Windows電腦裝不了Claude Cowork？有Skywork就夠了！

26年開年，從Claude Skills到Claude Cowork再到OpenClaw，總能引發AI發燒友們的瘋狂討論。

Agent能力進一步升級，生產力的大解放和流程的全面重構，似乎就在眼前。

那么國內發展到哪一步了呢？尤其是更多工作場景用的Windows生態，表現如何？

就最近，我的Windows電腦里，也多了一個“同事”：來自中國公司昆侖天工的桌面版Agent。

它不是那種只會聊天的 AI，是真能直接走進我文件夾、看懂我歷史資料、幫我把雜活一口氣做完的「桌面Agent」。

那種你平時要花一整天整理的文件、東拼西湊做的匯報材料、反復復制粘貼的數據表格，它可以自己翻、自己理、自己提煉重點，最后還直接把結果給你。

真的把Cowork這件事，做到了比工作助理還貼心。

01. 我第一次感受到，AI真的“看懂了整個項目”

像Claude Cowork，一直只支持蘋果Mac電腦，從賬號到權限，說實話，各種意義上對中國人不友好。

還得是咱們國產的PC端Agent，天工Skywork桌面版，率先支持了Windows。

以前用 AI，要不斷喂材料：上傳這個文檔 → 再解釋背景 → 再補一份表格 → 再說明這是誰寫的。

AI 像一個永遠剛入職的實習生。

而Skywork桌面Agent的變化是——它可以直接走進你的項目文件夾。

我做了一些測試：把一個混亂的項目文件夾丟給它，里面有各種筆記、紀要、圖片、表格。

我說了一句話：“幫我整理這些資料，并做一份可以清晰展示并且交互的可視化網頁。”

接下來發生的事情非常像個活人，就好像有人藏在背后幫我操作電腦——它是在理解一個完整項目，還順手給做成網站了。

就像AI產品經理已經不再寫PRD了，直接都是用Demo去演示需求思路，Skywork就好像是跳過了秘書式、助理式的普通整理，一步到位實現了匯報級的成果展示。

這是桌面 Agent 和網頁 AI 的一個很大差別：有沒有真的走進電腦文件夾里，能不能領會我存在本地數不清的歷史信息，以及最終交付一個更基于本地、更深入洞察的結果。

處理圖片，情況更復雜。

不知道大家有沒有過，明明記得最近存了一張圖在相冊里，結果怎么也找不到。

電腦里存了上萬張圖片，卻是用也用不上、刪又舍不得，想分類整理又像面對代碼屎山一樣，無從下手。

Skywork能給圖片去分類，不論是人物還是動物，都能分得清。

第一步是識別、分類，第二步還可以直接梳理好，用PPT來呈現。

它讓人覺得非常有眼力價。

有點像那種驚才艷艷的實習生，上班第一天，就比很多老員工干得還好，讓人只想感慨前途無量。

我第一次，有點嫉妒一個Agent，因為它比我強的地方，太多了。

02. 這個 AI 同事，會自己選“大腦”干活，讓雜活消失

模型選得對不對，直接決定成品質量。

Skywork 桌面版有個讓我很驚喜的能力：它可以在 Claude 和 Gemini 模型之間自動切換。

我不需要在外面切換模型，它自己知道什么時候該“用文科腦”，什么時候該“用理科腦”，什么時候綜合在一起。

對比很多只能固定模型的桌面 Agent，這種多模型調度更像真實團隊協作，都是不同問題，找不同專家，不會讓一個人硬扛所有活。

真正讓我上頭的不是炫技功能，是那種，電腦里的“臟活累活”開始被悄悄接管的感覺。

比如這些高頻又煩人的事情：

• 文件夾亂到不想點開

• 會議紀要要手動變成結構化表格

• 數據要來回在 Excel、Word、PPT 之間搬

• 做個介紹頁還要找人搭網頁模板

現在變成：一句話任務解決好，讓Skywork自己去跑。

好比下面這個，處理銀行對賬單，生成excel表格，先識別再梳理再盤點。

這對模型的數學能力就很高。

慢慢產生一種感覺：我終于不再是算數、代碼、寫字的工人了，終于可以當家作主，自己做判斷和決策。

很想說，Skywork這個桌面Agent幫我做的工作，也許不是最難的，但真的是最煩的。

那些高級的、有創意又好玩的活，讓我來；那種又瑣碎又麻煩、在垃圾堆里扒拉的事，讓它來。

04. Skywork桌面版正在定義下一代生產力入口

如果把Skywork這次帶來的桌面版Agent，放到更大的商業語境里看，它代表的也許是生產力入口的遷移。

過去二十年，企業軟件的入口是瀏覽器和 SaaS，數據被上傳到云端系統，人圍著工具轉；

而桌面 Agent 的邏輯正好相反——AI 主動進入本地工作環境，圍著人的真實工作流轉。

這意味著價值不再只來自“在線協作平臺”，而來自誰能更深地嵌入操作系統層、理解本地文件上下文、接管跨軟件的長鏈路任務。

從商業競爭看，這是一條和傳統 SaaS 完全不同的賽道：它拼的不是功能模塊數量，而是對真實辦公場景的滲透深度，以及對復雜任務閉環的完成能力。

誰先成為“默認駐扎在你電腦里的 AI 員工”，誰就可能掌握下一代生產力分發權。

桌面 Agent 的分水嶺并不在“能不能生成內容”，而在上下文邊界的擴展能力。

桌面環境，天然就是一個復雜、動態、充滿噪聲的真實世界——

文件結構會變化、格式不統一、信息分散在不同軟件里。

只有當 AI 具備 agentic 的循環決策能力，它才能從生成一段內容升級為把一件事情做完。

這也是為什么桌面 Agent 被視為 Agentic System 最早落地的高價值場景之一。

網頁 AI 的上下文來自用戶上傳的只言片語，而桌面 Agent 的上下文來自整個項目文件夾、歷史版本、跨格式資料以及文件之間的隱性關系，這對模型調度、文件理解、權限控制都提出了更高要求。

多模型自動路由的意義也在這里體現出來：

不同模型在邏輯推理、多模態理解、結構生成上的偏長被動態調用，Agent 才能在長鏈路任務中保持穩定輸出，不致于在某一個環節智商掉線。

當上下文獲取能力 + 模型調度能力 + 本地執行框架結合在一起時，AI 才真正具備從對話工具進化為生產力單元的技術基礎。

而從Computer Use的技術演進角度看，讓AI能點鼠標相對容易，但是讓它能在操作系統層，建立可理解的環境模型，很難。

早期的Computer Use更像宏腳本自動化：按坐標點擊、按流程執行，環境一變就失效了。

而新一代Agent強調語義層理解——它知道一個文件夾代表一個項目階段，一張表格是一組結構化數據，一份 PPT 是一套表達邏輯。

這種從「像素級控制」到「語義級操作」的跨越，本質上是把操作系統，從圖形界面轉化為可推理的知識空間。

當 Agent 能把“看見桌面文件”轉化為“理解工作上下文”，Computer Use才真正成為生產力能力，終于不再是拿來演示的demo和噱頭。

兩者結合的話，Agentic System提供決策循環的大腦結構，Computer Use讓Agent有了進入真實數字環境的手和眼睛。

前者決定 AI 會不會思考和規劃，后者決定 AI 能不能真正把規劃落地執行。

看起來，Skywork已經在嘗試把這兩層能力，在桌面場景中穩定協同了。

這也是我看到的Skywork，對于未來Agent發展路線很有想象力的定義。

05. 這可能是AI第一次，真正走進日常

我們以前談 AI 辦公，總像是在談一個外部工具。

開個網頁、復制點內容、關掉繼續干活。

但桌面 Agent 的形態變了。

AI 不再等你把世界切碎喂給它，而是開始進入你的真實工作環境，理解項目、理解文件結構、理解上下文。

就感覺，25年還顯得虛空懸浮的Agent，已經很深嵌入到了工作的具體流程里。

我開始習慣，把雜活丟給Skywork，把精力留給判斷、創意和真正重要的事情。

工作這件事本身，已經悄然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。

也許再過一年，我們回頭看現在，會覺得——2026年，是 AI 正式入職人類辦公室的第一年。

世界是一個巨大的上下文，

而這次解鎖上下文秘密的Skywork，

它不在空中、不在云端，

它就在你的桌面上。

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