曾经那些将需求、设计与代码强行割裂的流水线，正在快速消融。

想拥有一个得力的数字助手，你需要直接成为能独立定义最终结果的 Agent Designer。

这种变化决定了 Agent 的进化方向——它必须深度嵌入你的工作环境，拥有你完整的职业上下文，成为一个真正懂你的长期合伙人。

MiniMax 最新上线的 AI 原生工作台 Agent 2.0 就为此而来。

它通过 Desktop App 与 Expert Agents 两大载体，变成了你的 " 老搭档 "，可以直接调用你的本地素材，熟练地遵循你的行规，帮你把活干完。

这款全新的 MiniMax AI 原生工作台，现已开启封闭内测。

Agent 打通本地云端

这次 AI-Native Workspace 的更新，重点就是 Desktop App 与 Expert Agents 这两个核心组件，前者注重执行力，后者则侧重于对业务场景的理解。

Desktop App 的核心逻辑，就是打通云端和本地，把云端强大的模型能力，直接连接到你的本地电脑上。

它既能顺畅地读取你硬盘里的文件夹，也能自如地操控网页完成各类任务，让 AI 能够经手具体业务的实际操作。

另外，它还能处理你本地的文件，无论是 HR 整理本地的人才库表格，法务审核硬盘里的历史合同，还是内容创作者调用深藏在文件夹里的素材…… AI 都能直接介入这些日常工作流。

你不再需要充当搬运工去投喂信息，Agent 就能直接主动调取本地资源，实实在在地帮你把手边的工作推进下去。

为了验证这种能力到底可不可信，我专门设计了一个比较复杂但又契合日常实际的任务。

我假装自己是一位关注 Micro-SaaS 领域的投资人，将网络上搜集来的热门产品列了个表格，但表格里只给了产品名称和功能。

这份文件存储在本地，我不提供任何额外信息，要求 Desktop App 必须自己联网，去把这 20 个产品的底细摸透——包括它们靠什么赚钱、核心流量从哪来、以及是否存在 " 套壳 " 嫌疑。

查完之后，Desktop App 需要把查到的数据填回这个本地表格，并根据这些信息直接生成一份图文并茂的深度调研报告，最后再输出一个可以直接拿去汇报的 PPT。

这个过程当中，Desktop App 需要紧锣密鼓地完成多项操作，而且这些操作环环相扣，当中涉及的产品多达 20 款。

来看 Desktop App 是怎么做的。

首先，Desktop App 通过 Python 程序读取了表格中的内容，之后转换成了 ToDo List，并逐一列出了需要检索的产品。

接下来的检索过程，Desktop App 既没有一口气全部发起，也没有逐个串联，而是通过分组搜索的 " 串并联混合 " 方式，既保证了速度又避免了过高的并发。

完成检索之后，Desktop App 把收集到的信息整理成了结构化形式，并通过 Python 代码写入到了原来的表格文件当中。

写入后的成品是这样的：

我让 Gemini 帮忙检查了一下，结果 Desktop App 填写的内容全都是正确的。

接下来看 Desktop App 生成的报告，我要求的是图文并茂，而 Desktop App 选择了 Markdown 写法，然后尽力用符号拼凑出了一些可视化的效果，也算是符合要求。

最后到了 PPT 环节，Desktop App 的思路是调用 PPT 专家模块，根据写好的报告设计大纲，之后针对各部分逐个调用生图模型生成图像，最后合成一份完整的 PPT 文档。

最终的成品，清晰地呈现出了报告内容。

如果说 Desktop App 让 Agent 更擅长动手，那么 Expert Agents 则是从另一个角度出发，专注于让 AI 变得更内行，更能适应具体的任务场景。

这样做的原因也很好理解，通用的模型虽然博学，但在处理极具个性化或高度专业的任务时，往往难以精准对齐你的具体要求。

有了 Expert Agents，你就可以把私有的知识库和经验注入 Agent 系统，得到完全理解你业务逻辑的垂直领域专家。

比如你可以上传一套只有资深从业者才懂的 SEO 流量玩法，或者一份经过实战检验的量化交易策略，Agent 在执行任务时，会调用你赋予它的专属记忆和规则，给出特定标准的高质量产出。

让 Agent 成为长期合伙人

为啥要把 Agent 做成这种 Desktop App+Experts 的形态呢？这背后其实展现了 MiniMax 对 Agent 未来的一些思考。

MiniMax 认为，Agent 的终极目的是进化为能真正交付结果的长期合伙人，而成功的关键，就在于看它能否深度嵌入工作环境并完整理解职业上下文。

具体来说，这样的核心能力包括三个方面。

最基础的变化在于记忆的连续性。

大家都不希望自己的 AI 助手永远是个 " 初次见面者 "，每次对话结束就把以前的对话一股脑给忘了。

理想的 Agent，应该像个老练的同事，能逐渐理解并记住你的工作偏好，比如写报告时的语气，甚至代码缩进的特定习惯，用得越久就越懂你。

在建立默契之余，它还需要具备对隐性经验的消化能力。

现实中的每个岗位，其实都有大量只存在于老员工脑海中的经验与规范，这就要求 AI 必须能把这些行业标准和团队内部的操作流程，内化变成自己的本能。

这样才能实现——当你给它派活时，它能够直接拿出符合团队标准、并直接交付的专业成果。

更进一步的进化，则是对业务环境的敏锐嗅觉。

真正好用的 Agent 不应该是个孤立的接单员，而应该连通到你的业务系统中，时刻感知环境的变化、实时捕捉信号，不需要你专门下令，它就能像神经反射一样在关键时刻主动做出响应。

这也正是区分演示与实战工具的分水岭，只有当 AI 学会了自己在动态变化的业务流里主动响应时，它才算具备了通往复杂现实商业世界的入场券。

MiniMax 的 AI 实习生，你也能用了

硅谷最炙手可热的 "AI Native" 组织形态，正在定义 AGI 时代一种全新的工作方式。而在 MiniMax，这套未来感十足的工作流早已是全员通用的日常—— Agent 已经成为了一名独特的实习生。

跟着它的视角走进办公室，Global Business 组的 Morgan 正对着屏幕。她手头刚拿到一份涉及 20 个不同国家潜在客户的名单，必须针对每个人的背景写出风格各异的破冰邮件。

按照老办法，光是逐个背景调查就得耗掉一天。而现在，她把名单直接甩给了 Agent，紧接着 Agent 迅速摸清了这些人的背景和职业履历，瞬间生成了 20 封完全定制化的邮件。

设计组的 Joanna，正在演示一种很新的 "Vibe Coding"。

作为设计师，她直接在编辑器里就能指挥 Agent。比如觉得官网字体不合适，她不需要等待前端排期，直接告诉 Agent" 帮我改一下官网字体 "，屏幕上的代码便自动滚动修改，网页瞬间变成了她想要的样子。

产品经理寻鹭，则是收到了用户关于 " 积分消耗不合理 " 的投诉，她没有去麻烦研发同事调取日志，而是直接让 Agent 介入调查。Agent 像个老练的侦探潜入后台 Trace 系统，迅速查明真相——原来是用户上传了 37 个超大文件导致 Token 消耗飙升。

在查明原因后，Agent 甚至根据公司政策，主动拟定了一个 " 退还 20% 积分 " 的安抚方案并起草了邮件。寻鹭全程只需要回一个 " 好 " 字，一桩棘手的纠纷就完美结案。

而在对精确性要求极高的研发部门，工程师们也在经历一场角色的重塑。

在计算平台组，Agent 通读了整本晦涩的运维手册，当系统报警时能自动分析原因并给出处理建议。

研发人员现在只需列出需求列表，Agent 就能像个 Tech Leader 一样自动拆解任务，接管绝大部分基础代码的编写与测试。

Agent 2.0 的发布，正是将这套与硅谷趋势同步、且在 MiniMax 内部已经跑通的实战体系，进行了标准化封装，让外界用户也能直接复用这种高人效的新型生产关系。

现在，MiniMax 把这位 " 实习生 " 送到了你我每个人的手边，刚刚上线的Agent 2.0，便是它的化身。

从今天起，你也可以把这位 " 全能实习生 " 火速招进你的团队，复刻这种属于 AGI 时代独有的极致生产力。

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