2025年,Agent是風光無兩的一個詞,而到了26年,更值得注意的,大概是AI-native Workspace。
這是MiniMax提出的「AI原生工作臺」,意味著把本地環境、垂類優化、自動操作、全域視角……都整合打通,一站式放進工作臺里。
就感覺,是把25年還顯得虛空懸浮的Agent,更深嵌入到工作的具體流程里。
當 AI 開始能夠調度一臺電腦,理解我的文件、系統、工作習慣,并在我不在場的情況下持續完成任務時——
工作這件事本身,已經進入了一個全新的階段;而Agent,也進化成了完成度更高的版本。
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最新版本的MiniMax Agent,把長記憶、工作流、上下文context、主動響應等,封裝在完成度更高的Agent實踐里。
從問答助手、效率工具,到數字合伙人級別的能力,這一次,MiniMax Agent更像是我的「工作主理人」了。
01. Agent Desktop,在桌面端進化
用 MiniMax Agent Desktop,能明顯感覺到,上下文、個人數據等等,在一個工作空間里打通有多重要。
以及,Agent 理解我當下的場景需求和歷史素材,隨時待命 On-call 解決問題的感覺,變強了。
目前在國內是完全免費,海外還是要積分或者付費,想試試的朋友可以抓緊時間用起來。
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我的很多文件夾,中間有重疊、分類不一樣,還有的壓根兒忘記存在哪里了,一直覺得應該把歷史下載、所有的文件,來一次大梳理,但遲遲沒有開啟。
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而MiniMax Agent Desktop,能基于我的歷史文件夾,按照時間、標題、格式等等,做分類歸納。用來整理電腦桌面、分類收納,都很合適。
有些時刻,好像并不是我在“用 AI”,是在和一個非常了解我的同事,在共用一臺電腦。

我現在的出海品牌叫QLab,相關的資料最多,于是就讓MiniMax Agent Desktop幫我理了理。
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結果我比較滿意,關于QLab散落在各處的文檔,不同的類型,這下一次性匯總明白了。
讓真人助理,在我的歷史文件夾里這么翻箱倒柜一番,我還會有點不放心,萬一看到什么奇怪的或者誤刪了什么,很尷尬,AI主理人就不用擔心了。
雖然Agent還沒有擁有物理意義上的肉身,但是觸手已經可以觸及到日常工作的業務細節里。
就是那種細碎、瑣碎、麻煩的小雜活,MiniMax Agent Desktop尤其擅長。
比如整理圖片文件并歸類,我存了上萬張圖片,占據大量存儲空間,還有數據截圖找不出來。
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我讓它分類黑色背景的圖片,再找到本地的一份市場數據 Excel 截圖,然后登錄一個我平時要手動維護的 CRM 頁面,把新增數據同步進去,最后在本地生成一份 PDF 匯總報告。
這個流程如果由我自己來做,至少需要在不同軟件之間來回切換十幾次,中途還要不斷確認有沒有復制錯字段。
而 MiniMax Agent Desktop 的執行過程非常安靜,它幾乎不需要我再做任何補充說明,就在后臺一步一步跑完了整個流程。
過去幾年,“工作臺”“協作空間”這些詞被用得太多了,我一聽,就會下意識產生免疫。
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現在搜集素材,很簡單,還可以隨時點開文件夾查看進度,也不需要打斷它的工作。
更有意思的是輿情監控場景。
Agent 可以在后臺持續運行,自動搜索關鍵詞、抓取討論內容、做初步情緒分類,然后把結果整理成一份可讀性很強的文檔。
以前這類工作基本都需要一個人盯著屏幕,反復刷新頁面,精神高度消耗,現在變成了一個幾乎“無感”的后臺過程。
我只在需要判斷和決策的時候出現,工作幸福感都提升了。
我開始重新理解 Workspace 這個詞。
以前我的幻想還停留在多啦A夢口袋、百寶箱,但那已經是上個時代導航站的產物了。
現在,MiniMax Agent不再是一個堆滿工具的地方,變成了一個由 Agent 主導節奏的環境。
而我們,作為人,更多地站在任務定義和結果審美的位置上,人人都可以是自己的老板。
02. Expert Agents,專家也成了滿血版?
我對這次MiniMax更新的Expert Agents的第一反應是,更高級的定制Prompt,或者垂類智能體,預期不算太高。
因為過往的所謂AI領域專家,實際能力大概也只在60-70分之間。
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這次用下來,MiniMax的Expert Agents,專業程度有顯著提高,普遍可以達到80分,經過系統優化的可以達到90、95分。
過往的經驗,開始被結構化、被長期保存,還可以反復調用。
比如說,做博主、做產品經理,都經常需要爬數據、抓取分析、整合需求,是很耗時耗力的工作。
我想有一個「社媒專家智能體」,幫我處理這些工作。
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采集小紅書上的熱門AI視頻,是我一個高頻需求;在調研的基礎上,還可以接管瀏覽器,幫我自動操作。
可以說,從趨勢洞察、熱點分析、內容組織、發布輔助,整個鏈路都可以完成。
這背后,是更廣泛也更深入的知識與能力的注入。
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對context的理解,以及基于對context和環境的感知,精準捕捉意圖,主動判斷并且完成相應動作,明顯比以往的Agent效果都更好。
我甚至可以暫時離開座位,回來時發現它已經把交代的事情處理完了,更像一個能獨當一面的責任人了。
我創建自己的專家時,乍一看,交互有點像之前的GPTs,但是真的開始對話和調度,才發現完全是Agent Native的一套新的調度方式,從Prompt演進到了復雜的工程管線以及具體實現動作。

我用落地頁制作助手,給自己做了個人網站。
一句話描述即可,呈現出的信息非常全。
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我還給自己定制了一個「公眾號寫作達人」專家,把我的歷史文章、結構寫法、個人心得,一股腦都放了進去。
給出的反饋也符合預期,大部分文字表達的內容已經可以很像我了。

https://agent.minimaxi.com/experts?preview_expert_id=357757043695826
實習生同學用這個 Agent 時,以前擔心信息源的甄別和判斷,現在也不需要自己試錯了,直接就能在一個成熟框架里工作。
原本只存在于資深從業者腦海里的“感覺”,變成了可執行的流程,還有開箱即用的成品。
剛好,寫這篇文章的時候,旁邊坐著一位搞 SEO 多年的朋友,他把自己過去十年的關鍵詞判斷邏輯、競品分析方法、內容優先級規則,一點點拆解后封裝進 Expert Agent。
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https://agent.minimaxi.com/experts?preview_expert_id=357756288225942
一套成熟的SEO、GEO邏輯,往往包含大量無法言傳的細節,比如什么情況下應該忽略噪音,什么指標組合才值得進一步關注。
通過 Expert Agents,這些判斷被固化下來,變成一個持續運行的數字體。

不需要它替你做最終決定,但它會在關鍵節點提醒你注意那些你可能忽略的信號。
我只覺得,當越來越多的人開始把自己的經驗封裝成 Agent,一個非常重要的變化正在發生:個人能力開始脫離肉身存在。
經驗不再完全依賴時間和精力線性積累,也可以被調用、被復用、被放大。
03. 2026 年,AI開始直面世界的復雜
站在現在這個時間點,MiniMax Agent 的這次更新恰逢其時。
它沒有選擇繼續在傳統的對話框里“卷”參數,而是選擇了一條更貼近實際工作流的進階之路。
如果把視角看向未來,一切會顯得非常合理。
當 Vibe Coding 成為常態,當個體創業者開始用 Agent 維持一整條業務鏈路,當企業內部出現越來越多“數字員工”,人類對工作的理解一定會發生變化。
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人不再被期待長時間盯著屏幕執行重復操作,而是被期待做出判斷、承擔責任、定義方向。
MiniMax Agent 這次進化,就是在為這種未來提前搭建基礎設施。
Desktop 形態解決了 Agent 如何進入真實環境的問題,Expert Agents 解決了經驗如何被保存和放大的問題……
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當這些拼圖逐漸完整,AI 才真正具備了進入專業領域的資格。
也許多年后回看,我們會發現真正的分界點,并不是哪一次模型參數的躍遷,而是 AI 第一次安靜地坐在你的電腦前,開始替你完成那些本該被解放出來的工作。
世界是一個巨大的上下文,MiniMax卻想要在這最復雜的動態環境里,去感知、去捕捉、去行動,去完成。
MiniMax AI-native Workspace,你不妨試試。
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