2026年AI圈讨论的关键词从“更强的模型”明显转向了“更强的AI-Native Workspace”。原因很现实：单纯会聊天的 AI，已经不稀缺；能把事办完的AI，才稀缺。
而“把事办完”，靠的不是智商炫技，而是两件更工程、也更产品的东西：
而本次MiniMax桌面Agent 2.0的目标很明确：它想做的不是聊天框，而是“AI原生工作台”。
MiniMax把Agent2.0 定义为一个“AI原生工作台（AI-native Workspace）”，核心变化是：从Chat式对话框，变成能感知本地环境、拆解复杂任务、并提供专家级技能的协作伙伴。
1）产品形态：Desktop App + Expert Agents（再加“可自定义专家”）
简而言之，Desktop更像“动手”，Experts更像“内行”。
2）产品设计：工作目录
安装后你只要选定一个工作目录，Agent就能读取、分析、批量处理该目录下的文件。这比“上传一个文件让AI总结”高级得多，因为它把AI的输入从“单次投喂”变成了“持续的上下文边界”——这就是工作台的味道。
官网下载地址：https://agent.minimaxi.com/
3）能力实测：它在追求“交付闭环”
◦ 1、MiniMax Agent Desktop（桌面端）：让Agent跳出网页，能操作本地文件、本地环境，并启动网页自动化任务；支持Windows/Mac双版本。
◦ 2、Expert Agents（专家智能体）：把私有知识、行业SOP（标准操作流程） 封装进“专家分身”，解决“通用多智能体只到70分”的可靠性问题，现在借助Expert Agent可以将这一分数拉升到95-100分。
◦ 3、自定义 Expert Agents：允许你用更自由的上下文与设置，把它训练成“懂你行规”的长期搭档。
a. 1、Skills（技能）：可复用、可调用、可组合的工作流
b. 2、Workspace（工作台）：能进到你的真实工作环境里，把这些 skills 跑起来。
c. 定时刷热点：要求每天9:00 为我提供过去 24 小时内AI领域的重点新闻摘要。每条新闻提炼一个核心要点，并分析是否会对A股/H股/美股相关的股票产生什么影响。记得每条摘要附带网络检索来源，确保清晰易读。”
文件夹级批处理→出 PPT：可以把一堆技术博客从文档中抽取要点并做成 PPT，耗时约20分钟。
在检索过程中，Deskstop App既没有一口气全部并联任务，也没有逐个串联，而是通过分组搜索的方式，保证速度和质量。完成表格后，再通过Python代码写入了原来的本地excel中。
MiniMax Agent 2.0它能把你从“复制粘贴+窗口切换”的低价值劳动里解放出来，它更像一个“桌面实习生 + 行业老师傅”的组合：桌面端负责执行（干活麻溜的实习生）+Expert Agents 负责方法论与行规（部门里有多年实操经验的老员工）。
二、为什么 AI 圈突然集体谈AI-Native Workspace？
如果我们把2023-2024的AI理解成“学会说话”，而2025-2026的AI必须学会“如何干活”。“干活”的分水岭不是参数量，而是：能不能稳定调用工具、遵循规则、交付结果。
1）不仅仅是“提示词”，而是“可复用的工作流”
最近一批Coding Agent/Desktop Agent产品的共识是：你不能靠一段prompt把所有工作流程一次性焊死。真正可用的是“技能化”的封装：
最近大家都在谈论的Skills = “一段可复用的工作流” + “触发时机” + “调用规范”。MiniMax在他们最新的Coding Agent评测文章里把“Skills文档”和“Memory（跨会话偏好/状态）”放到了和系统提示、仓库规范同一层级，强调这是一个多层级指令系统：Agent既要完成结果，还要在过程中同时满足多条规则约束。
这也是为什么“只看最终跑没跑通”的Outcome-based榜单开始不够用了：真实工作里，过程不合规=不可用（比如不该删文件却删了、要求先备份却直接覆盖、命名规范不遵守等）。
能持续探索、学习并把复杂行为沉淀成一个“skill library”，后续遇到新任务就从技能库里检索组合来完成。
推理不是为了写段漂亮的答案，而是为了在行动（调用工具/环境交互）中不断修正计划、降低幻觉。在2026年的当下，模型负责“想”，skills负责“做”；而产品体验的天花板，越来越取决于skills体系而不是聊天能力。
三、Agent的最终形态：什么叫真正的AI-Native？
很多人把 AI Native 理解成“把AI塞进一个产品里”，但我更愿意用一句更苛刻的定义：AI-Native = AI成为默认交互层，而不是外挂功能。
你不再围着工具转，而是工具围着 AI 转；AI 不止给建议，而是能在权限边界内完成交付。因此Agent的最终形态可能需要满足几个条件：
1）有“可控的行动能力”：必须权限清晰、可审计、可回滚
桌面Agent和普通对话的区别在于它能读/改/建文件，并且支持任务队列与并行处理；同时也提醒“可能做出破坏性动作”和“prompt injection风险”，需要用户保持控制，但也意味着安全与权限设计变成产品核心。
2）有“技能体系”：skills 必须可复用、可组合、可评估
MiniMax的工程评测强调skills文档与多层级规则系统，即技能像“软件组件”一样被管理，而不是像“灵感prompt”一样被遗忘。
3）有“长期记忆”：跨会话的偏好、项目状态、决策延续
没有记忆的agent永远是“初次见面者”，这一点在真实工作流里是硬伤。MiniMax把Memory/Preferences当作与系统提示、仓库规范并列的约束来源，本质上就是在给“长期协作”铺路。
4）有“工作台形态”：把碎片工具统一成一个协作界面
MiniMax本次选择“AI-native Workspace”命名的原因可能在于它瞄准的不是某个单点功能，而是“把执行、资料、产出统一在一个桌面工作台”。
四、MiniMax 的独特之处：“工作台 + 专家化”两条腿走路
MiniMax 这次最有辨识度的点在于：
拆需求→下载文档→分析解读→填回原表：让 Desktop App 读本地表格 → 上网把 10 个 AI大模型的信息查全 → 写回表格。过程中它用 Python 读写表格、做串并联混合检索控并发、再结构化写入。我又让GPT帮我检查了一遍，数字几乎没有太多出入。
桌面工作台（Desktop）强调执行力：本地文件/本地环境/网页自动化，目标是“能交付”。
Expert Agents 把专业度做深：用私有知识与 SOP 把“通用 70 分”拉到“接近可依赖”。
如果说很多大厂桌面助手仍偏“问答增强/功能入口”，那 MiniMax 这条路线更像：把模型能力直接做成一套可感知、可执行、可交付的生产力工作台。 $MINIMAX-WP(00100)$
计算机团队介绍
吕伟：执业证书：S0590525110033
国联民生证券计算机行业首席分析师，北京大学理学硕士，2021年加入民生研究院，2025年加入国联民生研究所
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