MiniMax 內部人手一個的 AI 實習生，現在你也能用了

作者 ｜ 周一笑
郵箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com

上周，Anthropic 發布了 Claude Cowork，把 Claude 從一個“聊天框里的助手”變成了能操作本地文件、自動執行任務的“桌面員工”。這未必是 AI Agent 真正實用化的標志，但它確實把 Agent 能力從概念演示，推到了更接近真實生產力的桌面工作流里。

就在這個節點上，MiniMax 也推出了自己的桌面端 Agent。MiniMax 內部其實一直在用 Agent 輔助工作，運維用它分析告警、銷售用它寫客戶私信、研發用它并行跑任務，他們管這種工作方式叫“Agent 實習生”，據說內部絕大多數的員工都在用。現在，這套理念被做成了產品開放給所有人。MiniMax Agent 桌面版 Mac 和 Windows 都支持，目前還限時免費。

如果你之前用過 MiniMax Agent，可能會覺得它就是個還不錯的 AI 對話助手，能搜索、能寫東西、能處理文檔、能調用工具，但本質上還是在對話框里完成一切。這次的 2.0 版本想做的事情不太一樣，它要走出對話框，進入你的本地文件夾和瀏覽器，真正動手幫你干活。

Minimax Agent 桌面版

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這次更新了什么

MiniMax 把這次更新定義為“AI-native Workspace”，拆開來看其實是三件事。

Desktop App 讓 Agent 從瀏覽器走向本地，在你的授權下，能直接操作你電腦上的文件，還能接管瀏覽器執行自動化任務。Expert Agents 允許用戶上傳私有知識庫、配置專屬指令，打造特定領域的“專家分身”，比如把一本 SEO 指南喂給它，它就能變成你的 SEO 顧問。個性化 Experts 設置通過注入私有知識庫和獨家 SOP，復刻你的專業邏輯。

聽起來很美好，但實際體驗如何？我花了一天時間把核心功能都跑了一遍。

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瞬間整理好一個亂成粥的桌面

作為一個 P 人，我的電腦桌面早已經亂成一鍋粥，截圖、文檔、視頻、不知道哪來的壓縮包堆在一起，正好用來當測試案例。

打開 MiniMax Agent 桌面端，指定桌面為工作空間，輸入 Prompt：“我的桌面太亂了，幫我分門別類整理一下。”

Agent 先彈出了權限確認，讓你知道它要動哪些文件，不會偷偷摸摸搞事情。

確認后它開始分析文件，我什么都沒動，就看著桌面上的圖標一個個消失、歸類到新建的文件夾里。整個過程大概幾十秒，比我自己整理快多了。

結果讓人很滿意。圖片、文檔、視頻、壓縮包各歸各位，它甚至能區分“電影”和“其他視頻”，分別放進不同文件夾。有個未命名的大型爬蟲數據文件夾，也被單獨識別出來。

中間還有個小插曲，某個文件名帶空格導致移動失敗，Agent 自己檢測到問題、修復、繼續執行，全程不需要我介入。

整理文件這種事，說大不大，但每次要做的時候都很煩。能外包給 AI，確實省心。

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讓 AI 幫我刷 Hacker News

這個測試更貼近我的真實需求。我每天都要刷 Hacker News 看看有什么新動態、找找選題靈感。能不能讓 AI 把這件事自動化？

打開桌面端，輸入 Prompt：“你去瀏覽一下 Hacker News，看看今天的熱門帖子，把 AI 相關的內容整理成一個 Markdown 文檔保存到本地，包含標題、鏈接、內容摘要、點贊數、評論數。”

然后 Agent 打開了一個內置瀏覽器，不是占用我的 Chrome，而是在內置的瀏覽器里自己操作。這意味著等待期間我可以繼續干別的事，完成后會有桌面通知。

幾十秒鐘后結果出來了。一個 Markdown 文件，整整齊齊列著今天 HN 上的 AI 相關熱帖，鏈接都能點開，信息準確。

但我還想繼續加碼，“把剛才整理的內容按熱度排序，用表格形式呈現，另外幫我總結一下今天 HN 上 AI 領域的主要討論方向。”

隨后 Agent 對 Markdown 文件進行了更新，加入了表格和總結分析，最后還給出了“核心洞察”。

再來，“把這些數據生成一個簡潔優雅的 HTML 頁面，用卡片形式展示每個帖子。”速度很快，生成了一個可視化網頁。所有鏈接正常，排版清爽，比 Hacker News 原版那種密密麻麻的文字舒服多了。

這是整個測試中比較驚艷的部分。從信息抓取到整理到可視化，完整鏈路都跑通了。如果每天定時跑一遍或者設置為定期任務，能省掉不少重復勞動。按這個思路，感覺還可以 vibe coding 一個“清爽版 Hacker News 精選”出來，誰贊成誰反對？

不過測試中唯一的遺憾是因為沒有指定抓取數量，只抓了首頁一頁內容，更大量的抓取可能需要進一步調教指令。

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喂了一整本書，造了個經濟學人風格寫作專家 Agent

測完桌面端，來看網頁端的 Expert Agents 功能。

這個功能的邏輯是，你可以上傳自己的知識庫、設定專屬指令，創建一個特定領域的“專家”（Expert）。之后無論誰來用這個 Expert，它都會按照你設定的規則和知識來工作。MiniMax 內部的說法是，一位資深 SEO 專家可以把自己獨家的關鍵詞挖掘邏輯封裝進去，讓入職第一天的新人也能快速上手。

剛才整理桌面發現我有一本從來沒有打開過的《經濟學人風格指南》電子版，濃縮了經濟學人幾十年的寫作標準，如何把復雜問題講清楚、講緊湊、講得有判斷力。用它來創建一個“經濟學人風格寫作專家”試試。

打開網頁端，進入 Explore Experts，點擊創建，把整本書丟給它。因為文件太大，Agent 進行了分批讀取，然后開始構建 Expert。

這個過程可能是整個測試中體驗不太好的部分。大概花了 10 分鐘，中間還卡頓了一次，沒有任何提示，我催了一句它才繼續。希望后續能加個進度條或狀態提示，不然用戶會以為它掛了。

完成后的 Expert 長這樣：

Expert 創建完成后，實際上已經能用了，但我想給它增加更多復雜度。為了讓這個 Expert 盡可能參考寫作守則的細節，我繼續讓 Agent 將整本指南拆分成多個 skills。

完成了 Expert 的創建，我們直接來派活。最近“牢 A”話題很火，我讓它寫一篇熱點話題：檢索“哈佛女孩怒批牢 A”相關信息，按照你的風格寫一篇文章。

Agent 檢索信息后，產出了一篇時評。理性、數據驅動、有階級分析視角，確實有點經濟學人那味兒了。

但仔細看，還是能感覺到一些 AI 感，某些表達略顯模板化，缺少人類作者那種微妙的判斷力和文字節奏感。不知道是需要繼續調教指令，還是受限于基礎模型本身的寫作能力。不過作為初稿生成器，已經能省不少事。

這個功能適合需要反復使用某套知識體系的場景，比如內容審核、風格統一、SOP 執行。創建一次，之后誰都能用。

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和 Claude Cowork 比，到底各有什么長短？

聊桌面端 AI Agent，逃不開和 Claude Cowork 的對比。兩邊幾乎同時發力這個方向，簡單看一下各自的長短。

平臺支持上，MiniMax 同時支持 Mac 和 Windows，Cowork 目前只有 macOS。價格上差距更大，MiniMax 限時免費，Cowork 需要訂閱。對國內用戶來說，MiniMax 原生可用，Cowork 需要特殊網絡環境。

Cowork 的優勢在于底層模型能力更強，Opus 4.5 的推理能力確實是目前的天花板，而且和 Claude Code 生態打通，對開發者更友好。MiniMax 的優勢在于低門檻和本土化，普通用戶更容易上手。

兩邊都在做的核心功能，本地文件操作、Web 自動化、專家/技能系統，思路幾乎一致。這說明行業對“AI 桌面員工”該長什么樣已經形成了初步共識。

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這個 AI 實習生，好用嗎？

測試了半天之后，我的結論是：能用，但要管好預期。

文件整理、信息收集、網頁抓取、數據可視化這類重復性工作，MiniMax Agent 已經能很好地接手。尤其是 Hacker News 那個測試，從抓取到整理到生成可視化網頁，完整鏈路跑通，確實能省掉不少機械勞動。Expert Agents 的思路也很對，把經驗封裝成可復用的系統，適合團隊協作場景。

但它還不是一個能完全放手的員工。復雜寫作任務仍有 AI 感需要潤色，Expert 創建過程缺少進度反饋體驗不夠好，Web 自動化的深度也有待驗證。這些都是當前階段的局限。

Figma CEO Dylan Field 說過一句話：我們現在直覺上還在 AI 的 MS-DOS 時代。Karpathy 也有類似的判斷，他說 LLM 是新的"操作系統"，但我們還在“1960 年代的 OS 設計”階段，有了計算能力，但還沒有鼠標、窗口和桌面隱喻。

Claude Cowork、MiniMax Agent 這些產品，某種程度上就是在嘗試給 AI 造“鼠標和窗口”。讓 AI 不只是在對話框里回答問題，而是真正進入你的文件系統、你的瀏覽器、你的工作流。

這個進化剛剛開始。今天的產品只是第一步，但方向已經有了，至于能做到什么程度，大概需要整個行業用接下來幾年的時間來回答。

MiniMax Agent 2.0 不是終點，但如果你想提前體驗一下這個方向，現在是個不錯的時機，畢竟還限時免費。

點個“愛心”，再走 吧