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相比 Cursor、Claude Code 等主要面向 编程开发 的 AI Agent,BitFun CoWork 将 Agent 能力扩展到了 普通用户的日常办公工作流。简单来说,你可以把一堆 Excel、Word、PDF 文件丢进文件夹,然后用一句话告诉它你需要什么结果,剩下的事情交给 AI 完成。BitFun CoWork 的目标,是把 Agent 的端到端执行能力带到普通用户的桌面环境中。
睾饶赏交什么是 BitFun CoWork
相比 Cursor、Claude Code 等主要面向 编程开发 的 AI Agent,BitFun CoWork 将 Agent 能力扩展到了 普通用户的日常办公工作流。
用户只需要通过自然语言描述需求,Agent 就可以自动规划任务,并调用不同的工具完成工作,例如:
文件整理
PPT 生成
信息调研
文档生成
数据查询
简单来说,你可以把一堆 Excel、Word、PDF 文件丢进文件夹,然后用一句话告诉它你需要什么结果,剩下的事情交给 AI 完成。
下面通过几个实际场景介绍一下 CoWork 的能力。
案例一:一句话生成美股行情调研报告
在这个测试场景中,我们给 BitFun CoWork 下达了一个简单任务:
调研最新的美股行情,并整理到 Notion 文档中。
Agent 在接到任务后,会执行一套完整的流程:
与用户确认任务需求
自动制定执行计划
调用网络搜索工具获取数据
整理分析数据
创建并写入 Notion 文档
整个过程大约 2 分钟完成,最终生成了一份结构化的美股行情资料。
美股行情 - frame at 2m13s
这个案例展示的是 Agent 的典型能力:
案例二:一句话生成项目宣传 PPT
第二个场景是生成项目宣传材料。
任务描述:
参考当前 workspace 中的代码工程,生成一份项目介绍 PPT。
Agent 的执行过程大致如下:
确认用户需求
扫描 workspace 项目结构
阅读 README 等文档内容
自动规划 PPT 结构
调用 PPT 生成 Skill
在本地生成并保存 PPT 文件
整个流程大约 5 分钟左右完成,最终生成了一份介绍 BitFun 开源项目的宣传 PPT。
生成PPT - frame at 5m6s
案例三:一句话整理桌面文件
除了文档生成类任务,CoWork 也支持 本地文件操作自动化。
例如桌面文件整理场景:
自动扫描指定路径
按文件类型或规则分类
创建文件夹并归档文件
在测试中,Agent 用 约 1 分钟完成了桌面文件整理任务。
整理桌面 - frame at 2m44s
Skill 体系:构建可扩展的办公 Agent
CoWork 的核心能力建立在 Skill 体系之上。
每一个 Skill 都对应一个具体能力,例如:
文档生成
PPT 创建
网络搜索
文件管理
数据写入
目前 BitFun CoWork 已经内置 几十种不同的 Skills,并且支持:
用户自定义 Skill
多 Skill 组合执行
兼容 Claude Code 等 Agent 的 Skill 体系
某种程度上可以理解为:
将各种工作流封装成可组合的能力模块。
随着 Skill 数量不断增加,CoWork 可以覆盖的办公场景也会越来越多。
为什么要做 CoWork?
熟悉 AI Agent 工具的开发者应该了解:
Claude Code
Antigravity
Qoder
Cursor
这些 Coding Agent 在开发领域已经展现出很强的能力,但同时也存在一些明显门槛:
需要使用命令行
需要配置 Python / Node 环境
执行过程中需要频繁确认
对非技术用户不太友好
BitFun CoWork 的目标,是把 Agent 的端到端执行能力带到普通用户的桌面环境中。
为此我们做了几件事情:
提供完整的运行环境
将操作方式统一为自然语言对话
封装底层工具调用逻辑
通过 Skill 体系实现能力扩展
用户不需要了解脚本或命令行,只需要表达需求,Agent 就可以:
结语
我们认为,桌面 Agent 的一个重要方向是:
把 Coding Agent 的执行能力,转化为普通用户也能使用的桌面应用。
BitFun CoWork 正是在探索这一方向。
未来我们也会持续扩展更多 办公场景 Skill,并开放能力供社区扩展。
欢迎大家体验和参与项目建设。
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