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一、从“聊天机器人”到“生产力引擎”：AI价值坐标系的重构

2023年，AI圈的关键词是“千亿参数”“多模态”；2026年，风向已彻底转向“AI-Native Workspace”（AI原生工作台）。这种转变背后，是企业对AI价值的认知升级：单纯的对话能力已沦为基础配置，能闭环完成任务的“实干型AI”才是稀缺品。

以MiniMax最新发布的Agent 2.0为例，其核心突破在于将AI从“被动应答”推向“主动执行”。传统聊天式AI需要用户反复输入指令，而Agent 2.0通过“桌面端+专家智能体”的双引擎模式，直接切入真实工作场景：

· 桌面端（Desktop App） 如同“数字化实习生”，可读取本地文件夹、操作Excel表格、批量生成PPT，甚至通过Python代码实现跨平台数据整合。实测显示，它能在20分钟内将多个技术文档提炼为结构化PPT，或自动抓取10个AI大模型数据并写入本地表格，误差率接近零。

· 专家智能体（Expert Agents） 则扮演“行业老师傅”角色，通过封装私有知识和SOP（标准操作流程），将通用AI的任务完成度从70分提升至95-100分。例如，用户可自定义“财经热点分析师”智能体，每日9点自动推送AI领域新闻摘要，并关联A股/H股/美股影响分析，附带检索来源。

这种“执行+专业”的组合，彻底改变了AI的应用范式——不再是“我问你答”，而是“我提需求，你出结果”。

二、AI-Native Workspace：重新定义生产力工具的底层逻辑

为什么“工作台”会成为2026年的核心赛道？本质上，这是AI从“工具外挂”进化为“交互核心”的必然结果。MiniMax提出的“AI-Native”四大标准，正在成为行业共识：

. 可控的行动能力：区别于网页端AI，桌面Agent可操作本地文件、管理任务队列，但通过权限审计和回滚机制避免风险，安全设计成为产品核心。

. 可复用的技能体系：将“刷热点”“做PPT”“填表格”等流程封装为可组合的“Skills”（技能模块），如同搭积木般应对复杂任务，而非每次从零写提示词。

. 跨会话长期记忆：记住用户的格式偏好、项目进度甚至决策逻辑，避免“每次都是初见”的低效协作。

. 一体化工作台界面：整合文件管理、工具调用、结果输出于一体，终结“复制粘贴+窗口切换”的低价值劳动。

这一模式直击企业痛点：据测算，传统办公中60%的时间消耗在信息搜集、格式转换等机械操作上，而Agent 2.0可将此类工作效率提升3-5倍。

三、财经视角：AI生产力工具如何重塑产业价值？

从资本市场看，“AI-Native Workspace”的爆发或将引发两条投资主线：

· 基础设施层：支持本地环境交互、技能封装的底层技术提供商，如MiniMax等掌握“桌面端+智能体”核心能力的企业。

· 垂直行业应用：金融、法律、医疗等对“合规+效率”要求极高的领域，Expert Agents的行业定制化需求将快速增长。

值得注意的是，MiniMax的“两条腿走路”策略——用桌面端保证执行力，用专家智能体提升专业度——已展现出差异化竞争力。相较于大厂侧重“功能入口”的助手类产品，其更接近“生产力操作系统”的定位，这或许正是AI从“技术赋能”迈向“范式革命”的关键一步。 $MINIMAX-WP(00100)$