在无人注意的角落,豆包PC版已经变成了Codex。

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在无人注意的角落,豆包PC版已经变成了Codex。
6110点击    2026-08-18 15:10

忘了之前跟哪个朋友聊天,他说字节跳动做产品的速度,可能要超过市面上 80% 的创业公司。


最近我算是见识到了。


之前我更多只是在手机端使用豆包。前段时间因为玩 Seedance 2.5,下载了豆包的 PC 客户端,结果发现,悄然之间,豆包 PC 版已经变成了 Codex。


在无人注意的角落,豆包PC版已经变成了Codex。


感觉豆包要用 OpenAI 的方式,拿下国内的办公市场。毕竟这两家公司现在的产品态势实在太像了。


过去一年,ChatGPT 一直是全球最大的通用 AI 产品。到今年 5 月,ChatGPT App 的月活已经到了 10 亿级别。


国内对应的位置其实就是豆包,QuestMobile 最新的数据里,豆包月活 3.82 亿,在国内 AI 原生 App 里断层第一。


这个数据我自己其实没那么有感知,反倒是每次回老家感受特别明显。因为我高中同学,他们几乎就认为 AI 约等于豆包。


今年我们都看到了,OpenAI 一开始先是做了一个独立的 Codex 客户端。Codex 涨得非常猛,负责人 Tibo 有段时间几乎每天在 X 上播报用户数,顺带给大家重置额度。


特别热闹,后来 OpenAI 索性把 Codex 直接合并进了 ChatGPT。


以前大家对 ChatGPT 的理解,更多还是一个问答 Bot。但现在已经完全不一样了。ChatGPT 已经是一个可以完成工作的 Agent。


在无人注意的角落,豆包PC版已经变成了Codex。


现在再看豆包,其实也是类似的思路。只不过豆包更直接,它没有单独再做一个 Codex,而是直接把这些能力,放进了豆包 PC 版里。


比如今天我买路由器。突然发现京东的对比商品的功能好像有 Bug,一直刷新不出来。


所以我直接把两个链接发给了豆包。豆包说需要登录才能够访问链接,于是它在内置浏览器中弹出登录页面。我完成登录之后,它就拿到了整个商品的信息。


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然后给我做了分析:


在无人注意的角落,豆包PC版已经变成了Codex。


有问题的话,我可以进一步追问。


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也许有同学会问,如果我人不在电脑前怎么办?


也没问题,豆包现在也支持远程遥控。


在手机上打开豆包,进入工作设备,就能看到可以调用的设备。


比如下面第一台电脑就是我的,因为电脑端和手机端登录的是同一个豆包账号,所以手机可以直接找到这台电脑,然后把任务发过去,让电脑自己执行。


如果手边没有电脑,也可以直接选择云电脑。云电脑这个设计还是比较领先的,我估计 OpenAI 很快也会发类似的能力了。


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说实话,豆包现在的产品能力真的做得相当可以。尤其是这次我体验下来,不管是 GUI 操作电脑,还是整个任务执行的速度,体感上都已经很成熟了。


所以如果你不是 AI 从业者,也不是为了尝鲜,只是单纯想让 AI 帮自己干活、提高工作效率,我觉得真没必要天天在不同的 Agent 产品之间切来切去。


直接找豆包这种成熟产品,一步到位就行了。


豆包其实就是国内的 ChatGPT。


再给大家看一个我上午让豆包跑的 Case。


我们团队最近在筹备 AI Maker Summit 上海大会,内容上一直在参考硅谷的 AI Engineer Conf。


所以上午我就直接让豆包去分析了一遍他们的 YouTube 频道,看看这些视频标题到底有什么共同规律。


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录了个视频,大家看看,可以把这些总结直接保存到我的飞书文档:


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也可以做成一个 Skill:


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有了 Skill 后,让它统一来 Review 下目前确认的所有演讲的标题。我发现豆包的模型在处理中文类的内容确实还是很好。给的反馈都很不错。


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刚才那个 Case 里,我让它把内容写进飞书,用的是飞书连接器。豆包本身就是一个 Agent,里面已经内置了不少连接器,可以直接和各种第三方系统联动。


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比如,我可以接入腾讯会议的连接器。按照提示,输入参数就行。


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紧接着,豆包就可以操作腾讯会议中的内容了。所以我强烈推荐大家装了豆包客户端后,先看看连接器,把常用软件的连接器都配置好。


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不过,现实中,很多产品其实没有 CLI,也没有开放接口,根本没办法通过连接器接入。这时候,就只能依赖 Agent 的 GUI 能力。


我们测一个复杂的 GUI 操作场景,看看豆包的发挥。我让它给我去腾讯问卷中创建一个问卷。


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同样,我还是录了个屏,大家可以直接看整个过程。执行速度确实非常流畅。


最开始它需要我授权登录一下腾讯问卷,登录完成之后,后面的问卷创建、添加问题、编辑选项,全都是豆包自己操作 GUI 完成的,而且最后 100% 跑通了。


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就这个流畅的 GUI 操作能力,我觉得会员买值了。因为我自己日常工作和生活里,类似这种琐碎的事情实在太多了。


比如给朋友寄个顺丰,以前得自己打开页面,把寄件人、收件人、地址这些信息一项项填进去。


现在这种活完全可以直接交给豆包,我只需要告诉它要寄给谁,剩下的让它自己操作就行。


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很快,搞定了。还有像我之前最烦填发票的表单,现在,也全部可以交给豆包搞定了。


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写到这里,我还特别想啰嗦两句。


可能因为豆包过去影响力太大了,很多人对它的印象还停留在 Chat 类产品,就像以前大家理解 ChatGPT 一样。但现在它们其实都已经升级成了 Agent。


过去打开这类产品,主要就是问问题。但现在我们在用豆包、ChatGPT 这类产品的时候,思路真的得变一变。


遇到一个任务,第一反应可以先想一下,这个活能不能直接交给 Agent 去干能让它干,就尽量别自己干。


比如下午,我想对比下 DeepSeek V4 Pro、GLM、Kimi、GPT 5.6 Sol、Opus 5 这些模型的 API 价格。同样交给豆包让它去干,最终它连单位都给我换算好了。真爽啊。


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对了,字节的视频模型一直都很强,最新的 Seedance 2.5 我之前也专门介绍过。我自己的感觉是,它特别适合拿来做各种宣传片、活动视频这类内容。


如果你买了豆包会员,本身就会带 Seedance 2.5 的使用额度。我强烈推荐大家直接用里面内置的创意视频 Skill。


比起自己从头写 Prompt,它会先帮我们梳理需求、拆解内容,再调用 Seedance 2.5 去生成,整个过程会省事很多。


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下面这是我之前生成的山西的文旅视频。


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写到这里,我还是想给大家总结几个自己最近用豆包、Codex 这类 Agent 产品的基本思路。


第一,真的要刻意改变习惯。


以前遇到一个任务,我们第一反应往往还是自己吭哧吭哧做。但现在我一直在提醒自己,碰到任何事情,第一反应先想一下:这个任务能不能让 Agent 去干?


这个真的需要刻意练习。因为过去几十年形成的工作习惯太强了,很多事情明明 Agent 已经能做,我们还是会下意识自己上手。


第二,重复性的工作,要学会抽象成 Skill。


比如前面讲的分析 YouTube 标题。第一次可以和 AI 一起把这件事情分析清楚,最后把里面的方法、标准和流程沉淀成一个 Skill。


以后再碰到同样的事情,就不用重新教一遍,直接调用这个 Skill 就行。如果还是一个固定周期反复发生的任务,还可以继续设置成定时任务。


Skill 特别重要,它其实就是把我们已经验证过的一套工作方法固化下来。


当然 Skill 也不是越多越好。真正值得做成 Skill 的,还是那些方法已经比较稳定,而且会重复发生的事情。不要为了做 Skill 而做 Skill。


第三,把 Agent 和外面的各种系统连接起来。


先去看有没有现成的连接器。有的话优先用连接器,这是最省事的。


如果没有连接器,再看看这个产品有没有 CLI 或者 MCP。比如有 CLI,直接把官方文档丢给 Agent,让它自己装好、自己调用。


如果这些都没有,最后还有 GUI。


只要这个软件人可以通过鼠标键盘操作,Agent 就有机会直接去操作它。很多公司的内部系统、各种后台、报销系统,其实特别适合这种方式。


不过 GUI 也别什么地方都用。像小红书这类风控比较严格的社交平台,不要轻易让 Agent 自动操作。普通办公软件和内部系统,一般就没这么敏感。


最后一点,是我最近的感受。


AI 使用真的是一个要练一万小时的技能。


这个东西光看教程其实没什么用,很多感觉只有自己真正在工作里反复用,才会真正形成肌肉记忆。


比如一件事到底该不该交给 Agent,交代到什么程度。很多时候没有什么标准答案,就是用得多了以后,我们会越来越知道该怎么跟它配合。


强烈推荐大家试试豆包,绝对是 Codex 的最佳国产平替。


文章来自于"AI产品阿颖",作者 "阿颖"。

关键词: AI新闻 , 豆包 , 字节AI , codex
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智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

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