【AI手搓的Cowork“李鬼”版跟“李逵”一樣能打！還免費(fèi)？】
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Cowork是Anthropic最近推出的一個(gè)桌面AI Agent ， 能讓用戶無需編程即可完成本地文件處理、工作流程自動(dòng)化等任務(wù) 。
這個(gè)產(chǎn)品對(duì)產(chǎn)業(yè)的影響非常大 ， 但它有點(diǎn)太貴了 ， 只有Anthropic的Max用戶才能使用 ， 最低也要每月100美元 。
有意思的是 ， 僅僅過了48個(gè)小時(shí) ， 就有人通過根據(jù)Cowork的產(chǎn)品邏輯開發(fā)出了免費(fèi)開源的版本OpenWork 。
它同樣可以讀取文件、創(chuàng)建文檔、自動(dòng)化重復(fù)性知識(shí)工作 。 而且它不需要訂閱 ， 用戶只需接入自己的API密鑰 ， 選擇想用的模型 ， 就能在Mac上運(yùn)行Agent工作流 。
當(dāng)一個(gè)產(chǎn)品的核心能力可以在兩天內(nèi)被復(fù)制 ， 要么是技術(shù)門檻已經(jīng)足夠低 ， 要么是原型足夠清晰 。
答案顯而易見 ， Vibe Coding已經(jīng)強(qiáng)大到只要給出的需求足夠明確 ， 就能做個(gè)甩手掌柜 ， 讓AI獨(dú)自完成所有的工作 。
事實(shí)上Cowork這個(gè)產(chǎn)品本身的開發(fā)周期就僅有10天 ， 團(tuán)隊(duì)也就4個(gè)人 ， 幾乎全部代碼都由AI編寫 。 并且它的代碼完整、封裝完整 ， 是一個(gè)成熟的應(yīng)用 ， 而非以前那種10天半個(gè)月就開發(fā)出來的玩具級(jí)應(yīng)用 。
醫(yī)生可以給自己做手術(shù) ， 理發(fā)師可以給自己剪頭發(fā) ， 而AI也可以構(gòu)建AI 。
01
在Cowork誕生之前 ， 市場已經(jīng)有不少相似的產(chǎn)品 。
最被人們熟知的就是Manus ， 它的定位是“首個(gè)通用AIAgent” ， 由已經(jīng)被Meta收購的蝴蝶效應(yīng)開發(fā) 。
Manus在云端異步執(zhí)行任務(wù) ， 用戶可以關(guān)閉筆記本電腦后讓Agent繼續(xù)工作 。 在GAIA基準(zhǔn)測試中 ， Manus在1到12級(jí)難度的最優(yōu)表現(xiàn) ， 超越OpenAI Deep Research 。 不過10到12級(jí)難度的得分仍然很低 ， 僅有0.4-0.8% 。
其架構(gòu)使用Claude作為主LLM ， 配合29種專用工具 ， 通過多Agent并行處理與結(jié)構(gòu)化輸出 (Schema) 來管理上下文 。
2025年3月發(fā)布后 ， Manus在8個(gè)月內(nèi)達(dá)到1億美元年度經(jīng)常性收入 ， 這個(gè)增長速度在AI產(chǎn)品中極為罕見 。 2025年12月 ， Meta以超過20億美元收購Manus ， 這筆交易的估值是其半年前5億美元估值的四倍 。
Gemini CLI是谷歌的開源終端Agent ， 面向開發(fā)者群體 。
它提供免費(fèi)訪問Gemini 2.5 Pro ， 內(nèi)置谷歌搜索、文件操作、Shell命令等工具 ， 并支持MCP擴(kuò)展 。 與Cowork的圖形界面不同 ， Gemini CLI保持在命令行環(huán)境 ， 但通過開源策略鼓勵(lì)社區(qū)貢獻(xiàn)和自定義集成 。
ChatGPT Agent于2025年7月推出 ， 運(yùn)行在虛擬機(jī)環(huán)境中 ， 集成文本瀏覽器、可視化瀏覽器、終端和第三方API連接器 。 Pro用戶每月獲得400次使用額度 ， Plus和Team用戶為40次 。
在HLE基準(zhǔn)測試中得分41.6% ， 在BrowseComp基準(zhǔn)測試中達(dá)到68.9%的結(jié)果 。 但實(shí)際測試顯示基線成功率僅12.5% ， 需要優(yōu)化才能達(dá)到80%的任務(wù)完成率 。
ChatGPT Agent的前身 ， 是OpenAI在2025年1月發(fā)布發(fā)布的Operator 。
對(duì)比維度上 ， 自主性程度從高到低依次為Manus、Cowork、ChatGPT Agent、Gemini CLI 。
Manus允許完全異步執(zhí)行 ， 用戶可以在任務(wù)運(yùn)行期間完全脫離；Cowork采用委托式執(zhí)行 ， 用戶授權(quán)后AI自主工作；ChatGPT Agent提供監(jiān)督模式選項(xiàng) ， 用戶可以選擇介入程度；Gemini CLI則采用交互式確認(rèn) ， 每個(gè)關(guān)鍵步驟都需要用戶批準(zhǔn) 。
執(zhí)行環(huán)境方面 ， Manus和ChatGPT Agent提供完整虛擬環(huán)境 ， 隔離性最強(qiáng)；Cowork限定在本地文件夾 ， 通過沙箱機(jī)制保證安全；Gemini CLI直接訪問系統(tǒng)終端 ， 靈活性最高但風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較大 。
Gemini CLI的使用門檻最高 ， 它需要用戶具備命令行操作能力 。 而其他三款軟件 ， 均可以通過自然語言或者點(diǎn)擊界面來執(zhí)行任務(wù) 。
技術(shù)架構(gòu)中 ， 多Agent協(xié)作、工具鏈集成、沙箱隔離和虛擬機(jī)封裝代表了不同的安全與能力權(quán)衡 。
Manus的多Agent系統(tǒng)采用MapReduce架構(gòu) ， 主Agent分析任務(wù)并生成執(zhí)行計(jì)劃 ， 然后派生出數(shù)百個(gè)專業(yè)化子Agent并行工作 ， 最后聚合結(jié)果 。
這種架構(gòu)使其能夠同時(shí)處理大規(guī)模任務(wù) ， 比如找出所有YC支持的金融科技初創(chuàng)公司CTO的電子郵件地址 ， 這個(gè)任務(wù)如果由人工完成需要數(shù)周 ， 而Manus可以在幾分鐘內(nèi)完成 。
Cowork與Claude Code共享相同代理?xiàng)?， 但通過GUI而非終端界面呈現(xiàn) ， 實(shí)現(xiàn)“相同能力 ， 不同入口” 。
它運(yùn)行在完整的Linux容器中 ， 由于目前Cowork只支持Mac ， 所以它使用的是Apple虛擬化框架所提供的沙箱隔離 。 用戶能明確授權(quán)可訪問的文件夾 ， 如果不授予訪問權(quán)限 ， Cowork就無法看到該文件夾 。
Gemini CLI通過MCP服務(wù)器擴(kuò)展能力 ， 支持GitHub、Firebase、谷歌 Workspace等集成 。
開發(fā)者可以配置多個(gè)MCP服務(wù)器 ， 每個(gè)服務(wù)器提供特定領(lǐng)域的工具 。 這種模塊化設(shè)計(jì)使Gemini CLI成為一個(gè)可擴(kuò)展的平臺(tái) ， 而不僅僅是一個(gè)固定功能的工具 。
ChatGPT Agent的虛擬機(jī)環(huán)境提供了最嚴(yán)格的隔離 ， 但也帶來了性能開銷 。 在測試中 ， 簡單的點(diǎn)擊、選擇元素和搜索操作可能需要幾秒鐘甚至幾分鐘 。
02
Cowork給業(yè)界帶來的最大啟示就是 ， AI也可以構(gòu)建AI 。
傳統(tǒng)軟件開發(fā)中 ， 從概念到產(chǎn)品需要數(shù)月甚至數(shù)年 ， AI輔助開發(fā)將周期縮短到數(shù)周 。
到了AI構(gòu)建AI階段 ， 整個(gè)產(chǎn)品開發(fā)的周期可以以“天”為單位 。 Cowork就是最好的證明 。
AI生成的代碼通常需要人工審查和修正 ， 但當(dāng)AI構(gòu)建的是AI工具本身時(shí) ， 它對(duì)領(lǐng)域的理解深度超越了通用場景 。
Claude Code理解代碼生成的模式、常見錯(cuò)誤、最佳實(shí)踐 ， 因?yàn)樗刻焯幚?.95億行代碼 ， 形成了一種自產(chǎn)自銷的良性循環(huán) 。
Anthropic的工程師鮑里斯·切爾尼（Boris Cherny）對(duì)這個(gè)過程的描述是：“我們采用了一種Vibe Coding的方法 ， 工程師給出一個(gè)大概的結(jié)果 ， 然后讓Claude Code生成Cowork的大部分功能 。 ”
Claude Code不僅寫代碼 ， 還提出自己的想法 ， 建議應(yīng)該構(gòu)建什么 。 因此這不是簡單的代碼生成 ， 而是一個(gè)理解需求、設(shè)計(jì)架構(gòu)、實(shí)現(xiàn)功能的完整過程 。
這種遞歸改進(jìn)已經(jīng)在Anthropic內(nèi)部產(chǎn)生了顯著影響 。
去年 ， Anthropic工程師表示 ， Claude輔助完成了30%的編碼工作 。 到了2025年 ， 這個(gè)數(shù)字提升到了60% 。
同時(shí)Anthropic的工程團(tuán)隊(duì)表示 ， 其團(tuán)隊(duì)規(guī)模擴(kuò)大了一倍 ， 代碼合并請(qǐng)求（PR吞吐量）卻增加了67% 。
這是一個(gè)反常識(shí)的事情 ， PR指的是當(dāng)開發(fā)者完成一段代碼開發(fā)后 ， 會(huì)發(fā)起代碼合并請(qǐng)求 。 當(dāng)團(tuán)隊(duì)審核代碼質(zhì)量、確認(rèn)功能無誤 ， 才能將這段代碼合并到項(xiàng)目的主分支中 。
理論上來說 ， 團(tuán)隊(duì)規(guī)模越大 ， PR吞吐量越低 。 但是由于原本需要人工編寫、審核的大量功能代碼 ， 被Claude Code承接 ， 減少了人類工程師的重復(fù)工作 。
工程師可以更聚焦于核心模塊的審核與架構(gòu)設(shè)計(jì) ， 讓PR的審核、合并流程更快 ， 最終體現(xiàn)為電表倒轉(zhuǎn) ， PR吞吐量提升 。
更進(jìn)一步 ， Anthropic CEO 達(dá)里奧·阿莫德（Dario Amodei）在2025年10月季度技術(shù)溝通會(huì)上公開表示 ， 新Claude模型和功能的“絕大多數(shù)”代碼現(xiàn)在由AI Agent自主編寫 ， 且這個(gè)比例超過90% 。
換句話說 ， 今天你用的Claude ， 是昨天Claude自己寫給你用的 。
Claude Code的能力被封裝進(jìn)Cowork ， Cowork又讓非技術(shù)用戶能夠構(gòu)建自動(dòng)化工具 ， 這些工具可能反過來生成新的AI輔助流程 。
同時(shí) ， 整個(gè)過程也因?yàn)椴粩嘤行碌墓ぞ呒尤攵兊迷絹碓礁咝?、越來越?zhǔn)確 。
歸根結(jié)底 ， 這些Agent產(chǎn)品的共同使命是將AI模型從聊天窗口中解放出來 。
傳統(tǒng)chatbot的局限性已經(jīng)顯而易見 ， 它們被動(dòng)響應(yīng)用戶輸入 ， 無法主動(dòng)執(zhí)行操作 ， 缺乏跨會(huì)話記憶 ， 困在對(duì)話框的界面牢籠里 。 當(dāng)用戶需要完成實(shí)際工作時(shí) ， chatbot只能提供建議 ， 真正的執(zhí)行仍需人工介入 。
新一代Agent實(shí)現(xiàn)了根本性突破 。
2025年11月的AI Agent Summit上 ， 一位Anthropic工程師描述的工作流：“15個(gè)并行實(shí)例 ， 每個(gè)作為自主工作者無監(jiān)督執(zhí)行數(shù)小時(shí) 。 從早上用手機(jī)啟動(dòng)會(huì)話 ， 白天晚些時(shí)候檢查輸出 。 ”
這種模式的核心在于 ， 你把任務(wù)委托給你信任的模型 ， 讓它在你不監(jiān)看時(shí)自行解決問題 ， 同時(shí)也標(biāo)志著 ， 大模型正在從“對(duì)話助手”轉(zhuǎn)變成一位“數(shù)字員工” 。
這個(gè)轉(zhuǎn)變不僅僅是技術(shù)進(jìn)步 ， 更是工作方式的重構(gòu) 。
而在nthropic 2025年Q4內(nèi)部研發(fā)狀態(tài)報(bào)告中 ， 一位Anthropic工程師估計(jì) ， 他們的工作已經(jīng)“70%以上轉(zhuǎn)變?yōu)榇a審查者/修訂者 ， 而不是全新的代碼編寫者” 。
另一位工程師認(rèn)為 ， “為1個(gè)、5個(gè)或100個(gè)Claude的工作負(fù)責(zé)”是未來工程師唯一需要做的事情 。 他認(rèn)為這不是失業(yè)的威脅 ， 而是角色的轉(zhuǎn)換 。 從執(zhí)行者變成指揮者 ， 從勞動(dòng)者變成架構(gòu)師 。
給Claude一個(gè)瀏覽器來測試自己的UI ， 質(zhì)量會(huì)提高2到3倍 。 給它一個(gè)測試套件 ， 它會(huì)自我糾正 。 模型已經(jīng)具備了能力 ， 構(gòu)建讓你能夠信任輸出而無需審查每一行的系統(tǒng)才能解鎖其余部分 。
但這個(gè)轉(zhuǎn)變也沒有那么靠譜 ， 當(dāng)前的瓶頸是可靠性 。
如果AI可以在10天內(nèi)構(gòu)建自己的繼任者 ， 人類團(tuán)隊(duì)面臨著“不可能的競賽”來審計(jì)正在創(chuàng)建的內(nèi)容 。
PromptArmor報(bào)告稱 ， Cowork可以通過提示注入被誘騙將敏感文件傳輸?shù)焦粽叩腁nthropic賬戶 ， 而在授予訪問權(quán)限后無需任何額外的用戶批準(zhǔn) 。
這個(gè)過程不僅相對(duì)簡單 ， 而且愈發(fā)難以收拾 。 AI性能越強(qiáng) ， 權(quán)限越高 ， 那么這個(gè)情況就會(huì)越惡化 。
Anthropic對(duì)此的回應(yīng)是 ， 這個(gè)問題超出了范圍 ， 因?yàn)榘苡绊懘a的GitHub存儲(chǔ)庫已在2025年5月存檔 ， 并且不計(jì)劃修補(bǔ) 。
盡管存在這些風(fēng)險(xiǎn) ， 但AI構(gòu)建AI的趨勢(shì)已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn) 。
03
目前AGI已經(jīng)初具呈現(xiàn) 。
這就不得不提起Claude Code引入的CLAUDE.md系統(tǒng)了 。 這是一個(gè)積累機(jī)構(gòu)知識(shí)的機(jī)制 ， 工程師在同事的PR上標(biāo)記@.claude來添加學(xué)習(xí)內(nèi)容 ， 將AI視為一個(gè)正在入職的工程師 ， 積累機(jī)構(gòu)知識(shí) 。
用戶維護(hù)一個(gè)錯(cuò)誤文件 ， 記錄2500個(gè)token的累積更正 ， 作為一個(gè)實(shí)體的記憶 ， 否則它會(huì)在會(huì)話之間忘記一切 。 每個(gè)沖刺 ， AI在該代碼庫中變得更聰明 。
這種學(xué)習(xí)不是被動(dòng)的知識(shí)積累 ， 而是主動(dòng)的能力提升 。 Claude Code現(xiàn)在可以提出自己的想法 ， 建議應(yīng)該構(gòu)建什么 。 它不再只是執(zhí)行指令 ， 而是參與到創(chuàng)意過程中 。
這種從工具到伙伴的轉(zhuǎn)變 ， 是AGI的一個(gè)關(guān)鍵特征 。
Anthropic在2025年發(fā)布的《AI輔助研發(fā)效率白皮書》中提到了這么一個(gè)事情 ， Claude所輔助的工作中 ， 27%是“否則不會(huì)完成” 。
“否則不會(huì)完成”就是那些因?yàn)閮?yōu)先級(jí)低、耗時(shí)久、回報(bào)不確定而被跳過的任務(wù)的統(tǒng)稱 。 比如為某個(gè)小眾功能做交互式數(shù)據(jù)監(jiān)控儀表板 ， 不做也不會(huì)影響主線進(jìn)度 。 那么如果這個(gè)數(shù)據(jù)監(jiān)控儀表板沒有做 ， 它就會(huì)被歸類為“否則不會(huì)完成” 。
只需給出目標(biāo) ， Claude就能自主設(shè)計(jì)、編寫、測試 ， 工程師僅需最終審核 ， 從而讓 “不值得做” 的任務(wù)變得可以做 。
Anthropic在白皮書中寫道 ， 這種把“否則不會(huì)完成”變成可以完成的能力 ， 其增長不是線性的 ， 而是指數(shù)級(jí)的 。
當(dāng)一個(gè)人類大腦可以監(jiān)督15個(gè)并行會(huì)話時(shí) ， 每個(gè)會(huì)話都被信任獨(dú)立執(zhí)行 ， 生產(chǎn)力不是增加15倍 ， 而是開啟了全新的可能性空間 。
任務(wù)不再受限于人類的時(shí)間和注意力 ， 轉(zhuǎn)而受限于問題的復(fù)雜性和AI的能力 。
當(dāng)然話又說回來了 ， 目前AGI呈現(xiàn)仍然有明顯的局限性 。
AI構(gòu)建的是仍然停留在應(yīng)用層工具這個(gè)階段 ， 而非底層模型 。
Claude沒辦法構(gòu)建一個(gè)Claude 。 遞歸自我改進(jìn)仍然局限在特定領(lǐng)域 ， 而不是全面的智能提升 。
可靠性仍然是瓶頸 。 ChatGPT Agent在簡單任務(wù)上的基線成功率只有12.5% ， 需要大量優(yōu)化才能達(dá)到實(shí)用水平 。 即使是表現(xiàn)最好的系統(tǒng) ， 也會(huì)在復(fù)雜的用戶界面和擴(kuò)展工作流程中遇到困難 。
接下來還需要面對(duì)安全問題 ， 提示注入攻擊、數(shù)據(jù)泄露、意外的破壞性操作 ， 這些風(fēng)險(xiǎn)隨著AI自主性的增加而放大 。
當(dāng)前的安全措施主要依賴于沙箱隔離和權(quán)限控制 ， 但這些機(jī)制在面對(duì)復(fù)雜的攻擊場景時(shí)可能不夠 。
不過目前最大的瓶頸是Agent的通用性不夠高 。
雖然這些Agent可以處理多種任務(wù) ， 但它們?cè)谔囟I(lǐng)域的表現(xiàn)仍然遠(yuǎn)超跨領(lǐng)域的泛化能力 。
AGI的實(shí)現(xiàn)路徑不僅是語言模型性能的提升 ， 更是產(chǎn)品形態(tài)和工作流設(shè)計(jì)的系統(tǒng)工程 。 當(dāng)前的Agent產(chǎn)品展示了這條路徑的早期階段：從被動(dòng)的對(duì)話到主動(dòng)的執(zhí)行 ， 從單次交互到持續(xù)學(xué)習(xí) ， 從人工監(jiān)督到自主工作 。
Gartner的《AI Agent 重塑企業(yè)采購報(bào)告》預(yù)測 ， 到2028年 ， 90%的B2B采購將由Agent處理 ， “Agent商務(wù)”將控制超過15萬億美元的支出 。
到2028年 ， 使用多AgentAI處理80%客戶面向業(yè)務(wù)流程的組織將占據(jù)主導(dǎo)地位 。 AI是一個(gè)企業(yè)的基本能力 ， 而不是附加功能 。
它們將工作流程重新設(shè)計(jì)為基于AI以及AI優(yōu)先 ， 而不是將AI塞入現(xiàn)有流程 。
但這個(gè)轉(zhuǎn)變不會(huì)一帆風(fēng)順 。 Gartner還預(yù)測 ， 到2028年 ， 25%的企業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全事件將由AIAgent的誤用引起 。 隨著AI獲得更多自主權(quán) ， 風(fēng)險(xiǎn)也在增加 。
不過必須要承認(rèn)的是 ， 從Cowork到Manus ， 從Gemini CLI到ChatGPT Agent ， 這些產(chǎn)品正在重新定義人機(jī)協(xié)作的邊界 。
當(dāng)ChatGPT還在陪聊時(shí) ， Cowork已經(jīng)開始“打工”了 。 AI不再是回答問題的工具 ， 而是完成任務(wù)的伙伴 。 這個(gè)轉(zhuǎn)變的深遠(yuǎn)影響 ， 我們才剛剛開始理解 。
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