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”。

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。

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。

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。

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？

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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：

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。