当 AI Agent 逐渐走出对话框，真正的难点不再是 “回答得多聪明”，而是能否像人一样完成任务闭环：看懂屏幕、点击按钮、填写表单、整理文件、生成交付物，并把结果同步回团队协作系统。
我们开源的 Open Cowork，正是一次面向 “桌面端虚拟同事” 的实践：一键安装、无需写代码，让模型在安全沙箱里操作你的工作空间，既能产出 PPT/Word/Excel/PDF 等专业成果，也能通过 GUI 直接操作电脑完成更复杂更通用的跨应用流程。
代码链接：https://github.com/OpenCoworkAI/open-cowork展开剩余84%GUI操作
PPT生成
飞书操控
一、为什么要做「能用电脑」的 AI？
过去两年，大模型的推理与生成能力突飞猛进，但在真实办公场景中，高频任务往往卡在执行层面：
应用孤岛： 网页、桌面应用、企业系统之间缺乏统一 API。 流程割裂： 数据分散在浏览器、文档、IM 和本地文件中。 人工瓶颈： 用户仍需充当 “搬运工”，在不同窗口间复制粘贴。我们认为，Agent 不应只止步于 “对话建议”。Open Cowork 的目标是将这些碎片化动作自动化：像人一样操作电脑，跑完流程，并以可交付的形式（文档、表格、PPT）落地，最终通过飞书等工具进入团队协作流。
二、Open Cowork 是什么？
Open Cowork 是 Claude Cowork 理念的开源增强实现。 它提供 Windows 与 macOS 的一键安装包，核心是一个 “沙箱化工作区”：模型被授权在指定 Workspace 内读写文件、调用工具，并通过内置 Skills 系统将数据加工成专业交付物。
此外，Open Cowork 不仅仅是 Claude Cowork 的开源复刻，我们还实现了近期热门的 OpenClaw 的核心远程控制功能（例如通过飞书远程发送指令并收到回复），以及支持了对电脑端 APP 的通用 GUI 操作（例如可以支持模型操作 Cursor APP 来进行代码的迭代改进与交互测试），这对于没有实现 MCP 接口的桌面 APP 尤为重要。
能力对比一览：
三、三大能力组合：
Skills × GUI × Remote
1）Skills：面向交付的 “工作流技能库”
Agent 的价值不应止步于 Chat 窗口。Open Cowork 内置了标准化的 Skills 系统（支持自定义与扩展），核心目标只有一个：产出可用的文件。
覆盖主流格式： 支持 PPTX、DOCX、XLSX、PDF 的原生生成与编辑。 结构化输出： 无论是将非结构化文本转为 Excel 报表，还是根据大纲自动生成演示文稿，我们让模型直接交付 “半成品” 甚至 “成品”，而非中间态的文字。PPT 制作视频：从本地文件 / 大纲自动生成可编辑的 PPTX
2）GUI：让模型像人一样操作电脑，把能做的事情变多
API 总有覆盖不到的地方，但 UI 界面是通用的。GUI 模块让模型具备了 “人类操作” 的能力，将 Agent 的可用性扩展到 OS 层面。
Screen-to-Action： 通过截图理解当前 UI 状态，规划并执行鼠标点击、拖拽、文本输入等动作。 跨应用自动化： 能够处理复杂的跨软件链路（例如：从 ERP 抓数据 -> 填入 Excel -> 导出 PDF）。在产品体验上，我们强调的是 “能做更多事、像人一样动手”。对于 GUI 理解与操作任务，建议选择更强的多模态模型以获得更稳的步骤执行。
GUI 操作视频：利用 GUI 界面操作 cursor 写小程序并迭代改进
3）Remote：接入飞书，把它变成真正的 “虚拟同事”
如果 GUI 让它 “会做事”，Remote 则让它 “懂协作”。Open Cowork 拒绝做一个孤独的桌面程序，通过接入飞书（Lark）等协作平台，它打通了本地执行与团队协同的壁垒。
闭环工作流： AI 在你电脑上跑完数据（GUI/Skills），转头就能把做好的报表扔进部门群（Remote），或者同步到在线文档。 真正的虚拟同事： 它既有本地环境的执行权限，又有团队系统的沟通权限。产出不再停留在你的硬盘里，而是直接流动到团队的业务流中。远程操控视频：利用飞书远程操控 Open Cowork
四、安全性：让 “能动手” 尽量可控
桌面端 Agent 的能力越强，安全边界越重要。Open Cowork 的基本原则是：默认把所有操作限制在你选定的 workspace 内。同时，我们提供更强的 VM 级隔离选项：Windows 侧优先使用 WSL2，macOS 侧可使用 Lima，将命令执行放入隔离环境中运行，以降低对宿主机的影响。
桌面端 Agent 的能力越强，赋予 Agent “系统级操作权限” 越要严格地风控。Open Cowork 坚持 “默认安全” 的设计原则：
Workspace 限制： 文件读写权限被严格圈定在用户授权的目录下，防止全盘扫描。 环境隔离（Sandbox）： 提供基于虚拟化的强隔离方案。￮Windows： 推荐使用 WSL2 子系统运行核心逻辑。
￮macOS： 适配 Lima 虚拟机环境。 通过将命令执行放入隔离沙箱，最大程度降低对宿主机的误操作风险。
五、如何快速上手（3 分钟）
1）下载并安装：Windows 使用 .exe，macOS（Apple Silicon）使用 .dmg。
2）配置模型：在设置页填写 API Key、Base URL 与模型名（支持多家 OpenAI-compatible/Anthropic-compatible 提供方）。
3）选择工作区：授权一个你希望 AI 操作的文件夹作为 workspace。
4）开始协作：例如 “读取这个文件夹里的 financial_report.csv，生成 5 页 PPT 总结，并把结果发到飞书群里。”
六、开源与共建
Open Cowork 以 MIT License 开源，欢迎开发者贡献新的 Skills、MCP Connector、Remote 集成与 GUI 操作优化。我们希望和更多社区伙伴一起，把 “桌面虚拟同事” 从 demo 变成可持续迭代的基础设施。
作者简介：
Open Cowork Team：由多位清华大学在读的博士生 / 本科生组成，关注桌面端 AI Agent、MCP 生态与安全沙箱。我们希望把 AI 从 “会聊天” 推进到 “会动手”股票网上配资，打造可安装、可扩展、可共建的虚拟同事工作台。
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