2026年6月初的这周，AI圈的消息密集得像是一场轮番轰炸。黄仁勋重新定义了AI PC，微软Build大会直接喊出“Agent优先”，OpenAI宣布把ChatGPT和Codex合并，微信的Agent进展曝光，千问开始接入第三方Skill，豆包回应了付费传闻，美团财报会上也强调服务AI Agent的重要性。

之前有人问过为什么OpenClaw没人提了？这周的大厂动作集体回答了这个问题——大家不再单独谈论它，是因为Coding Agent已经成为一种执行任务的通用方案，并且正在与Chatbot走向融合。同时，围绕它的Skill和Agent生态也开始建设，新的付费模式探索也在同步推进。

大厂们正在把OpenClaw带来的启发，转化成真实的业务动作。在这个过程中，OpenClaw也好，现在我们看到的这些产品也罢，可能都不是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产业大会上说的，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。

但有一点已经非常清晰：Agent正在成为大厂AI的核心战场。而这场竞争的形态，正沿着四条主线不断演变：谁能拓展更多生产力场景的用户？谁能更深度地打通内部产品？谁能建立起足够丰富的Skill和Agent生态？谁能积累足够多的上下文？

「同事」成为Agent的竞争焦点

现在描述Agent时，最常被提及的词就是“同事”。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”。

这些表述背后，指向一个清晰的信号：生产力场景已经成为大厂Agent的正面战场。

微软推出的Scout，是基于OpenClaw框架打造的Agent，常驻Microsoft 365，可以在Teams中运行，与Outlook、OneDrive等办公应用协同。它能浏览邮件、日历和工作消息，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则直接把发布会主题定为“Intelligence at Work”。会上，OpenAI为Codex做了三项核心升级：推出可定制能力的Agent插件；把局部批注修改能力从代码和网页，拓展到了文档、表格和PPT上；还增加了通过生成网站进行产出汇报的能力。

另一边，豆包在回应付费问题时也提到，针对专业人群的生产力需求，他们计划推出豆包专业版，将涵盖软件开发、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。

这些动作说明，生产力场景的巨大价值——不仅仅是传统意义上的企业场景，已经得到了真金白银的验证。OpenAI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，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

产品更新迭代的背后，是更深层的架构重组。一方面，目前大厂基本都已布局了Chatbot和一个或多个Agent产品，现在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想让ChatGPT从单纯的对话入口，升级为协同Agent工作的主界面，而Codex则会变为一个能满足办公、科研、企业流程、数据分析、业务运营等多元场景的通用Agent平台。其核心思路，就是把Coding Agent的使用场景泛化。通过这场整合，OpenAI希望将Codex推向ChatGPT庞大的用户群体，扩大付费用户基数。还有消息显示，OpenAI计划让AI浏览器Atlas也参与进这场超级应用的整合中。

另一方面的整合，是大厂原有的互联网产品能力和服务，正在快速以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，字节、美团、腾讯都在做类似的事情。

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。腾讯文档也把过去积累的文档处理能力变成了Skill，可以被WorkBuddy调用。

腾讯集团高级执行副总裁汤道生在2026腾讯云AI产业应用大会上提到，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，才能把多年积累的价值进一步释放出来。所以今年企业微信在把原来的数据能力通过接口和Skill开放出来，让其他智能体可以调用。这种开放的趋势越来越明显。

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，也很难凭一己之力构建起这个生态。第三方的Skill或Agent生态建设，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，让所有企业都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。

腾讯则一边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；另一边在加速微信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，这就像是为Agent准备的一套职业传承体系。

目前Codex的Agent插件已经覆盖了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

姚顺雨指出，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。这意味着在用户端，需要为模型和Agent提供足够详实、有用的信息，让它们能够理解“你是谁”“你正在做什么”“什么答案对你有价值”这些能锚定正确路径的问题。

在开发端，围绕AI产品开发，同样需要充分的上下文沟通。姚顺雨和汤道生在对话中提到，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，都不只是开发问题，更是组织问题，需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，早在今年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；然后又进一步将ChatGPT、Codex和API团队整合成一个部门，由Thibault Sottiaux负责。

同时，对上下文的重视，还可能刺激硬件的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。随时随地地沟通，并不是开发Agent桌面终端和随身设备的唯一目的，更重要的目的是在桌面、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行业呈现出一条相对清晰的技术路径：预训练→后训练→Agent→Coding Agent。这条路径未必是未来唯一的主线，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，则是这条路径上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。