Windows电脑装不了Claude Cowork？有Skywork就够了！

26年开年，从Claude Skills到Claude Cowork再到OpenClaw，总能引发AI发烧友们的疯狂讨论。

Agent能力进一步升级，生产力的大解放和流程的全面重构，似乎就在眼前。

那么国内发展到哪一步了呢？尤其是更多工作场景用的Windows生态，表现如何？

就最近，我的Windows电脑里，也多了一个“同事”：来自中国公司昆仑天工的桌面版Agent。

它不是那种只会聊天的 AI，是真能直接走进我文件夹、看懂我历史资料、帮我把杂活一口气做完的「桌面Agent」。

那种你平时要花一整天整理的文件、东拼西凑做的汇报材料、反复复制粘贴的数据表格，它可以自己翻、自己理、自己提炼重点，最后还直接把结果给你。

真的把Cowork这件事，做到了比工作助理还贴心。

01. 我第一次感受到，AI真的“看懂了整个项目”

像Claude Cowork，一直只支持苹果Mac电脑，从账号到权限，说实话，各种意义上对中国人不友好。

还得是咱们国产的PC端Agent，天工Skywork桌面版，率先支持了Windows。

以前用 AI，要不断喂材料：上传这个文档 → 再解释背景 → 再补一份表格 → 再说明这是谁写的。

AI 像一个永远刚入职的实习生。

而Skywork桌面Agent的变化是——它可以直接走进你的项目文件夹。

我做了一些测试：把一个混乱的项目文件夹丢给它，里面有各种笔记、纪要、图片、表格。

我说了一句话：“帮我整理这些资料，并做一份可以清晰展示并且交互的可视化网页。”

接下来发生的事情非常像个活人，就好像有人藏在背后帮我操作电脑——它是在理解一个完整项目，还顺手给做成网站了。

就像AI产品经理已经不再写PRD了，直接都是用Demo去演示需求思路，Skywork就好像是跳过了秘书式、助理式的普通整理，一步到位实现了汇报级的成果展示。

这是桌面 Agent 和网页 AI 的一个很大差别：有没有真的走进电脑文件夹里，能不能领会我存在本地数不清的历史信息，以及最终交付一个更基于本地、更深入洞察的结果。

处理图片，情况更复杂。

不知道大家有没有过，明明记得最近存了一张图在相册里，结果怎么也找不到。

电脑里存了上万张图片，却是用也用不上、删又舍不得，想分类整理又像面对代码屎山一样，无从下手。

Skywork能给图片去分类，不论是人物还是动物，都能分得清。

第一步是识别、分类，第二步还可以直接梳理好，用PPT来呈现。

它让人觉得非常有眼力价。

有点像那种惊才艳艳的实习生，上班第一天，就比很多老员工干得还好，让人只想感慨前途无量。

我第一次，有点嫉妒一个Agent，因为它比我强的地方，太多了。

02. 这个 AI 同事，会自己选“大脑”干活，让杂活消失

模型选得对不对，直接决定成品质量。

Skywork 桌面版有个让我很惊喜的能力：它可以在 Claude 和 Gemini 模型之间自动切换。

我不需要在外面切换模型，它自己知道什么时候该“用文科脑”，什么时候该“用理科脑”，什么时候综合在一起。

对比很多只能固定模型的桌面 Agent，这种多模型调度更像真实团队协作，都是不同问题，找不同专家，不会让一个人硬扛所有活。

真正让我上头的不是炫技功能，是那种，电脑里的“脏活累活”开始被悄悄接管的感觉。

比如这些高频又烦人的事情：

• 文件夹乱到不想点开

• 会议纪要要手动变成结构化表格

• 数据要来回在 Excel、Word、PPT 之间搬

• 做个介绍页还要找人搭网页模板

现在变成：一句话任务解决好，让Skywork自己去跑。

好比下面这个，处理银行对账单，生成excel表格，先识别再梳理再盘点。

这对模型的数学能力就很高。

慢慢产生一种感觉：我终于不再是算数、代码、写字的工人了，终于可以当家作主，自己做判断和决策。

很想说，Skywork这个桌面Agent帮我做的工作，也许不是最难的，但真的是最烦的。

那些高级的、有创意又好玩的活，让我来；那种又琐碎又麻烦、在垃圾堆里扒拉的事，让它来。

04. Skywork桌面版正在定义下一代生产力入口

如果把Skywork这次带来的桌面版Agent，放到更大的商业语境里看，它代表的也许是生产力入口的迁移。

过去二十年，企业软件的入口是浏览器和 SaaS，数据被上传到云端系统，人围着工具转；

而桌面 Agent 的逻辑正好相反——AI 主动进入本地工作环境，围着人的真实工作流转。

这意味着价值不再只来自“在线协作平台”，而来自谁能更深地嵌入操作系统层、理解本地文件上下文、接管跨软件的长链路任务。

从商业竞争看，这是一条和传统 SaaS 完全不同的赛道：它拼的不是功能模块数量，而是对真实办公场景的渗透深度，以及对复杂任务闭环的完成能力。

谁先成为“默认驻扎在你电脑里的 AI 员工”，谁就可能掌握下一代生产力分发权。

桌面 Agent 的分水岭并不在“能不能生成内容”，而在上下文边界的扩展能力。

桌面环境，天然就是一个复杂、动态、充满噪声的真实世界——

文件结构会变化、格式不统一、信息分散在不同软件里。

只有当 AI 具备 agentic 的循环决策能力，它才能从生成一段内容升级为把一件事情做完。

这也是为什么桌面 Agent 被视为 Agentic System 最早落地的高价值场景之一。

网页 AI 的上下文来自用户上传的只言片语，而桌面 Agent 的上下文来自整个项目文件夹、历史版本、跨格式资料以及文件之间的隐性关系，这对模型调度、文件理解、权限控制都提出了更高要求。

多模型自动路由的意义也在这里体现出来：

不同模型在逻辑推理、多模态理解、结构生成上的偏长被动态调用，Agent 才能在长链路任务中保持稳定输出，不致于在某一个环节智商掉线。

当上下文获取能力 + 模型调度能力 + 本地执行框架结合在一起时，AI 才真正具备从对话工具进化为生产力单元的技术基础。

而从Computer Use的技术演进角度看，让AI能点鼠标相对容易，但是让它能在操作系统层，建立可理解的环境模型，很难。

早期的Computer Use更像宏脚本自动化：按坐标点击、按流程执行，环境一变就失效了。

而新一代Agent强调语义层理解——它知道一个文件夹代表一个项目阶段，一张表格是一组结构化数据，一份 PPT 是一套表达逻辑。

这种从「像素级控制」到「语义级操作」的跨越，本质上是把操作系统，从图形界面转化为可推理的知识空间。

当 Agent 能把“看见桌面文件”转化为“理解工作上下文”，Computer Use才真正成为生产力能力，终于不再是拿来演示的demo和噱头。

两者结合的话，Agentic System提供决策循环的大脑结构，Computer Use让Agent有了进入真实数字环境的手和眼睛。

前者决定 AI 会不会思考和规划，后者决定 AI 能不能真正把规划落地执行。

看起来，Skywork已经在尝试把这两层能力，在桌面场景中稳定协同了。

这也是我看到的Skywork，对于未来Agent发展路线很有想象力的定义。

05. 这可能是AI第一次，真正走进日常

我们以前谈 AI 办公，总像是在谈一个外部工具。

开个网页、复制点内容、关掉继续干活。

但桌面 Agent 的形态变了。

AI 不再等你把世界切碎喂给它，而是开始进入你的真实工作环境，理解项目、理解文件结构、理解上下文。

就感觉，25年还显得虚空悬浮的Agent，已经很深嵌入到了工作的具体流程里。

我开始习惯，把杂活丢给Skywork，把精力留给判断、创意和真正重要的事情。

工作这件事本身，已经悄然进入了一个全新的阶段；而Agent，也进化成了完成度更高的版本。

也许再过一年，我们回头看现在，会觉得——2026年，是 AI 正式入职人类办公室的第一年。

世界是一个巨大的上下文，

而这次解锁上下文秘密的Skywork，

它不在空中、不在云端，

它就在你的桌面上。

下载地址：https://skywork.ai/desktop