这两年，AI在编程领域的进步堪称“不讲道理”。无论是MiniMax、Claude这样的大模型，还是Cursor、Claude Code这类编程工具，写代码早已进入“动动嘴”的阶段——很多时候，你只需清晰描述需求，剩下的交给AI即可。
但只要我们将视角从“写代码”稍微移开，现实便立刻不同。
整理文件、筛选信息、执行流程、处理各种琐碎事务……这些才是大多数工作中最耗时、磨人，却又最难被自动化的部分。
市面上的AI工具不少，但用下来会发现一个明显的共性：它们大多停留在“给建议”的阶段。
你问它怎么做，它会告诉你思路；你让它总结，它能写得头头是道。可一旦涉及真正动手——比如进入文件夹操作、操作网页、执行一整套流程——它往往就卡住了。
最近在整理一些非代码工作时，正好看到MiniMax Agent更新上线。其宣传重点并非模型升级，而是开始让AI去“干活”。作为MiniMax Coding Plan的订阅用户，我决定实际测试一番，看看在模型能力之外，它的Agent执行力究竟如何。
AI Native Workspace：从聊天室到工作台
MiniMax Agent这次的思路相当克制。它没有试图再造一个更聪明的聊天框，而是聚焦于两个非常具体的能力：
- Desktop：让Agent能操作本地文件和网页环境。
- Expert Agents：围绕具体任务封装能力，而非泛泛对话。
背后的逻辑很清晰：如今真正限制AI落地的，已不再是“会不会想”，而是“能不能做”。许多非代码工作的问题，根源不在于模型不会推理，而在于它根本无法进入你的真实环境——看不到你的文件结构，碰不到你的素材，点不了你的网页按钮。
MiniMax Agent想做的，正是拆掉这堵墙的一部分。
如何使用？
Desktop安装包可以直接在MiniMax Agent官网下载：
下载地址：https://agent.minimaxi.com/download
Expert Agents则可以在网页端直接体验：
在线体验：https://agent.minimaxi.com/
接下来，我没有进行参数对比或跑分测试，而是选择了两个极其琐碎但无比真实的非代码场景，看它能否真正派上用场。
Case 1：治愈我的「整理强迫症」
第一个测试，我没有直接挑战复杂场景，而是从一个常见问题开始。
最近在推进一系列Vibe Coding项目，项目目录已经被折腾得面目全非。AI生成的文档、脚本、说明文件经常被随手放在不恰当的位置。README、配置文件、临时脚本、素材混作一团，隔段时间再看，自己都得重新捋一遍。
我直接将整个项目目录丢给MiniMax Agent，让它做三件事：
识别每个目录/文件大概在干什么、对文件进行分类，给我一个更合理的整理方案。
它没有贸然移动文件，而是先输出了一份整理后的结构说明，将核心项目、参考项目、素材、文档、测试代码分门别类，条理清晰。
我简单对比后，发现其分析与实际情况基本吻合。同时，它还提供了两个整理方案：
- 一个是按业务逻辑彻底重新分类。
- 一个是在尽量少改动现有结构的基础上优化。
我选择了第一个方案，虽然执行难度更高，但长期来看更清爽、高效。
说实话，在点击确认前我有些忐忑——这个目录里约有20万个文件，真怕它给我弄乱了。但事实证明我多虑了。
它严格按照方案执行，将整个目录重整了一遍，过程克制，逻辑清晰。
整理完成后，它甚至还生成了一个可视化说明页面，清晰对比了整理前后的变化：哪些文件被移动了、为何这样移动，全都记录在案。
这个场景算是个开胃菜，不复杂，但非常实用。
难度升级：50GB 照片整理
在此基础上，我决定给它加点难度。
我有一个接近 50GB 的照片文件夹，内含近 3000张 相机原图。
问题不在于目录乱，而在于内容乱：存在大量连拍照片、重复文件，以及那些肉眼看来相似但文件信息迥异的图片。
如果让我自己来处理，大概率要耗掉整个下午，且过程必定令人烦躁。
这一次，我关注的焦点只有一个：它能否真正“看懂”照片内容，而不是仅依赖文件名或拍摄时间。
我让MiniMax Agent在本地扫描整个目录，并生成整理建议。整个过程均在本地完成，无需上传任何素材。
它首先生成了一份详细的对比分析报告，随后给出了具体的下一步整理建议。
我随即让它直接按此方案执行。
我抽样检查了结果，其对相似/重复照片的判断准确度在 80% 以上。当然，“哪张最好看”本身带有主观性，但能达到这个程度，已远超预期。
最后，我让它按最终方案执行整理操作。很快，文件夹便被分门别类整理妥当，最终帮我节省了近一半的存储空间。
这一系列操作，并非为了炫技，而是实实在在地节省了宝贵时间。
Case 2：打造一个最懂我的写作专家
作为一名公众号作者，我深有体会：写文章最累的部分往往不是“写”本身，而是围绕写作的诸多琐事。
选题、搜集资料、筛选信息、配图、排版、设计封面、发布……这些环节分散在多个平台，极其消耗注意力。
这次，我尝试使用MiniMax的 Expert Agent 功能，看看能否将整个写作流程“一站式”收拢起来。
创建专属写作专家 Agent
第一步是在网页端新建一个Expert Agent。官网已内置不少现成的Agent，但我选择从零开始创建一个面向写作方向的。
让我意外的是，这一步并不需要你真正去“设计”Agent。你只需通过对话，将需求一步步说清楚，它便会自动拆解流程、配置子任务。
很快，一个专属的写作专家Agent就搭建完成了。
实际测试：从选题到成稿
接下来，我让它先学习我过往的文章风格，然后去搜索近期的前端技术热点。
它梳理出的热点基本都在点上，并且会分析哪些话题更值得写，哪些不太符合账号调性。
我选择了当时最热的 jQuery 4.0 作为主题。
很快，它就完成了整篇文章的撰写，包括配图与封面设计，并且已按照公众号的格式完成排版。我只需将内容复制到公众号后台即可发布。
最终，我关注的不仅仅是“写得像不像我”，更是整个流程是否顺畅。
实际体验下来：
- 内容产出质量稳定。
- 效果并非一次性，这个定制化的Agent可以复用，无需重新教学。
- 从选题到成稿，中间大量零碎、重复的“脏活累活”被自动处理了。
这一点，比单纯追求“文风像人”更为重要。
MiniMax Agent 在解决什么问题？
如果站远一点看，MiniMax Agent 解决的并非某一个孤立的功能，而是一个更宏观的问题：AI 能否真正融入完整的人类工作流，而非仅仅存在于某个孤立的环节。
过去的AI工具大多是“插件式”的：写代码时用它，写文案时用它，查资料时用它。但真实的工作从来不是割裂的。
MiniMax Agent 尝试让AI成为一个能够跨步骤、跨工具、跨环境的主动执行者，这正是智能数据与云技术演进的一个生动体现。
明确工具的边界
当然，它并非万能魔法。你仍然需要设定目标、做出关键判断、并为最终结果负责。它也不适合所有人。
但如果你经常被文件整理、信息筛选、多步骤执行、重复但不固定的流程消耗大量精力，那么MiniMax Agent至少提供了一个目前少见、且方向清晰的解决方案。
结语
如果用一句话总结 MiniMax Agent：它并非旨在替代AI编程，而是补上了AI在非代码工作流中最薄弱、也最现实的那一环。
其真正的价值，不在于多么“聪明”，而在于：
能否真的动手执行，
能否减少对人的频繁打断，
能否将繁杂事务化繁为简。
从这个角度看，它或许尚不完美，但方向无疑是正确的。很多时候，方向正确，比功能堆砌更为重要。
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发表于 2 小时前
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