文 | 窄播，作者｜李威
对于 AI 领域而言，本周是重量级消息不断爆出的一周。从黄仁勋重新定义 AI PC，到微软 Build 2026 喊出「Agent 优先」，OpenAI 宣布合并 ChatGPT 和 Codex，再到微信 Agent 进展曝光、千问开始接入第三方 Skill、豆包回应付费传闻、美团财报会上强调服务 AI Agent 正变得越来越重要。
此前有人在问曾经爆火的 OpenClaw 怎么没人提了？本周传出的这些消息用实际行动回答了这个问题——大家不再提 OpenClaw，是因为Coding Agent 成为一种执行任务的通用方案，并与 Chatbot 走向融合，同时与之相匹配的 Skill 和 Agent 生态也开始建设，新的付费探索也正在进行中。
大厂在将 OpenClaw 带来的启发转化为真实的业务进展。这个过程中，OpenClaw 以及我们现在看到的产品，可能都不会是 AI 产品的最终形态。就像腾讯首席 AI 科学家姚顺雨在 2026 腾讯云 AI 产业应用大会上所说，一场长周期的变革才刚刚开始，真正的产品形态、商业机会和使用方式，都还远没有被充分发明出来。
我们能确定的是，Agent 正在成为大厂 AI 的核心战场，而这场竞争的形态，正在沿着四条主线不断演变：谁能拓展更多生产力场景的用户；谁能更深度打通内部产品；谁能建立起足够丰富的 Skill、Agent 生态；谁能积累足够的上下文。
「同事」成为 Agent 的竞争焦点
「同事」是当下描述 Agent 时最常被提及的词汇。微软的 Scout 被设计成「像同事一样」工作；扣子 3.0 强调让人和 AI 团队一起协作；OpenAI 推出的 Agent 插件则被形容为「已办完入职、懂全套流程的新同事」。
这些表述意味着，生产力场景已经成为大厂 Agent 的竞争焦点。
微软推出的 Scout，是基于 OpenClaw 框架打造的 Agent，常驻 Microsoft 365，可在 Teams 中运行，能与 Outlook、OneDrive 等办公应用协同，浏览邮件、日历、工作消息，自动处理会议冲突、起草回复、推进任务。同时，微软还推出了 Agent 365，为企业统一管理 Agent 的身份、权限、策略和风险。
OpenAI 则把发布会的主题直接定为「Intelligence at Work」。在这场发布会上，OpenAI 为 Codex 进行了三项核心升级：推出可定制能力的 Agent 插件；将局部批注修改能力从代码和网页，拓展到文档、表格和 PPT 上；通过生成网站来进行产出汇报的能力。
同时，豆包在针对付费功能的回应中提到，针对专业人群的生产力需求，豆包计划推出豆包专业版，将包含软件开发、数据分析、专业设计、流程自动化、金融分析、科学研究等专业服务。
OpenAI 发布的数据显示，今年 2 月以来，Codex 的周活增长了 6 倍，达到 500 万，其中知识工作者的增速是开发者的 3 倍。Anthropic 第二季度的收入预计将增长逾一倍，达到 109 亿美元，并可能实现 5.59 亿美元的营业利润，其收入大多来自企业和初创公司。
内部产品的整合与连接在不断深化
产品的更新与迭代，对应的是更深层的产品架构重组。一方面，目前大厂基本都布局了 Chatbot 和一个或多个 Agent 产品，现在针对这些产品的整合已经开始。其中最激进的就是 OpenAI 对 ChatGPT 和 Codex 的整合。
OpenAI 想要让 ChatGPT 从单纯的对话入口，升级成为协同 Agent 工作的主界面，而 Codex 则会升级为能够满足办公、科研、企业流程、数据分析、业务运营等多场景工作需求的通用 Agent 平台，其内核是对 Coding Agent 的使用场景泛化。通过这场整合，OpenAI 期待将 Codex 推广向 ChatGPT 的庞大用户群体，扩大付费用户基数。
还有消息显示，OpenAI 计划让 AI 浏览器 Atlas 也参与到这场超级 AI 应用的整合中。
另一方面的整合，是大厂原有的互联网产品能力和服务，在快速以 Skill 或 Agent 的形式被整合到 AI 产品中。阿里为千问增加点外卖、打车、淘宝购物的能力，是比较早期的探索。现在，我们可以看到字节、美团、腾讯都在做类似的工作。
字节在给豆包打通抖音商城之后，又在增加美食、电影票、民宿等本地生活服务的门店及团购套餐推荐。美团在财报会上表示，AI 助手「小团」嵌入了美团 APP，五一期间服务了过亿人次用户，覆盖吃喝玩乐、出行、问诊等场景。腾讯文档也将过去所积累的文档处理能力变成 Skill，被 WorkBuddy 调用。
腾讯集团高级执行副总裁汤道生在 2026 腾讯云 AI 产业应用大会期间表示，过去很多传统应用的功能，要转换成可被智能体调用的能力，才能够把过去多年积累下来的价值进一步释放出来。所以今年企业微信在把原来的一些数据能力通过接口、通过 Skill 开放出来，让其他智能体可以调用。这种开放的趋势是越来越明显的。
第三方生态建设开始提上日程
Agent 与此前产品的一个核心差异是，它具备工具调用的能力。这就要求 Agent 背后能够有一个足够丰富的工具生态。即便是大厂，也很难凭一己之力去构建起这个生态。这就需要第三方的 Skill 或 Agent 生态建设。
现在这个生态的建设已经提上了日程。
千问在完成对阿里内部第一方产品、服务的整合之后，宣布将向第三方 Agent、Skill 全面开放，让所有企业均可在千问运营自己的品牌 Agent。本周，瑞幸、肯德基、蜜雪冰城、东方航空已经在千问上线了 Skill。随后企业还能够在千问中自定义 Agent 人设与具体服务。
腾讯则一方面在将美团的小美接入到元宝中，为用户提供外卖点餐、配送等服务；另一方面在加速微信 Agent 生态的建设。
媒体报道显示，微信的 Agent 已完成原型测试，最快将于本月启动公开上线前的合规审批流程。这个 Agent 能调度微信小程序，实现点餐、打车、订票、购物及本地生活等复合服务。
此外，微信还在尝试与荣耀、小米等手机厂商建立 Agent to Agent 的连接，让自己的基础能力能够被手机厂商的 Agent 调用。也就是说，手机厂商也将成为微信 Agent 生态的新入口，形成多个入口共用一套 Agent 生态的架构。
OpenAI 的 Agent 插件，则能够一次性打包岗位所需的工具、知识和技能。比如，创意生产插件可以根据 brief 生成 campaign board、展示广告变体、产品生活方式图和电商图集，并能够调用 Figma、Canva、Shutterstock、Picsart、Fal 等工具。简单理解，这就是一套为 Agent 准备的职业传承体系。
目前 Codex 的 Agent 插件覆盖了 62 个热门应用和 110 项技能。后续，OpenAI 希望把插件生态开放给合作伙伴，让第三方直接在 Codex 和 ChatGPT 中创建并部署自己的插件。
上下文变得更为重要
姚顺雨表示，模型越来越擅长把复杂输入变成输出，但前提是它能拿到足够好的输入。这就需要在用户端能够为模型和 Agent 提供足够详实、有用的信息，让模型和 Agent 能理解「你是谁」「你正在做什么」「什么答案对你有价值」等能锚定正确路径的问题。
在开发端，围绕 AI 产品开发，也需要有充分的上下文沟通。姚顺雨和汤道生在上述活动的对谈中提到，AI 产品开发需要从产品反馈中去确定模型应该奖励什么、惩罚什么，什么回答算好，什么行为算差。这意味着，模型团队和产品团队需要通过一个上下文共享的过程，完成 Co-Design，共同创造出更好的体验。
因此，AI 产品在用户端要连接和积累多源的上下文信息，然后通过辨别什么信息该给，什么信息不该给，来与 Agent 对齐任务意图；在开发端则要建立顺畅的反馈机制，将模型团队与产品团队的开发目标进行对齐，加速体验优化。
无论是用户端上下文的积累，还是开发端上下文的共享，都不仅是开发问题，更是组织问题，要通过协同来实现上下文的积累与共享。
这也是为什么，OpenAI 为了整合 ChatGPT 和 Codex，在今年 1 月就开始重组团队，让产品团队和负责相关底层模型的研究人员更紧密协作；然后又将 ChatGPT、Codex 和 API 团队整合成了一个部门，由 Thibault Sottiaux 负责。
同时，对上下文的重视，可能还会刺激硬件的 Agent 化，让硬件成为一种 Agent 收集用户上下文的有效途径。微软的 Project Solara 项目就是在进行这种探索。随时随地的沟通并不是开发 Agent 桌面终端和随身设备的唯一目的，更多的目的是在桌面、移动场景中为 Agent 执行任务提供更多上下文信息。
过去几年，AI 行业呈现出了一条相对清晰的技术路径：预训练→后训练→ Agent → Coding Agent。这条路径可能不是未来唯一的主线，但却是大厂当下能抓住的最有效的主线。
我们提炼出的四个趋势，则是固定路径走向的层层相连的基础坐标，最终都是为了实现 Coding Agent 向通用场景的泛化。这又是一场系统级的竞争。
