修正流程，转化为普通用户能看懂的操作过程，算是Anthropic 技术愿景在应用层的一次成功落地。

不过随着Claude Code影响力持续外溢，一个共识也逐渐形成：Agent 的能力上限，很大程度上由底层大模型决定，当应用层的交互红利被挖掘殆尽，竞争焦点自然会转向模型本身的硬实力。

赛道博弈：原生能力与垂直领域的双向突围

AI助手向Agent进化，已是行业内无需争论的趋势，2025年可看作Agent的功能机时代，各大厂商还在比拼联网搜索次数、工具调用数量等基础能力。

进入2026年，行业更期待Agent的iPhone时刻，不光要有原生Agent能力的硬核支撑，也要有产品设计的范式突破，而国内赛道的竞争尤为激烈。

最早踩中风口的Kimi，用实际表现验证了用户对执行型AI的刚需，2025年6月上线深度研究功能后，因免费用户使用次数有限，闲鱼上出现大量倒卖付费会员次数、提供代跑服务的现象，这种求而不得的市场反馈，恰恰说明职场人对AI代劳事务的迫切需求。

Kimi推出的K2模型，算是国内较早明确主打Agentic能力的基座模型，也由这次催生了其通用Agent 模式，开云官方体育app官网不同于传统聊天框，这种模式更倾向打造全栈能力的虚拟工作环境，打破对话边界。

2025年双11期间，Kimi上线编程套餐的同时推出CLI工具，这款运行在命令行的Agent，与Anthropic的 Claude Code功能相近，主打开发者代码场景，后期也逐渐渗透到非技术人员的工作场景中。

国内其他厂商也在加速布局，DeepSeek新模型将Agent能力作为核心发力点，智谱则选择差异化路径，开源Phone Use模型，侧重通过视觉识别模拟人手操作手机应用界面，赛道呈现多元化竞争格局。

未来画像：职场利器的三大核心特质

Anthropic的发展路径提供了参考样本，从早期的Claude Code到面向大众协作的Cowork，虽然后者的用户口碑还需时间验证，但方向已然清晰：实力强劲的Agent，往往出自基模厂商之手。

而在中国市场，谁能成为类似Anthropic的存在，关键不在于模型跑分高低，而在于能否率先打造出第三代 AI 助手，这一助手需满足三大核心特质。

第一，具备原生 Agent 能力，而不是依靠外部提示词工程堆砌的伪智能，原生能力意味着AI从底层就具备自主决策、执行任务的素养，不用依赖复杂指令就能应对各类场景，这也是区别于传统 AI助手的核心门槛。

第二，能处理长时任务，像人类员工一样为了目标连续工作数小时甚至数天，不会出现聊几句就断片的情况，这对模型的记忆能力、逻辑连贯性提出了更高要求。

第三，拥有闭环数据飞轮，让每一次任务执行的成败，都能转化为模型进化的养分，实现能力的持续迭代。

DeepSeek聚焦底层方案，试图降低Agent推理成本，暂未在产品层过多发力；Kimi依托K2系列模型的Agent能力。

在深度研究、PPT生成、数据分析等生产力场景积累了忠实用户，也初步验证了会员付费模式的可行性；智谱则通过开源AutoGLM模型，探索手机端Agent的应用场景，试图渗透日常生活。

对职场人而言，谁能成为中国的Anthropic并不重要，重要的是，当对话框逐渐消失，取而代之的是能独立思考、在后台默默完成工作的AI助手，Agent时代才算真正到来。

最好的AI从不是用来炫耀技术的酷炫，而是让使用者感受到自身能力的提升，从繁琐事务中解放出来，聚焦更有价值的核心工作，这或许就是执行型AI带给职场的终极改变。