OpenAI 押注Vibe Working，这家中国AI公司却悄悄领先了

几天前，OpenAI官宣把Codex并入ChatGPT。表面上看，这是一次产品整合，但背后的信号其实更值得关注。他们发现，Codex的用户里不只有程序员，还有大量知识工作者，他们用Codex做表格、写报告、生成PPT，而且这个人群的增速是最快的。

这个信号已经非常清晰：AI Agent的主战场，正在从编程转向日常办公。

看到这个趋势的不止OpenAI，国产AI最近也盯上了这个方向。上周，Kimi发布了一款面向知识工作者的桌面Agent产品——Kimi Work Beta版。据官方介绍，它具备了处理本地文件、操作浏览器等日常办公必备能力，同时还支持Agent集群模式，最多可以调度300个子Agent分工协作。

可以预见的是，不写代码的职场白领正在成为AI Agent的下一个目标用户群，Vibe Coding也将演变成更广泛的 Vibe Working。

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从Vibe Coding到Vibe Working

Vibe Coding的爆火，主要得益于模型推理能力、长上下文等方面的飞速发展，以及程序员长期受训形成的结构化思维和逻辑表达能力，能将模糊的需求转化为高质量的提示词。Vibe Coding核心概念，是人不再逐行写代码，而是用自然语言告诉AI要做什么，剩下的交给AI去执行。

Agent的爆发，迅速降低了Vibe Coding的门槛，非程序员群体也能够使用Vibe的方式，进行办公提效。Vibe Working浪潮席卷所有知识工作者，Vibe Working逻辑是一样的，知识工作者不再逐项处理琐碎任务，而是用自然语言把一个复杂的工作目标交出去，让AI完成整个工作流。调研、数据分析、写文档、做PPT、生成Excel等事情，AI来干。

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从跟AI聊天到指挥AI团队干活

Agent浪潮之下，打工人使用AI的方式已经被分成三个段位：第一类是闲聊型，用AI问生活常识、聊天解闷；第二类是辅助型，用AI润色、翻译、分析；第三类是执行型，用AIAgent直接完成复杂工作流、交付完整产物。

三种使用AI的方式，正在拉开了人与人之间的产能差距。闲聊型用户，把AI当成聊天搭子，用来陪伴、答疑、消磨时间；辅助型用户，开始把AI当成效率工具，在日常办公中提升局部效率；执行型用户，则更进一步，让Agent参与任务拆解、资料搜集、分析判断和结果生成，端到端交付一个完整任务。

比如大家熟悉的Codex、Cowork，以及刚发布的Kimi Work，就是执行型的典型工具。它们面向的不只是程序员，而是更广泛的知识工作者。它们能做的也不只是聊天，而是数据分析、PPT生成、研究报告撰写，甚至处理更复杂的办公任务，比如基于数据分析结果制定一套可执行的市场策略。

而且随着Agent能力的不断提升，单一Agent已经不能满足复杂任务的要求，于是演化出了Agent集群。

所谓的Agent集群，就是根据任务的复杂程度，自动调度若干数量的子Agent来分工协作，像一支团队一样工作。而且AI是天然适合并行工作的，不再受限于人类“单线程”的工作习惯，大幅提升了生产力。你不需要写一行代码就能够指挥一支AI团队，它们会自动拆解任务，分配给不同角色的Agent，各司其职，还能交叉检查。即便一个子Agent出错，也只影响局部，不会拖垮整个任务。

目前，无论是Codex、Cowork 还是 Kimi Work，都具备了调用多个Agent的能力，Kimi Work更是把子Agent的数量提升到了300个之多，换句话说，对普通知识工作者而言，过去只有大公司、大团队才能完成的复杂协作，正在被压缩到一个人和一组Agent之间。

以分析公司年报为例，传统的方式需要搜集资料、数据分析、得出结论、撰稿等步骤，它是单线程的、线性的，效率的瓶颈就在人本身。

现在，通过Agent集群就可以一次性搞定多项任务。操作很简单，这里以 Kimi Work 为例，我上传了阿里巴巴、百度、智谱、MiniMax、商汤科技等公司的2025年年报，要求Agent集群帮我做投资机会分析，生成一份PPT报告（用于给领导汇报）、一份PDF研报（用于给同事阅读）。

Kimi Work启动Agent集群，调度了调研Agent读取年报、数据分析Agent提取关键财务指标、报告撰写Agent负责整理和输出报告。

而且每阶段任务也拆分成多个Agent在跑。

根据任务难度和时长，启动相应规模的Agent集群。

这种任务，一个人做至少要两三天，Agent集群压缩到了几十分钟，而且报告的质量达到了专业水平。

Agent集群不仅能够分析年报，用来编程也同样能够大幅提升效率，在角色分工上有产品经理、前后端开发、测试、运维等等。

我一直想开发一套网页版的Windows 98操作系统，这样的任务在以前是不敢想的。不仅在UI上需要像素级复刻，里面的计算器、记事本、画图、扫雷游戏等软件都要单独开发，工作量是巨大的。

我把这个需求交给了Agent集群。它自动拆解具体任务，调度多个子Agent分工处理，有需求理解Agent、UI/UE设计Agent、前端开发Agent、后端开发Agent、测试Agent等等。

网页版Windows 98很快就开发好了。指挥Agent集群的感觉，有点像我当年坐在大厂CTO的位置上，带领上百人的研发团队，我只关注目标和结果，让AI去执行。

界面打开的一刹那，感觉我的青春回来了。

看看成品吧，有完整的启动画面，里面的软件也能够使用。一个人手搓一套操作系统，成为现实。

对于非程序员，如果你只是想要处理日常办公任务，Agent集群也能给你交付一整套产物。比如我要撰写一份Agent领域的创业商业计划书，需要一套完整的材料：一份PDF可行性分析报告（供团队内部阅读）、一份商业计划PPT（用于给投资人路演）、一份竞争对手数据Excel（用于持续跟踪市场动态）。

接到任务后，Kimi Work自动调用了同花顺/天眼查/Yahoo Finance等数据，做市场分析、公司调研。

调研和撰写是工作量比较大的部分，Agent集群自动开启，各子Agent各司其职。

一杯茶的功夫，就生成了一套完整的创业材料包，包括3份格式为ppt、pdf、excel的文档。

整理的行业数据非常丰富，包括竞争对手、融资动态、产品动态等7个维度。

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AI领导力，正在成为这个时代的核心竞争力

以白领为代表的知识工作者，正在迎来一场生产力的全面升级。

过去，一个人的竞争力很大程度上取决于专业能力、执行速度和经验积累。但在AI Agent时代，真正拉开差距的，可能不再只是“你会不会做”，而是“你能不能把事情讲清楚、安排出去，并且判断结果是否靠谱”。

这就是AI领导力。

它不是简单地会用几个AI工具，也不是把工作全部丢给AI，而是具备三种能力：第一，能把模糊目标转化成清晰任务；第二，能像管理团队一样调度不同Agent分工协作；第三，能对AI交付的结果进行判断、修正和决策。

未来组织方式也将发生根本性的变革，很多原本需要多人协作的工作流，会被压缩到“一个人+一组Agent”完成。大公司会变得更轻，个体会变得更强，个人+AI团队正在成为新的最小作战单元。

这并不意味着人被替代，而是人的角色在上移。人不再只是执行者，而是目标设定者、任务指挥者和最终判断者。调研、分析、写作、制表、做PPT这些重复性执行工作，会越来越多交给Agent；而行业洞察、业务判断、审美取舍、关键决策，仍然需要人来负责。

所以，真正值得关注的不是某一个Agent工具有多强，而是你是否已经开始适应这种新的工作方式。

从今天开始，试着把一个完整任务交给Codex、Cowork、KimiWork这些办公Agent吧，当你的思考和行动更加AI Native的时候，或许会对眼前的工作产出新的看法。