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从你真实遇到的问题开始。先选场景，再往下细分——每张卡片都写清了它解决什么、什么时候该用。
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写作、会议与文档。按你「在哪个环节需要帮忙」来选，而不是按功能多少来选。
关掉标签页，活就停了。dot 有自己的云端电脑，在 ChatGPT、Slack、Teams 里都能找得到它；你不在时它做的是只读的调研。
那种要跑上几小时、又不需要你一直守着对话框的活。
一件杂事，大部分时间花在登录和点击上。Muse 用你已有的账号把这一段做掉。
购物、邮件这类你本来要点点点完成的事。
跨岗位的活要靠派活的人一路盯着才不断线。万有无界把同一件事交给几个数字员工接力。
一件跨岗位的活，交给一串智能体接力比派人盯着省事。
分析一整个文件夹的表格，要先上传到网页、再把结果下载回来。小浣熊直接读本机的文件。
当材料不适合上传到公网，又确实需要有人读完并给出结论。
更多
- 厂商
- 商汤
- 首次发布
- 2026-08-25
- 能力标签
- desktop-agent · data-analysis · knowledge-base · private-deployment
- 入口
- 独立产品
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零代码平台、工作流编排，还是自己写框架。真正的分水岭是：上线之后谁来维护。
关掉标签页，活就停了。dot 有自己的云端电脑，在 ChatGPT、Slack、Teams 里都能找得到它；你不在时它做的是只读的调研。
那种要跑上几小时、又不需要你一直守着对话框的活。
做 RAG 意味着自己养一套向量库和索引流水线。Compass 解析文档、建索引并提供检索，两样都不用你管。
你的智能体需要文档检索，但不想自己维护索引。
一件杂事，大部分时间花在登录和点击上。Muse 用你已有的账号把这一段做掉。
购物、邮件这类你本来要点点点完成的事。
跨岗位的活要靠派活的人一路盯着才不断线。万有无界把同一件事交给几个数字员工接力。
一件跨岗位的活，交给一串智能体接力比派人盯着省事。
分析一整个文件夹的表格，要先上传到网页、再把结果下载回来。小浣熊直接读本机的文件。
当材料不适合上传到公网，又确实需要有人读完并给出结论。
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- 商汤
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- 2026-08-25
- 能力标签
- desktop-agent · data-analysis · knowledge-base · private-deployment
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带引用的问答引擎，还是你自己搭的检索。先想清楚你要的是一个产品，还是一套方案。
关掉标签页，活就停了。dot 有自己的云端电脑，在 ChatGPT、Slack、Teams 里都能找得到它；你不在时它做的是只读的调研。
那种要跑上几小时、又不需要你一直守着对话框的活。
做 RAG 意味着自己养一套向量库和索引流水线。Compass 解析文档、建索引并提供检索，两样都不用你管。
你的智能体需要文档检索，但不想自己维护索引。
跨岗位的活要靠派活的人一路盯着才不断线。万有无界把同一件事交给几个数字员工接力。
一件跨岗位的活，交给一串智能体接力比派人盯着省事。
分析一整个文件夹的表格，要先上传到网页、再把结果下载回来。小浣熊直接读本机的文件。
当材料不适合上传到公网，又确实需要有人读完并给出结论。
更多
- 厂商
- 商汤
- 首次发布
- 2026-08-25
- 能力标签
- desktop-agent · data-analysis · knowledge-base · private-deployment
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- 独立产品
公司想给团队上 AI，却没人运维。智能体跑在 360 的隔离云沙箱里，你的代码和数据留在你这一侧。
中小企业主想给团队开 AI，但不想自己搭服务器运维。
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面向工程师：助手住在编辑器里、终端里，还是直接接手一个真实的 issue。先想清楚 Agent 能碰你机器的哪一层。
只在终端里用，且只支持 macOS。在这个范围内它能跨文件读写，不必再开浏览器。
想从 shell 里驱动编码 Agent，又不打算离开 shell。
换个会话就得把项目重讲一遍，需求还得手打。MiMo Code 记着项目，还能听你说话下指令。
长期做同一个项目，不想每次都重述一遍上下文。
聊天、查资料、写代码分在不同助手，每次切换都丢上下文。Vibe 把三件事收进同一个智能体。
你要的是一个助手，既能处理办公对话，也能直接写代码。
大任务上，一个智能体串行干活就是瓶颈。活被拆开，多个智能体并行跑。
当任务大到与其盯着一个磨，不如一次开多个智能体时。
通用编码模型写鸿蒙代码总差一口气。CodeArts 用华为的研发数据持续训练了鸿蒙增训模型，并声明不存用户代码。
当合规要求代码不出网，或者你正要写鸿蒙应用的时候。
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生成像素，和编辑你已有的版式，是两份不同的工作，用的工具也不同。
它是 Grok 里的一个界面，不是独立应用。图像和视频都在同一段对话里生成，同样的模型也开放成 API。
当聊天正进行到一半，你想直接看到画面而不是描述它时。
把想法直接变成可交付的设计文件，不用再手工拼凑品牌物料。
需要在几分钟内拿到整套品牌或营销物料，而不只是单张图的时候。
Figma 文件交付不了。Make 把设计稿——或者一句话——变成能跑能改的真代码，同时保留设计上下文。
你是设计师，需要一个能跑的原型；或者你是开发，想从真实设计稿起步。
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给自己的产品接模型。真正要比较的是价格、延迟、上下文和数据条款，而不是排行榜名次。
每家厂商的请求格式都不一样。这几个模型家族走兼容 OpenAI 的接口，已经写好的适配层还能继续用。
已经熟悉 OpenAI API，想用 Meta 的模型又不想再写适配层。
企业想上大模型，部署、微调和应用要分别采购再拼起来。这里把它们收在一个平台里。
企业要自建大模型应用，不想分别采购部署、微调和应用工具。
每个团队自己接一套 Agent，事后没人说得清谁有权动生产环境。构建、权限和运行记录收到一处。
当内部 Agent 超过几个，总有一天要回答是谁改了什么。
通用模型不懂你的语料和规矩，语料和评测都得自己准备。Forge 把从训练到上线收在一处。
你要一个只服务自己机构、并且说得清依据的模型。
智能体哪里不对，往往上线后才知道。Studio 让你边搭边跑、看评估结果，还能重跑任意一步的输入。
调一条智能体流程，需要把同一步来回重跑几十遍的时候。
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从一句话到成片。第一个问题不是「哪个工具更强」，而是你要生成素材，还是剪自己拍的东西。
它是 Grok 里的一个界面，不是独立应用。图像和视频都在同一段对话里生成，同样的模型也开放成 API。
当聊天正进行到一半，你想直接看到画面而不是描述它时。
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判断模型或 Agent 是不是真的变好了。在动手调参之前，先看清发生了什么。
做 RAG 意味着自己养一套向量库和索引流水线。Compass 解析文档、建索引并提供检索，两样都不用你管。
你的智能体需要文档检索，但不想自己维护索引。
每个团队自己接一套 Agent，事后没人说得清谁有权动生产环境。构建、权限和运行记录收到一处。
当内部 Agent 超过几个，总有一天要回答是谁改了什么。
智能体哪里不对，往往上线后才知道。Studio 让你边搭边跑、看评估结果，还能重跑任意一步的输入。
调一条智能体流程，需要把同一步来回重跑几十遍的时候。
Agent 演示到了生产就死，因为没人看得见它干了什么。AgentArts 把多智能体运行时和端到端可观测可评估放在一起，这才是企业真正买的部分。
你要把智能体送进生产，需要运行时和可观测性一起要。
单卡够用的时候没问题，不够用时就是了。Dynamo 把 prefill 和 decode 拆到不同节点，绕开重复计算，并把 KV 缓存到更便宜的存储。
你在多卡集群上服务大模型，瓶颈卡在 prefill/decode 上。
周一还好好的 Agent，到周五悄悄跑偏了。链路追踪、评估和护栏能告诉你变的是哪一环。
Agent 已经跑在生产上，需要查清某次输出为什么变了。
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把模型跑在自己的机器或服务器上。原因通常是隐私、延迟，或者每 token 成本。
不用管密钥和部署，就有一个带系统权限的OpenClaw式智能体。
用鸿蒙手机或平板、需要处理办公事务的人。
智能体被关在自己的界面里，数据放在别人的服务器上。OpenClaw 跑在你自己机器上，在 WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、Signal 里都能指挥。
你要智能体跑在自己的硬件上，用平时就在用的聊天软件指挥它。
有些监管场景不允许 Agent 流量走出内网。North 可以跑在你的 VPC、本地机房，或 Cohere 的 Model Vault 里。
合规条款明确规定 Agent 只能跑在哪套基础设施上的时候。
多数编程 Agent 停在给建议。Goose 能安装、执行、编辑、测试，不止写代码，也做调研、写作和自动化。
当你想在终端、桌面端或自己的代码里跑同一套流程。
更多
- 厂商
- Block
- 首次发布
- 2025-01-01（仅精确到月）
- 能力标签
- open-source · linux-foundation · mcp-extensions · local-first
- 入口
- 独立产品
La Plateforme 是 API。AI Cloud 是它底下的算力——为不能把数据发出去的主权与自托管部署准备的。
出于主权原因，你需要在自己掌控的基础设施上跑 Mistral 模型。
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让机器说话、唱歌，还是把语音转成文字。声音克隆与配音，和普通文字转语音是两回事。
AI 一般都在一个要专门打开的标签页里。Apple Intelligence 跑在设备本地，出现在邮件、信息和通知里，Siri 也重新做了。
你想要 AI 直接在手机自带的应用里、在本地运行，而不是再多开一个应用。
合成语音念得像播报。Hume 让你指定它用什么情绪去演，也能克隆一段你拥有的声音。
做有声内容，需要声音听起来在表达而不是在念稿。
给一支视频或一款游戏配一首授权曲子，要谈几周，花的比项目本身还多。改为直接生成，版权可用于交付。
当你要一段配得上剪辑、且不会带着版权纠纷来的背景音乐时。
