Alter聊科技 09-11
AI越来越全能,打工人越来越累?商汤小浣熊打破了悖论
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人机交互从对话框走向自主执行,正在悄然重构我们的生产力组织。这是一场围绕苹果秋季发布会报道的实测,也是下一代 AI 办公的真实剖面。

撰文|张贺飞

编辑|沈菲菲

过去几年,AI 办公一直在做一道 " 加法题 "。

从写文案、做 PPT,到查资料、分析数据,大模型能够完成的任务越来越多;进入 Agent 时代后,AI 又长出了 " 手和脚 ",开始自己调用工具、操作网页、处理文件。

可一个有意思的现象是:AI 会干的活越来越多,为什么人还是这么忙?

原因并不复杂。

现实中的工作,从来不是一道道彼此独立的题目。

以一场科技发布会选题为例,需要先追踪官方信息,再整理新品和参数;接着翻出上一代产品做对比,从数据变化里寻找异常;发现值得关注的地方,还要继续研究行业背景和竞争格局;最后才是找选题、搭框架、写稿、做 PPT。

几乎每一步都可以找到 AI 帮忙,但问题在于:负责拆任务、传资料、催进度、做判断,再把所有结果拼起来的,依然是人。

到了 Agent 时代,AI 办公真正需要跨越的门槛,已经不是 " 还能多做一件什么事 ",而是:能不能从完成一个个零散任务,走向接手一整段完整工作?

最近更新的商汤小浣熊桌面端和移动端,跨过了这道坎。

本地 Agent 开始进入电脑里的真实工作环境,能够直接处理本地文件、操作网页;不同专业能力可以组成专家团协同执行;当人离开电脑,手机端还能继续查看进度、追加指令,让任务接着往前跑。

功能听起来不少,但我们更关心一个最实际的问题:它真的能接住一份工作吗?

9 月 10 日凌晨的 2026 年苹果秋季新品发布会,刚好为我们提供了检验商汤小浣熊办公能力的 " 试金石 "。

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我给自己招了 7 个 AI 同事

每年的苹果秋季发布会,对创作者来说从来不是一场轻松的科技春晚,而是长达数小时的高强度体能与认知战。

不仅要熬夜盯直播,散场后还要核验密密麻麻的规格表、做代际比对、翻看供应链研报、在海量同质化 " 噪音 " 里死磕深度选题,还得在天亮前做出早会汇报的 PPT。

过去应付这一切,需要浓缩咖啡、多块屏幕和整夜的肉身硬扛。但在今年,我把工作丢给了商汤小浣熊。

发布会结束后,我先在商汤小浣熊桌面端创建了一个名为 " 科技发布会作战室 " 的专家团,由我的 AI 分身担任团长,带着行业研究员、数据分析师、写作主编、PPT 大纲策划师、PPT 设计师和创意模式 PPT 设计师,按照我提前设定的执行步骤、复核标准和交付内容协作。

简单来说,就是把过去做科技发布会选题的经验和方法论,沉淀成了 7 个可以自动交接协同的专家团。

我设定的团队执行流程

创建完成后,给【科技发布会作战室】发送了一段任务指令(使用的大模型是 GLM5.3 和深度思考模式):

围绕苹果 2026 年秋季新品发布会,完成从会前背景研究、会后信息追踪、事实核验、产品与数据分析、行业判断、选题策划,到文章与 PPT 交付的端到端工作。优先获取品牌官网、官方新闻稿、官方产品页、开发者文档、财报及其他一手信源,并结合授权范围内的历史资料、行业公开数据和可靠媒体报道,判断本次发布会真正发生了哪些重要变化。  

不以复述发布会为目标,重点回答三个问题:发布了什么?真正变了什么?为什么值得关注?

可能很多人会好奇:为什么敢完全放手让商汤小浣熊自己跑?

因为商汤小浣熊桌面采用的是 " 云端能力 + 本地 Agent" 双引擎架构:云端大模型承载复杂的逻辑推理、复杂任务规划、多模态理解、文档生成等核心 AI 能力;本地 Agent 负责连接用户电脑环境,完成本地文件访问、系统工具调用、浏览器自动化、企业协作系统连接和本地任务执行。

让桌面端既能继承网页版的完整 AI 办公能力,又能进入本地办公环境,完成更贴近执行层的任务。

比如任务过程中需要频繁打开浏览器、保存文件,本地 Agent 获得了系统授权,不再需要我手动来回确认、搬运文件,让 Agent 直接在本地工作区读写并生成 Excel、Markdown 与 PPT 文件。

当屏幕上的任务队列开始自行拆解流转,我没有像往年那样守在桌前,直接关掉显示器,回房间补觉去了。

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把电脑里的小浣熊装进口袋

把工作交给 Agent 去跑,很多用过类似产品的人都会有一个隐秘的心理痛点——进程焦虑。

一个长达数十分钟甚至数小时的长任务,在以往那些只有电脑端的产品里,哪怕躺在床上也睡不踏实——总担心网络断了、程序卡死了;哪怕半夜脑子里突然蹦出一个绝佳的新想法,根本没办法远程同步到电脑上的 Agent,往往得挣扎着爬起来开电脑。

商汤小浣熊的跨端协同,着实惊艳了我们。

凌晨 5 点多半睡半醒的时候,突然想到苹果在发布会上晒的一个亮点:A20 Pro 采用 6 核心 CPU,由 2 颗超级核心和 4 颗能效核心组成,每个核心都配备了神经网络引擎,用于高效完成各类端侧 AI 任务;同时还配备了 7 核心 GPU,性能提升最高达到 40%,同样是行业内最快的表现。

在 CPU 和 GPU 上挤爆牙膏,是否可以在本地运行端侧模型?都有哪些潜力和想象空间呢?

如果是在以前,大概率要强行从床上爬起来,到电脑上给 AI 部署一个新的深度调研任务,或者直接在手机上问大模型,起床后再手动把信息发送到电脑上进行解读。

但我提前将商汤小浣熊的手机端和桌面端进行了绑定,可以实时在手机端查看桌面端的在线状态。有了新的任务需求,直接长按对话框语音输入,然后同步到桌面端执行。

以下是我对商汤小浣熊不同终端的分工建议(仅供参考):

桌面端(主执行):承担最重、最累的本地 Agent 落地。直接读写本地文件、调用浏览器工具,并将最终成果沉淀在本地或一键同步到飞书、企微、钉钉;

移动端(轻响应):随时随地查看长任务流水线进度,支持语音交互,快速追加需求与阶段确认;

网页端(深规划):承担全局规划、多数据源管理与深度研究(DeepResearch)。

追加完任务后,我放下手机,踏踏实实睡了个回笼觉。

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睡了一觉,7 个 AI 到底交付了什么?

早上九点回到电脑前,商汤小浣熊已经跑完了所有任务。

任务总耗时:32 分 12 秒

人工时间投入:约 10 分钟(包含创建专家团)

调用工具链路:云端模型规划 + 本地 Agent + Playwright 浏览器自动化 + 本地文件读写(Excel/Markdown/PPTX)

积分消耗:81 积分

不管是任务耗时还是积分消耗,都比我预期的好很多。

目前登录商汤小浣熊网页端的新老用户均可获得 3000 积分,登录商汤小浣熊桌面端还可额外领取 3000 积分,再加上免费版每天赠送的 300 积分,即使是适用 GLM 5.3 这样的 TOP 模型和深度思考模式,赠送的积分也足以支撑上百个深度任务。

当然,最重要的还是实际业务交付水平究竟如何?

  我们通过四个关键指标来检验:

指标一:AI 团队最终交付了什么?

打开任务工作区的文件夹,可以看到 12 个核心文件(要求的最终交付格式),包括一分钟看懂发布会、发布会事实底稿、新旧产品关键变化分析、不同版本的选题、深度文章初稿、PPT 复盘和创意传播版等等。

如果这些工作全部由人来做,至少需要 24 小时的工作量,而商汤小浣熊仅用了 32 分钟。单就任务执行效率、完成情况和交付内容而言,几乎可以说是交出了满分答卷。

指标二:AI 有没有进行深入研究?

到底是简单汇总了新闻稿,还是按照任务要求进行了数据清洗、交叉对比,我们重点关注两个核心细节:

第一个是新旧产品的关键变化分析。

不仅仅对比了 iPhone 17 系列,还将 iPhone Duo 和华为 Mate XT 2、小米 18 Fold、三星 Z Fold8 进行了横向对比,甚至涵盖了折叠屏的市场预测。

第二个是后面补充的任务是否有效执行了?

在五大行业信号的交付文件中,涵盖了价格上涨原因、物理影像等看点,并提及了端侧 AI 情况,遗憾的是 " 苹果智能暂时不适用于中国大陆市场 "。

指标三: 选题是公关通稿还是真洞察?

写作主编没有交出《一文读懂新一代发布会》式的通稿流水账,而是提炼出了 5 个极具张力的选题方向,并从新闻价值、行业价值、传播价值、新鲜度、证据完整度五个维度进行了评分。

最终"写作主编"按照评分最高的选题输出了一份 2800 字的深度文章初稿,没有止步于"为什么 iPhone 变贵了"的粗浅话题,精准将手机涨价的锅丢给了 AI 军备竞赛,不可谓不犀利。

指标四:PPT 交付物能不能直接上会?

PPT 大纲策划师将核心观点解构为演示结构,随后交由 PPT 设计师与创意模式 PPT 设计师完成落地排版。

我们曾在去年 12 月介绍过商汤小浣熊的 PPT 能力一句话生成 PPT,办公小浣熊给出了 AI 办公的正确打开方式,到了 Agent 时代,PPT 仍然是最大的加分项,尽管没有提前设定 PPT 风格,内容结构、排版仍然可圈可点,而且输出的是 pptx 格式,所有内容、图片、图表均可以修改。

附 PPT 部分截图:

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写在最后

复盘整场苹果发布会的工作,最强烈的感受并不是某个单点功能有多惊艳,而是工作状态的彻底解放。

过去几年,哪怕 AI 工具再多,我们依然在扮演着 " 提示词工程师 " 和 " 数据搬运工 ",忙于在各个 AI 间穿针引线。而在商汤小浣熊的跨端协同体系中,人与工具的关系终于发生了质的逆转:

当本地 Agent 能够深入操作系统、自主调用外部浏览器与本地工具、长程跑通多步复杂任务,并且支持跨端随时干预时,AI 终于迈出了那一步——从完成一个个任务,真正走向接手一整段工作。

人负责提出目标、定义边界、做出最终的审美与价值判断;AI 专家团与本地 Agent 负责接管漫长、琐碎且高强度的具体执行。

从昔日凌晨两点疲惫焦灼的体力战,到一觉醒来的从容验收——这种不用守在屏幕前的从容,正是 AI 赋予我们的自由。

如果你也想告别机械重复的繁琐琐事,把自己的经验沉淀为一支随叫随到的 AI 专家团。不妨亲自上手感受一下全新的 AI 办公方式,点击下面的链接即可下载体验。

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