Kimi Work 和 CoWork。图片由 AI 生成

文丨苏扬

编辑丨徐青阳

Vibe Working 有可能是接下来比 Vibe Coding 更火的词。

就在上周，Kimi 发布了新的 Windows 和 Mac 客户端，增加了 Kimi Work 模式。

Kimi 对这款产品的定位很明确：一款面向知识工作者的通用型本地 Agent。它的主要产品特点包括：

内核是 Kimi Code，继承了本地 Agent、Skill 技能包以及 Kimi Agent 的建站、PPT 等能力

接入了同花顺、天眼查等金融、科研、法律等领域的专业数据库

内置了可以操控浏览器的 WebBridge 产品方案

内置了 Kimi K2.5 开始推出的 Agent 集群

把 Kimi Work 从 Coding 里分拆出来，明确面向知识人群，定位为通用 Agent，不是因为编程类的产品不好，很大一部分原因是 Kimi 想把 Agent 能力从编程泛化到更多场景。

早期，编程类 Agent 产品都是 " 终端 "" 命令提示行 "，观感就是满屏代码，这种环境对于程序员友好，非编程类用户未必能适应。

所以，Kimi Work，决定不这么做。

因为面向的是知识用户，Kimi Work 被做成了用户最熟悉通用软件的样子：右边是对话框、左边侧边栏是功能分类，用户可以在 Chatbot 模式和新加入的 Work 模式中间切换。

外观上，Kimi Work 和 Codex 有点像，但从内核看，不能把它当做一款中国化的 Codex。

Kimi Work Beta 版软件界面

01  

从现在开始氛围办公

卡帕西去年提出了 Vibe Coding ( 氛围编程 ) 的概念，当时这个词非常火，相当于用自然语言发指令，Agent 通过 LLM 执行编程任务并交付结果。

问题是，人人都需要做编程开发、写网页、做小游戏吗？不好说。

我特意搜了一下目前 Mac OS 的使用场景排行，当中 67.2% 的日活设备在处理文档、表格与工作沟通，覆盖的生产力软件包括 Notion、Microsoft 365 以及一些办公 IM。

Kimi Work 算是一款针对上述办公场景极其友好的产品，你不再需要打开终端、敲命令、配环境，只需要用自然语言描述目标，Kimi Work 就会在你的电脑上：拆解任务、并行执行子任务、调用本地工具、操作浏览器、创建和整理文件夹、交付文档 / 表格 /PPT 等工作产物。

换句话说，除了不能代替你使用社交、办公 IM 与人沟通外，其他办公任务基本都可以用 Kimi Work 这个通用 Agent 来执行。

特别强调一下：Kimi 里面内置了专业的数据源，包括同花顺、世界银行经济数据库等等，这意味着金融类用户安装 Kimi Work 之后就能 " 开箱即用 "，不需要单独为相关的数据去付费和配置 API。

Kimi Work 预装的数据库类型

正是因为这样的差异，所以不能把它理解为中国版的 Codex。

插上各种插件、数据源的 Kimi Work，不排除带来一场工作范式的变化，所以我才说，过去是 Vibe Coding，接下来更多人将进入 Vibe Working ( 氛围办公 ) 。

当然，也要提醒大家，功能虽然好用，但也有可能无形中榨干你的生产力，增加你的工作时长。

02

WebBridge 和 Agent 集群 " 两只手 "

5 月中旬，Kimi 上线了 WebBridge 产品，让 AI 来操作浏览器，当时会让人觉得节奏略慢了一些，但不到半个月时间，Kimi 直接把这个能力集成在 Kimi Work 新产品当中，这个转变和反差，还是挺大的。

可以说，WebBridge 是 Kimi Work 一只非常 " 关键的手 "。

过去，一些传统的 Agent 调用网络工具，都是发送 HTTP 请求，然后拿结构化数据，但由于大量数据需要登录之后才能查看，很多平台也做了非登录用户访问限制，甚至还有验证码的问题，传统 Agent 难以轻易越过这些障碍。

虽然有些平台提供了 API，比如 X（前 Twitter），但价格贵、套餐量少，长期用也烧不起。

Kimi WebBridge 的方案是：让 Agent 真正操作你电脑上的浏览器，像人一样登录、点击、读取页面内容。只要登录状态正常，你可以在对话里直接用自然语言指示它用 WebBridge 来操作你的浏览器。

指示 Kimi Work 使用 WebBridge 取关马斯克 X 账号

我让 Kimi Work 使用 WebBridge 给马斯克的最新一条推文点赞，然后又让它帮我取关了马斯克，最后又让它关注回来，由于中间夹杂着推理过程，包括对浏览器上的元素进行分析，速度不及人类，但整个链路是可以完整、成功执行的，且你不需要盯着它。

点赞、取关和关注都只是 WebBridge 的简单示例，你也可以基于这种能力，做更有创意的任务延展，比如每天定时去某个页面上做一个打卡操作等等，反正浏览器已经交给它了，剩下的就看任务是什么。

利用 Kimi Work 生成公众号模板，gif 图片由 Kimi Work 制作

Kimi Work 的另一个超酷功能，是集成了 Kimi K2.5 时代就有的 Agent 集群——简单说就是把一项任务拆分成多项工作，然后交给不同 Agent 来完成。它有点类似 GPU 并行计算的概念，把一个人类只能串行操作的任务，变成了一个多 Agent 并行执行的范式。

Agent 集群最多可以同时调用 300 个 Agent，可以想象一下这种画面：一个人带着 300 个 Agent 干活，还挺带感的。

过去很多人关心：啥是 OPC（一人公司）？我感觉这可能算是一个答案。当然，不是所有的任务都会全量调用这么多 Agent，实际执行过程中，主 Agent 会自动拆解任务，然后去对应分配 " 人力 "。

单 Agent 与 Agent 集群用时对比

我特地用了长鑫招股书 PDF，大概 300 页左右，测试了单 Agent 和 Agent 集群（包含主 Agent 总共调用了 5 个 Agent）的差别，这个过程中还混搭用到了归藏的 PPT Skill，单 Agent 制作耗时在 43 分钟，而 Agent 集群耗时在 21 分钟左右。

不过这里也有推理和最后任务量的差异，时间差别仅供参考，但显然，Agent 集群直接把效率拉满了。

基于归藏 PPT Skill 和招股书 PDF 文件制作的 PPT 效果，gif 图片由 Kimi Work 制作

哦对了，刚刚有消息说，月之暗面寻求 300 亿美元估值融资 20 多亿美元，300 个 Agent 对应 300 亿美元，这意思是 1 个 Agent 估值 1 个亿 ?

03

Skill 是真有说法

Kimi Work 的 " 技能 " 广场

Kimi Work 设置了一个 " 技能 " 广场，分为已安装和推荐技能两个板块。

这很好理解，推荐板块就是还没安装的。已安装里面则包括了一些常见跟知识用户场景相关的 Skill，类似深度研究、竞品分析和战略规划等等，而这些都是经过用户和平台筛选的技能。

如果广场上的技能都满足不了要求，你也可以直接从本地安装自己开发或者收集的 Skill。

日常应用的话，广场里面可以直接点击使用，但更高频的应用应该是对话框选择 Skill，添加特定 Skill 它会默认给你一段提示词来触发技能，当然你也可以不勾选，直接用提示词来触发 Agent 去调用相关 Skill。

前面提到的归藏 PPT Skill，昨天下午我在测试预览版的时候，线上还是没有的，所以我还特地去找了归藏本人求资源，结果早上一来，发现推荐技能里面已经预置了这套 Skill。

你可以感受一下 Kimi 这个效率。

当然，这里我觉得也有一些可以改进的地方：广场还没有做计数、分类、搜索这些能力，也没有热度排行，希望能够在接下来的版本中很快迭代。

另外，目前已安装的 Skill 里面，很多都是英文名称和描述，也期待之后能做更多的中文标记。

04

92% 的代码由 AI 生成

文章开头，我说这是 Kimi 产品历史上开发到上线最快的产品，整个过程只用了一个星期。

更重要的是，它是一款 AI 开发的产品——在开发过程中，Kimi 工程师使用 Kimi Code 等 Coding Agent 工具，一周内完成了 Beta 版的 Mac 和 Windows 客户端。开发过程中，累计产出超过 5 万行有效代码，其中 92% 由 AI 自主生成。

用一套 Agent 产品，打造了另一个 Agent 产品，相当于 "AI 再造 AI" 概念具象化了。

关键在于，背后的 K2.6 模型对长程任务、Agent 集群等能力项的支持—— 13 小时连续编码、300 个子 Agent 并行协作，以及 4000 余次自主工具调用。

自动化科技线索监控定时任务，gif 图片由 Kimi Work 制作

在这之前，我用过很多 Agent 产品，既有原生的 " 虾 "" 马 "，也有各种中国化的产品，会自己 DIY 一些自动化工作流，就是功能没有那么稳定，可能会中断，但我认为一定会有聪明的公司，把这些基础、断层的能力去做产品化。

那么到底是什么样的团队、公司来做这件事？

Kimi Work 给的答案是第一方模型公司——模型能力强在哪里，特色是什么，通用 Agent 产品里就会出现什么样的能力。所以 Kimi 2.5、K2.6 的长程任务、Agent 集群、丰富且经过验证的技能以及预装的专业数据库，都出现在了 Kimi Work 里。

最后我也想谈谈安全话题。

我自己用 Agent 产品，基本不会安装在自己的工作设备上，一般都放在云端，即便是安装在本地，也会用全新的机器——把工作设备交给 Agent 需要越过一个心理障碍，它到底会不会误操作文档，误删数据，甚至会不会弄丢我的隐私？

任务执行权限设置

Kimi Work 在这个问题上，解法是将任务固定在指定的文件夹当中。

这就像一个围栏，Agent 所操作的一切都限制在这个围栏里。任务的执行过程中，你可以选择让 Agent 请求权限，也可以给予它全部权限。

也是因为这个原因，Kimi Work 算是我第一个安装在日常办公设备上的第三方通用 Agent 产品。

回到文章开头提到的 " 工作范式 " 变化的话题，Kimi Work 本质上就是在求解：如果 AI Agent 不再只是你的 " 助手 "，而是一个可以自主拆解任务、并行工作的 " 团队 " ——你的工作方式会变成什么样？