AI Agent的军备竞赛正在重塑科技巨头的战略布局。从微软Scout深度嵌入Office全家桶，到OpenAI整合ChatGPT与Codex打造超级工作平台，再到阿里千问、字节豆包加速接入第三方服务，大厂们正围绕生产力场景展开四条主线的激烈角逐：场景渗透、内部协同、Skill生态构建与上下文积累。这场变革远未到达终局，但已清晰呈现从专用工具向通用协作伙伴的进化轨迹。
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」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。
这些产品动作意味着，生产力场景——而不仅仅是传统意义上的企业场景的巨大价值，已经得到了真金白银的验证。
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。
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。
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。
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。
作者 | 李威
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