2026 年 6 款最佳办公超级智能代理

什么是工作超级智能（SI）代理？

工作超级智能（SI）代理是一种能够接收目标、操作所需应用程序以达成目标，并交付最终成果的软件。与聊天机器人不同，它不仅限于生成文本，而是能够直接在屏幕上或通过工具执行操作。

“SI”是美国联邦政府在 2026 年 9 月 29 日的行政命令之后对人工智能采用的新术语。关于此次更名带来的影响及未变之处，请参阅 AI 与 SI：超级智能对工作的意义。

精选推荐

• 办公场景综合最佳： Simular 出品的 Sai
• 开发者构建自定义代理最佳： Anthropic 计算机使用工具（computer use tool）
• 软件工程领域最佳： Cognition 出品的 Devin
• ChatGPT 内置最佳： OpenAI 出品的 ChatGPT Work
• Microsoft 365 用户最佳： Microsoft Copilot Studio
• 自定义多代理工作流最佳： CrewAI 和 LangGraph

我们根据以下四个问题对每款工具进行了评分：

1. 覆盖范围： 它能否在 Windows、macOS 和 Linux 上操作桌面应用程序，还是仅限于浏览器或 API？
2. 可靠性： 它在处理长流程、多步骤任务时的表现如何？我们引用了 OSWorld 以及长周期任务基准 OSWorld 2.0 的现有测试结果。
3. 自主性： 它能否在无人值守的情况下按计划运行，还是需要逐步提示才能完成任务？
4. 治理能力： 它是否在隔离的工作空间中运行，能否保护凭据，并在执行高风险操作时暂停以等待人工审批？

1. Simular 推出的 Sai — 办公场景综合表现最佳

Sai 是一款 智能机器人秘书：它是一个计算机使用智能体，能够管理一组自主计算机并交付已完成的任务。它适用于桌面应用、浏览器和内部门户，包括那些 没有 API的工具。

• 可靠性： Simular 报告显示， 在 OSWorld 2.0 上取得了 73.0% 的部分得分，每项任务成本为 15.70 美元，领先于 Claude Opus 5 Max Thinking (70.6%) 和 GPT-5.6 Sol Max (62.6%)。其开源的 Agent S 框架在 OSWorld 1.0 上达到了 72.6% 的得分，超过了 72.36% 的人类基准水平。
• 重复工作成本： Sai 只需通过模型学习一次流程，随后即可将其转化为代码进行重放。Simular 报告显示， 在重复任务中 token 使用量减少了 90% 以上 ，并且当屏幕界面发生变化时，该程序能够 自动修复 。
• 自主性： 在云端 7x24 小时全天候运行，将重复性任务转化为自动化流程，并在工作完成后向您发送短信通知（发布文章）。它还可以 在云桌面运行 Claude Code 会话 。
• 治理： Sai 企业版 具备 SOC 2 Type II、HIPAA 合规性、零数据留存、自带密钥加密 (BYOK) 以及在执行任何不可逆操作前暂停的护栏机制。它运行在通过 Windows 365 代理版。
• 注意事项： 长任务对所有智能体而言依然困难；Sai 在 OSWorld 2.0 上的二进制全任务成功率为 28.25%。

小型团队可从 Sai 中小企业版开始；大型企业则使用 Sai 企业版。

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2. Anthropic 计算机使用工具 — 最适合开发自有智能体的开发者

Anthropic 的 计算机使用工具 让 Claude 能够截取屏幕并控制鼠标和键盘。它是当前 Claude 模型（包括 Opus 和 Sonnet）上的生产级工具集。

• 优势： 强大的推理和视觉能力；可在 Claude API、Google Cloud Vertex AI 和 Amazon Bedrock 上使用；提供 参考实现 以供起步。
• 权衡： 它是一个构建模块，而非应用程序。你需要自行提供虚拟机或容器、代理循环以及工具处理程序。Anthropic 的文档建议针对重要操作使用专用的低权限虚拟机，并进行人工确认。
• 结论： 适合构建内部工具的工程团队；并非运营团队的现成助手。

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3. Cognition 推出的 Devin — 软件工程的最佳选择

Devin 自称为“你团队的自主软件工程师”。它能在自己的浏览器中进行规划、编码、测试，并提交拉取请求（Pull Request）。

• 优势： 端到端的编码工作流；与 GitHub、Jira、Linear、Slack 和 Teams 集成。
• 权衡： 专为工程工作打造，不适用于 CRM 更新、发票处理或传统桌面应用程序。
• 定价： 免费版、Pro 版每月 20 美元、Max 版每月 200 美元、团队版每月 80 美元起，另有企业版。
• 结论： 代码领域的专家。对于非工程类的桌面工作，建议搭配计算机使用代理（computer-use agent）一同使用。

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4. OpenAI 推出的 ChatGPT Work — ChatGPT 内部的最佳选择

OpenAI 的智能体产品线经历过两次调整。Operator 于 2025 年 1 月发布，随后被整合进 ChatGPT 智能体中，其独立站点已于 2025 年 8 月 31 日关闭（OpenAI）。2026 年 7 月 9 日，OpenAI 发布了 Work，这是一款“专为处理更长、更复杂任务而设计的智能体”。

• 优势： 在你现有的 ChatGPT 中即可完成研究、分析、文档处理、演示文稿制作、电子表格操作、连接应用程序、定时任务以及浏览器使用。
• 权衡： 核心功能集中在 ChatGPT 和浏览器上。需要桌面控制权的开发者可以使用 OpenAI 独立的 计算机使用 API 并构建自己的环境。
• 结论： 对于主要在文档和网页中进行的知识型工作，这是一个强大的默认选择。

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5. Microsoft Copilot Studio — 适合 Microsoft 365 生态用户

Copilot Studio 是微软的低代码智能体构建工具。能够通过用户界面操作网站和桌面应用程序的计算机使用型智能体已于 2026 年 5 月正式发布。

• 优势： 与 Microsoft 365、Teams 和 Entra 的深度集成；安全的凭据管理；模型选择灵活；支持结合 UI 操作、API 调用和审批流程的工作流（工作流集成功能目前处于预览阶段）。
• 权衡： 绝大部分价值源于微软生态系统；构建和维护智能体对您的团队而言是一个低代码项目。
• 结论： 如果您已经在使用微软标准化产品，这是自然之选。

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6. CrewAI 和 LangGraph — 最适合自定义多智能体流水线

CrewAI 和 LangGraph 是用于构建自有智能体系统的框架。LangGraph 是一个采用 MIT 许可的底层编排库，通过 LangSmith 进行部署。CrewAI 则将智能体组织为“团队（crews）”和“流程（flows）”，并提供托管的 CrewAI 平台。

• 优势： 对角色、状态、记忆和人机协作环节拥有完全控制权。
• 权衡： 它们是代码库，而非桌面办公助手。若需图形界面控制，意味着您必须自行接入计算机操作工具，且每一项集成都需要您自行维护。
• 结论： 最适合构建后端流水线的工程团队。

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什么让 SI 智能体具备工作就绪能力

1. 长期任务的可靠性，而非演示速度。

微小的错误率会产生累积效应：单步准确率为 98% 时，执行 20 个步骤后的整体成功率仅约为 67% (0.98^20)。请关注长周期基准测试的结果，例如 OSWorld 2.0，人类完成这些任务大约需要 1.6 小时，且测试的是重复运行的可靠性，而非仅凭一次运气（pass^k 上的相似度）。

2. 无需 API 依赖的 GUI 操作能力。

许多商业软件没有 API 或对 API 访问收费。一个真正能投入工作的智能体应能直接操作界面，即 每个应用都具备的那个界面。

3. 隔离、凭据保护与审批机制。

在专用且受管理的办公空间中运行智能体，而非在员工的个人桌面上。Anthropic 的 计算机使用文档 建议使用低权限虚拟机，尽可能让登录凭据远离模型，并对关键操作进行人工确认。