比 OpenClaw 更火的 「Agent 员工」赛道，杀出一个新王者｜AI 上新

给天选打工人准备的利器。

2026 年 2 月，OpenClaw 火了。

整个互联网圈子被龙虾刷屏的时候，我和大多数人一样，注意力全在这条明线上：2 月底到 3 月，几乎所有互联网大厂在同一时间推出了自己的 OpenClaw 平台，一场龙虾大战轰轰烈烈地打响。

但进入 3 月底，龙虾的热度开始猛的往下掉。

我重新翻了一下这段时间上线的产品，发现了一条暗线，只是当时被龙虾的声量盖住了：

3 月 9 日，腾讯上线 WorkBuddy，定位 AI 原生桌面智能体工作台。3 月 17 日，阿里发布钉钉「悟空」，打的是企业级 AI 原生工作平台的旗号。3 月 19 日，字节把飞书 aily 做了一次全面升级，变成全新的智能体平台。3 月 23 日，百度推出 DuMate 搭子，面向个人和团队的桌面级 AI 智能体。

然后到了 4 月 8 日，Anthropic 发布了 Claude Managed Agents。发布第二天，美股软件股集体重挫，SaaS 指数单日跌了 5.5%。

细细看这条时间线，一个爆火的赛道浮出水面。

2026 年，所有大厂都在押注同一个赛道：AI 员工。

OpenClaw 的爆火，让 AI 真正走进了每个人的生活。而大厂们从中看到了一个更大的机会：让 AI 走进企业，去节省人力成本，或者提升人力效率。

就在 Claude Managed Agents 发布的同一天，还有一个产品同步面向全球发布，它就是今天的主角： GenSpark 4.0。

GenSpark 4.0 愿景｜图片来源：Genspark

它的愿景是：让 AI 员工无处不在。

我花了几天时间，深度体验了这款产品，体验完之后我有一个很强烈的感受：

Anthropic CEO 预言的海外裁员浪潮，可能真的快来了。

GenSpark 发展和转型

先聊聊 GenSpark 这家公司，它在成为黑马前，有一个艰难的转型史：

2024 年 6 月，GenSpark 发布了第一款产品，做的是 AI 搜索，积累了大约 500 万用户。

但团队很快意识到一个问题：人们搜索信息，绝大多数时候目的并不是「获取信息」本身，而是为了完成某个具体的任务。这个认知让 GenSpark 开始调整方向：不仅仅提供信息，更要帮用户把事情做完。

2025 年 4 月，他们推出了 Super Agent 套件，产品正式从 AI 搜索向通用 AI Agent 转型。

效果立竿见影，推出 45 天内 ARR 就达到了 3600 万美元。

2026 年 1 月底，他们的 Workspace 2.0 发布，主打「Don't Type，Just Speak」，把交互方式从文字提示切换到语音优先，试图重塑知识工作者的办公模式。

到这个节点，公司 ARR 已经突破 1 亿美元，B 轮融资扩展到 3 亿美元。

2026 年 3 月 12 日，GenSpark 3.0 和 Genspark Claw 一起发布。他们的口号很有野心：「你不再与 AI 一起工作，而是雇佣 AI 为你工作」。

这一版完成了从「AI 工具」到「AI 员工」的品类转变，ARR 突破 2 亿美元，B 轮融资扩大到 3.85 亿美元，估值接近 16 亿美元。

然后仅仅过了不到一个月，4 月 8 日，他们正式推出了：GenSpark 4.0。

为什么选择 Genspark｜图片来源：Genspark

这一版他们真正找到了自己的使命：AI 应该适配你已有的工作方式，而不是要求你围绕 AI 重组工作流程。

所以在 4.0，他们打通了原生集成，桌面、Office、日历、工作流，支持本地文件访问和应用内操作，追求的是「你感觉不到 AI 的存在，但它一直在帮你做事」。

从搜索到 Agent，从工具到员工，GenSpark 用两年时间完成了三次关键转型。

而每一次，都精准踩在了 AI 发展的变化上。

为什么说 GenSpark 是这个赛道的王者？

说回 Agent 员工这个赛道，开头提到的那些大厂产品，每一家都有自己的打法。

但我花时间对比了一圈之后，发现 GenSpark 在一些关键问题上，想得确实更深。

我试着从第一性原理的角度来拆解这个问题：

如果要设计一个能真正充当 AI 员工的产品，它到底需要具备什么？

我觉得至少要满足三个条件：

第一，企业级的运行环境。

AI 员工得能和真实的人交流，能接收文件，能在一个稳定的环境里持续运转。GenSpark 4.0 在这一层做得很到位。它可以和联系人直接对话，并且原生集成了 MyClaw，不需要用户自己去安装 OpenClaw 再配置到飞书或微信。

Genspark 界面｜图片来源：Genspark

这一点看起来只是个简单的功能，但对于普通用户意义很大：对接 OpenClaw，无论飞书还是微信的文档对接流程写得多清晰，任何一步配置对于非技术用户来说都是门槛。

GenSpark 把这个配置环节直接砍掉了，说明他们眼里真的非常重视用户。

第二，丰富的工具体系：提供各种 AI 员工得能用工作中真实在用的软件。

GenSpark 4.0 对接了 Notion、邮件、GitHub、文档服务等一系列工具，覆盖了知识工作者日常高频使用的场景。

Genspark 邮箱界面｜图片来源：Genspark

还有打工人的三件套：PowerPoint、excel、word

Genspark 三件套界面｜图片来源：Genspark

第三，也是我觉得最容易被忽视的一点：人类高效工作的交互方式。

GenSpark 4.0 提供了工作流功能，你可以把各种应用的 CLI 和能力串联成动作流，也可以通过对话直接创建 Skill。

Genspark 工具界面｜图片来源：Genspark

而对比开头提到的产品，目前只有钉钉和飞书本身自带企业级运行环境，同时，如果你想要创建 Skill，这些产品基本只能通过对话让 AI 自动生成，人类很难介入迭代过程。换句话说，用这些产品，目前你还没办法把自己的工作经验真正变成一个可复用、可优化的 Skill。

但这可能才是这类工具真正的价值。

而 GenSpark 4.0 在这个层面给出了更好的方案：

你可以方便地参与 Skill 的构建和调整，让工作经验真正沉淀下来。

Genspark 工作流界面｜图片来源：Genspark

整体体验下来，我得出一个判断：

GenSpark 在 AI 数字员工的产品理念上，确实领先了国内至少「三个月」。

开始实测

理念领先，GenSpark 的效果如何呢？

让我们开始用真实的工作，来实测效果吧。

我日常的工作流程大概是这样的：研究各种 AI 工具，体验产品，形成判断，然后撰写文章。GenSpark 4.0 对我的帮助有多大？我决定用一个完整的任务来测试。

今天我想研究的课题是：「Claude Managed Agents 会对软件行业产生什么冲击？」

GenSpark 4.0 有免费的体验额度，我直接从这里开始。

Genspark 界面｜图片来源：Genspark

当然，最好的方式是创建一个以主题为核心的工作区：

Genspark 工作区界面｜图片来源：Genspark

工作区可以添加文件，也可以邀请团队成员协作。在这个工作区里对话，就可以调用 GenSpark 4.0 内嵌的多种智能体来完成工作。

Genspark 智能体界面｜图片来源：Genspark

第一步，我从 Anthropic 官网下载了 Claude Managed Agents 的技术文档，导出为 PDF。

https://www.anthropic.com/engineering/managed-agents

Anthropic 文档界面｜图片来源：Anthropic

然后用 GenSpark 的撰写文档功能，让它帮我翻译这份 PDF。

Genspark 文档界面｜图片来源：Genspark

它很快开始处理，没过多久翻译就完成了。

Genspark 翻译界面｜图片来源：Genspark

翻译质量让我挺满意的，技术术语的处理很准确，可读性也不错。

Genspark 翻译界面｜图片来源：Genspark

拿到第一手资料后，我开始做更广泛的深度研究。

我让 GenSpark 帮我全面调研「Claude Managed Agents」这个话题。

Genspark 深度研究界面｜图片来源：Genspark

接下来的过程让我有点意外：

它在知乎、Twitter/X 上广泛收集了各方观点和判断，然后输出了一份完整的研究报告。

Genspark 深度研究界面｜图片来源：Genspark

更有用的是，你可以像用 IMA 一样，对这份报告进行各种追问，深入挖掘你关心的细节。

Genspark 深度研究界面｜图片来源：Genspark

我把关于这个产品的所有疑问都问了一遍，得到的回答质量都相当高。

Genspark 深度研究对话界面｜图片来源：Genspark

素材准备好了，接下来就是写稿。

在动笔之前，我先做了一件事：创建一个写作 Skill。

通过多轮对话的方式，GenSpark 调用 OpenCode 帮我生成了一个定制化的写作 Skill。

这个 Skill 融入了我的写作风格偏好、文章结构习惯和排版规范。

Genspark 的 Skill 界面｜图片来源：Genspark

然后我用这个 Skill 开始生成文章初稿。

Genspark 文档界面｜图片来源：Genspark

不得不说，出来的稿子质量让我有点震撼：

Genspark 文档界面｜图片来源：Genspark

结构清晰，论据充分，行文节奏比我自己从零写要流畅得多。

Genspark 文档界面｜图片来源：Genspark

全程，我没有用任何其他工具：

从资料收集、翻译、深度研究、素材整理到初稿生成，都在 GenSpark 4.0 一个产品里完成。

我唯一需要学习的，就是 GenSpark 4.0 本身，而学习它，我只用了 50 分钟。

顺带提一句 GenSpark 的视觉体验：它不仅在工具能力上做得领先，连界面设计和交互审美也下了功夫。整个使用过程中，你能感受到产品团队对视觉细节的追求，这在 Agent 类产品里并不常见。

Genspark PPT 演示界面｜图片来源：Genspark

GenSpark4.0 的独特价值

实测完之后，我开始想一个问题：

做 AI 员工，到底需要做好的是什么？

Claude Code、OpenClaw、Codex 这些工具，核心是给 AI 提供 Harness 环境。所谓 Harness，就是让 Agent 能最高效地使用各种工具，完成具体任务。这些产品解决的是「如何让 AI 更好地工作」的问题。

GenSpark 做的事情刚好反过来。

它给人类提供了工作的 Harness 环境，解决的是「如何让人最高效地使用 Agent，完成复杂的工作任务」。

GenSpark 4.0 考虑的是：怎么最方便地给工作中的人提供一站式的 Agent 服务？怎么让用户把工作经验变成可复用的工作流？怎么让用户不需要在多个工具之间跳来跳去？

Genspark PPT 工具介绍界面｜图片来源：Genspark

这个差别看起来只是视角的切换，但落到产品层面，差异非常大。

传统的 Agent 产品，你可能需要打开一个工具做研究，再切到另一个工具写文档，再用第三个工具做协作。每一次切换都是效率损耗，都是注意力的中断。

GenSpark 4.0 把这些环节全部收拢到一个产品里，创建工作区、添加文件、邀请成员、调用智能体、生成 Skill、执行工作流，所有事情在一个界面里完成。

这个产品思路让我想到在调研过程中一个有意思的对照：Anthropic 在做 Claude Managed Agents 的时候，技术博客里提到一个概念，他们把 Agent 的核心组件虚拟化成了 session、harness 和 sandbox 三层抽象，这是从技术架构的角度去思考如何让 AI 更好地运行。

GenSpark 做的是另一侧：从用户工作流的角度去思考，如何让人和 AI 之间的协作最顺畅。

两条路径，一个朝着 AI 的效率极限走，一个朝着人的体验极限走。

GenSpark 选了后者，而且做得相当扎实。

2026，我们将去向何处？

Anthropic 在 3 月份发过一份报告，里面有一个数据让我印象很深：

目前许多工作角色中，依然有大量环节可以被 AI 自动化，而把这部分真正用 AI 接管，将释放出巨大的价值。

也许，这就是 2026 AI 员工这个赛道为什么热门的原因。

Anthropic 文档截图翻译｜图片来源：Anthropic

为什么大厂都在抢这个赛道？

我觉得本质上抢的是入口：当每一个人独特的工作流和对话记录留在了一个平台上，这些数据很难被迁移到其他地方。用户留下来，意味着持续的使用和消耗。这场仗打的不是功能比拼，而是谁能先成为用户的默认工作入口。

回到个体层面，工作中那些可以被自动化的部分，最终都会被 AI 接管：这个趋势已经不可逆了。就像我自己的工作流一样，资料收集、翻译、初步研究这些环节，GenSpark 4.0 已经能帮我完成得很好。我的精力可以更多地放在判断、决策和创造性的部分。

也许用不了多久，我们每个人手边都会有一个甚至多个 AI 员工：也许是悟空，也许是 DuMate，也许是 WorkBuddy，也许是 aily。

但 GenSpark 4.0 给我的感受是，它在「AI 员工应该长什么样」这个问题上，想得最完整，也做得最彻底。

写完这篇稿子，我在 GenSpark 4.0 里花的时间远远超过了测试本身：我发现自己不自觉地把越来越多的工作迁移到了这个平台上。

这大概就是一个好的 Agent 产品应该有的样子：你不是因为它功能强大才去用它，而是用着用着发现，自己已经离不开了。

最后，2026 年 GenSpark 为所有用户提供 AI 聊天和 AI 图像功能的无限使用，集成了 Nano Banana 2、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4、Claude Opus 4.6 等多个顶级模型。

GenSpark 4.0，值得花时间去体验一下。

文章来自于微信公众号 "极客公园"，作者 "极客公园"