编辑｜杜伟、泽南

天工 Skywork 桌面版旗帜鲜明地将 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！

过去两周，AI 圈被火遍硅谷的 ClawdBot（现已改名为 OpenClaw）持续刷屏。

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。比如，根据一些用户的反馈，如果严格按照官网提供的命令行在 Windows 上安装 ClawdBot，将导致 Skills 功能彻底失效。

这并不是 ClawdBot 一个智能体助手的选择性倾向，上个月发布的 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。

国产大模型玩家昆仑天工正式发布了全新的 Agent 产品 —— 天工 Skywork 桌面版，旗帜鲜明地将 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，无需繁琐的迁移或适配，即可对海量本地历史文件和复杂项目场景展开自动化处理。这种高度的兼容性打通了个人 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 在基础模型选择、功能支持、能力扩展等其他维度同样有亮眼表现。

首先，与 Claude Cowork 仅支持自家 Claude 模型不同，Skywork 增加了对谷歌 Gemini 的支持，充分发挥该系列模型的原生多模态理解与生成优势。

现在，用户可以自由选择 Gemini 3 Pro 以及 Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.5 等不同模型。当然也可以启用智能路由「auto」模式，系统自动识别任务类型并匹配最适合的模型，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

为了全方位满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管理。不管是图片、视频、表格、Word、Excel、PDF、PPT 还是其他格式，它都能跨文件、跨格式直接读取并理解，遵循用户任务指令对它们进行归类整理或生成新内容。

并且，它能同时响应并执行多项复杂任务，效率拉满。此外也无需上传云端，在本地环境完成即可，消除了用户对数据泄露和文件安全的担忧。

面向图像与视频生成的创作场景，比如制作 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，在语义遵循以及表现力、专业性等多方面均更胜一筹。

最后是能力扩展，Skywork 内置了 100+ 个经过精选的、真正有用的 Skills 技能包，并将控制权交给用户，既可以手动选择也可由系统根据任务类型自动筛选，操作灵活，覆盖了 Office 三件套生成、网页生成以及图像与视频生成。

此外，Skywork 在价格上也极具杀伤力。用户只需 19.99 美元的 Basic 会员，就能解锁完整的产品体验

下载地址：https://skywork.ai/desktop

在全球竞品偏向 macOS 开发的当下，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？

话不多说，我们直接开测。

告别「碎片化」办公

上个星期，昆仑天工开源了 SkyReels-V3 视频生成模型，我们对此进行了报道。当时是以文章的形式进行了介绍，用到了大量图片、视频素材。

假如我们现在转换一下身份，用 PPT 向别人介绍这个模型怎么办？这正是 Skywork 的用武之地，模型选用「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，它就会自行分析需求，把素材找好做成一个可供使用的版本出来。

可以看到，在生成中间，它还会问你要选什么样的风格，这是一个需要互动的过程。

最后在生成的 PPT 的基础上，你可以进行修改，节省了大量的前期工作。

接下来尝试一个更复杂的案例，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，并在任务完成后给出一份简要报告，列出新的文件夹结构和变更日志。

这项任务要求 Agent 具备强大的环境感知能力与跨格式解析能力，这次选用 Claude Opus 4.5。

在实际跑的过程中，Skywork 首先「穿透」不同层级的子目录，精准识别出了 Word、Excel、PDF 等不同格式的文件数据。然后在语义理解的基础上，它自动剔除冗余信息，重组碎片化信息，并生成逻辑严密的结构化报告。

最终生成的「目录结构整理报告」是这样的：

多模态能力融入工作流

英伟达最近和 OpenAI 之间的新闻引发了科技圈的关注。目前多路媒体的报道认为，英伟达已经暂停了向 OpenAI 投资高达 1000 亿美元的计划。而 OpenAI 也正在寻求构建 GPU 以外的算力体系。

那么作为一家「以先进 AI 推理芯片为主要产品的公司」，机器之心能否在下一轮 OpenAI 的融资上找到机会呢？我们让 Skywork 来生成一份意向报告，要求图文并茂

怎么看这都是一个大工程。这回它分析需求以后上网进行了搜索，在知乎上搜到了机器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开始工作，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。

可见最后生成的「下一代 AI 推理算力基础设施提案」有那么一点可行性。

最后尝试一个更有挑战性的场景，看看 Skywork 能不能根据文档和图片生成一个精美的 SEO 网页。这类任务要求 Agent 既能理解内容，还会工程实现。

一要精准提取文档中的核心语义，为撰写高质量网页文案做好准备。二要利用视觉处理能力来裁剪、优化图片并嵌入到合适的布局中。

最后也是最关键的一步，它要能自主编写出符合 SEO 逻辑的代码，将原本孤立的图文素材转化为信息齐全、布局合理、观感友好的网页。

简单的几个案例跑下来，我们发现：Skywork 这样的智能体助手已经不再只是一个等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，自主性得到史诗级强化，从而在极少的人为参与下高效地完成工作。

从「编程智能体」走向「个人助理智能体」

2025 年被普遍认为是 Agent 落地元年，而刚过去一个月的 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，国外 Anthropic 发布 Cowork、OpenClaw 引爆 A I 社区，国内大厂阿里先后上线千问 APP 任务助理、桌面端 QoderWork，其他大模型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发布节奏，一定程度上可以验证 OpenClaw 创建者 Peter Steinberger 近日接受采访时表达的一种观点。他认为，2025 年是编程智能体元年，而今年将是个人助理智能体元年。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?！?/p>

Steinberger 的判断只是一家之言，但通过 Agent 打造超级个体的行业趋势是显而易见的。不管是聚焦职场人士还是普通用户，Agent 正在以前所未有的速度与深度重构数字世界的底层逻辑。

在桌面端，Agent 连接本地操作系统，实现跨文件管理、跨应用操作、复杂任务并行执行；在移动端，打破 APP 孤岛，实现主动意图感知、跨软件调度与全链路执行。与人类生活、工作、学习息息相关的双端并进，将加速驱动人类走向以 Agent 为主导的超级个体时代。

可以预见的是，对个人更友好、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「步履不停」。对于所有入局者，尤其是以 AGI 为终极目标的大模型厂商们，谁都不愿在新一轮的狂飙中落后。

尤其是在行业焦虑大模型算力溢出、预训练 Scaling Laws 边际效益增长放缓的当下，大家都在期待下一次 AI 奇点的到来。两周前，DeepMind CEO 哈萨比斯在一次播客节目中表示，「实现 AGI 的路上可能还需要一两个重大创新」。

在那之前，Agent 成为释放与扩展基础大模型潜能的「第二曲线」。通过对个人生活与工作、企业生产范式的变革，Agent 将人类从繁琐、重复性的任务中解脱出来，将更多时间与精力放在能够发挥创造力与想象力、产生高价值的板块。

随着 Agent 一步步踏入深水区，或许不会出现「赢家通吃」的局面。现如今，全球开源社区已经对 Agent 底层模型和执行框架进行了大量解构，该赛道几乎不存在「技术秘密」。主流大模型厂商都有能力自研出 Agent 产品，这样一来竞争的胜负手转向了场景垂直与生态适配。

昆仑万工早在 2025 年 5 月即发布了「AI 版 Office」—— 天工超级智能体（Skywork Super Agents，即 Skywork 网页版），成为国内较早布局 Agent 的厂商，积累了丰富的办公场景效率优化经验，拥有了庞大的 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，灵活支持 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构筑起护城河。

在这场愈演愈烈的 Agent 之战中，谁能更快地建立起无法替代的相对优势，或许就是最后的赢家。

文中视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nKe1iObLWXxawodTrFumnw