Anthropic 于 7 月 7 日宣布,Claude Cowork 的网页和移动端服务即将推出。初期,此项服务将面向 Claude Max 用户,并在随后的几周内逐步扩展至其他订阅计划。
Claude Cowork 的新功能将支持用户将对话和文件保存在 Claude 账户中,并在远程环境中运行。这意味着即使在用户关闭电脑的情况下,任务也能持续进行;定时任务的执行也不再需要用户设备保持在线状态。
Anthropic 设想的场景是,用户可以在办公桌前向 Claude 分配任务,然后在离开电脑后通过手机跟进。当 Claude 遇到需要人工判断的问题时,会向用户的手机发送通知,用户做出决策后,Agent 将继续执行。不过,Anthropic 强调,发送邮件和交付文件等最终操作仍需用户审核和批准。
这一变化标志着 Claude 移动端角色的转变,手机不再仅仅是 Claude 的一个聊天界面,而是演变为一个管理 Claude 工作的中控台。
Claude Cowork 的移动和网页端即将上线。
Cowork 最初的定位更像是面向非程序员的 Claude Code,允许用户提交文件、资料和任务,让 Claude 制定计划并持续执行,而非仅限于一次性问答。Claude Cowork 于 2026 年 4 月在 macOS 和 Windows 桌面应用中全面推出。此次扩展到网页和移动端,关键的改变在于执行环境从用户本地电脑迁移到了远程基础设施。
Anthropic 表示,Cowork 能够跨越文件、日历、邮件、通讯工具、网页及其他已连接的应用来完成任务。用户可以委托它核对季度支出、评估合同续约风险、根据会议记录和销售数据生成客户材料,或者在每天早晨自动准备工作简报。
Anthropic 对 2026 年 5 月部分 Cowork 会话的分析显示,超过 90% 的使用场景并非软件开发,其中业务运营和内容创作两类任务占比约一半。这表明 Cowork 的核心用户群体正从程序员扩展到财务、运营、销售、咨询和内容创作者等领域。
这正是移动端变得必要的原因。当 AI 仅处理一次性文案润色时,电脑和手机区别不大;但当任务需要数十分钟甚至数小时,且涉及邮件、日历、文件和企业应用时,用户无法持续守在聊天窗口等待。Agent 必须能在后台运行,而用户仅在关键环节介入。
Anthropic 在 X 平台上概括此次更新为:“在办公桌前把任务交给 Claude,再从手机上接收已经完成的工作。” 参与 Cowork 开发的 Anthropic 工程师 Felix Rieseberg 在 X 上表示,这是 Cowork 的一次“重大更新”,因为 Claude 终于可以在电脑关闭后继续运行。
尽管如此,目前桌面端仍是功能最完善的 Cowork 入口。Anthropic 指出,本地文件访问和浏览器集成等功能仍以桌面版本为主,而网页和移动端主要解决任务的连续运行、跨设备接力以及远程审批问题,而非完全取代桌面工作环境。
Cursor 和“龙虾”,也在将手机转变为“Agent 遥控器”。
Claude Cowork 并非首个进军手机的 Agent 产品,此前已有先行者。6 月 30 日,Cursor 推出了原生 iOS 应用的公开测试版,面向所有付费用户开放。用户可以在手机上选择代码仓库、启动云端 Agent,或远程控制本地运行的 Agent。
Cursor 在移动端的设计同样并非“在手机上写代码”。Agent 启动后,用户可直接退出应用。当任务完成、需要补充信息或等待审查时,Cursor 会通过锁屏实时活动和推送通知提醒用户。开发者可在手机上查看代码差异、运行日志、截图和演示结果,并继续下达指令,甚至直接合并 Pull Request。Cursor 的云端 Agent 运行在独立的虚拟机中,具备完整的开发环境,可安装依赖、运行测试并持续迭代。Cursor 将这种工作方式称为“异步”,即 Agent 在后台长时间工作,人类主要负责明确目标、检查结果和决定是否合并。
与 Cursor 推出移动端同日,OpenClaw 也发布了 iOS 和 Android 应用,但采用了不同的技术路径。OpenClaw 的手机应用本身不承载完整的 Agent,而是作为一个“伴随节点”。用户仍需在 macOS、Linux 或 Windows 设备上运行 OpenClaw Gateway,然后将手机与 Gateway 配对。手机可用于对话、语音控制、查看任务状态、批准操作,并在用户授权后调用摄像头、屏幕、位置和通知等设备能力。
因此,三款产品虽然都进入了移动端,但其执行模式各不相同。Claude Cowork 和 Cursor 更侧重云端执行,任务可脱离用户电脑运行;OpenClaw 则坚持本地优先,手机主要负责连接和控制用户自行运行的 Gateway。前者降低了部署门槛,后者则赋予用户更强的对数据和基础设施的控制权。
这种差异引发了社区用户的广泛讨论。在 OpenClaw 发布移动应用的 Reddit 帖子下,有用户质疑为何在已有 Telegram 操作 Agent 的情况下还需要独立应用。另一用户回应称,原生应用更接近 OpenClaw 的控制面板,也可通过 Tailscale 等方式直接连接私人 Gateway,避免将 Agent 对话交给第三方聊天平台。
然而,移动端并未自动解决 Agent 的可靠性问题。部分 OpenClaw 用户反映,升级后出现 WhatsApp 连接失效、消息无法回复及现有工作流中断等问题。有用户因此提醒,不应将仍处于测试阶段的 Agent 系统直接视为成熟的生产工具。这揭示了 Agent 产品当前的真实状况:能力已能支持“持续工作”,但稳定性、权限边界和异常恢复能力远未达到传统企业软件的水平。
手机成为管理后台后,真正的竞争才刚刚开始。
Agent 产品登陆手机,并非简单的客户端扩展,而是产品形态进入新阶段的标志。第一阶段,AI 是聊天机器人,用户提问,模型即时回答,交互同步,任务通常在一次会话中结束,AI 的价值取决于模型回答的质量。第二阶段,AI 进入用户工作环境,如 Claude Code、Cursor 等产品开始读取代码仓库、编辑文件、运行命令和调用工具,AI 直接参与执行。但在此阶段,Agent 通常仍依赖本地终端或桌面应用,电脑关机即任务停止。第三阶段,Agent 开始脱离具体设备,通过迁移到云端虚拟机、远程沙箱或持续运行的 Gateway,Agent 可异步执行更长时间的工作。用户不再需要全程监控,而是像交代工作给同事一样,给出目标、约束和验收标准。移动端正是这一阶段的管理入口。
从 Cursor 和 Claude Cowork 的设计来看,手机界面最重要的功能并非长文本输入框,而是任务队列、运行状态、通知、结果预览、批准按钮和继续指令。
人与 Agent 的关系也发生变化,从“提问者与回答者”转变为“管理者与执行者”。X 平台上有网友指出,Claude Cowork 宣传的“即使电脑关闭,任务仍会继续运行”这句话,点明了 Agent 产品根本性的转变:AI 正从需要全程监督的助手,变为能在无人值守状态下独立工作的代理。
“这不只是多了一项后台运行功能,而是人与 AI 之间建立了一套完全不同的信任关系。过去,难点主要在于 Agent 有没有能力完成任务;现在,真正棘手的问题变成了,当它遇到信息不足、指令模糊或需要权衡的情况,而用户又不在线时,它究竟应该如何判断、是否继续执行,以及在哪个节点必须停下来等待人工介入。”
另一位网友赞同此观点,认为“即使电脑已经关闭”才是真正打开局面的关键。他表示,一旦不再需要全程盯着,就会开始将过去根本不会启动的任务排入队列。任务范围的膨胀是双向的:Agent 能做的事情变多了,人交给它的事情也会越来越多。
还有网友提到,Claude Cowork 成为首个无需用户本人或设备保持在线即可完成工作的 AI Agent。用户可以将客户准备工作设定在早上 6 点执行。在用户睡着后,Claude 会自行梳理会议记录、制作简报并起草后续跟进内容。用户不再需要为了处理一份涉及 1000 万美元第三季度续约业务的追踪表,让一台价值 3000 美元的笔记本电脑整夜运行。
目前,这项测试功能正面向 Claude Max 用户陆续开放,订阅价格为每月 200 美元。其他订阅计划将在未来几周内跟进。同时,Cowork 的双倍使用额度将延长至 8 月 5 日。
仅从试用价值来看,此次提供的额度相当可观。工作会一直伴随用户,但最终的决定权仍在用户手中,而笔记本电脑则可以一直合上。
在 Reddit 上,关于将实际工作交给 Agent,有用户提出了更直接的质疑。用户 PineappleLemur 认为,如果一个系统不能始终按任务要求行动,那么使用它本身是否存在过高风险?与其让一个结果不确定的 Agent 直接执行工作,为何不先用它开发出能够稳定运行的工具?
另一用户 EveyVendetta 则认为,这种风险在他可承受范围内,前提是不能将一切交给 Agent 自动处理,并且必须保留备份。在他的工作流中,Claude Code 会先协助搭建供 Cowork 使用的工具,而真正关键的是外围的约束机制,即通过钩子实现确定性控制,通过规则限定需要主观判断的场景,迫使 Agent 按既定方式运行。他将此模式比作雇用了一名“思考过程可以被读取”的员工:该员工需严格遵循工作流程,也可在一定范围内作出判断,但所有不涉及代码的决策最终都必须由用户本人批准。他认为,另一种选择是同时雇用程序员、社交媒体运营、平面设计师和摄影师,这对初创企业来说人力成本不菲。Agent 或许并非完全可靠,但在明确约束、保留备份并坚持人工审批的情况下,它提供了一种成本更低的替代方案。
那么,在几乎所有 Agent 都向手机端靠拢的趋势背后,模型能力是否就不那么重要了?实际情况并非如此,模型能力依然重要,但决定产品能否真正进入日常工作的是模型之外的一整套基础设施。
首先是持久运行能力。Agent 必须在用户离线后保持任务状态,并能在网络中断、工具报错或上下文变化后恢复工作。
其次是权限与审批机制。发送邮件、修改文件、合并代码、支付账单等操作不可逆,产品需要区分哪些步骤可自动完成,哪些必须等待人工确认。
再次是可观察性。用户需要了解 Agent 读取了哪些资料、调用了哪些工具、做出了什么修改,以及为何停在某个步骤。否则,“数字员工”将成为无法审计的黑箱。
成本也可能成为问题。在 Reddit 的 Agent 工具讨论中,有用户指出,始终在线的 Agent 会导致基于 Token 的计费难以预测,企业最终需要更明确的固定套餐、预算限制和分级定价。该用户同时将上下文管理、不可逆操作的保护机制和成本可预测性,列为 Agent 真正投入生产环境前的三项关键条件。
最后是安全边界。Agent 要完成更多工作,就必须获得更多权限:邮箱、日历、云盘、代码仓库、浏览器乃至支付系统。能力与风险几乎同时增长。针对 OpenClaw 的一项真实环境安全研究发现,当攻击者能够污染 Agent 的能力配置、身份信息或长期知识时,攻击成功率会显著上升。这意味着,Agent 的长期记忆、工具权限和身份凭证本身都可能成为攻击目标。
因此,手机上的 Agent 不是传统聊天机器人的升级版。它更像是一个可随时打开的管理后台:屏幕背后,多个任务可能正在云端或私人服务器中持续运行;手机负责告知用户哪些工作已完成、哪些任务出现异常、哪些决定必须由人做出。
Claude Cowork、Cursor 和 OpenClaw 集体进入移动端,意味着 Agent 产品正在跨越一个分水岭。手机不再是人与 AI 交流的场所,而是演变为人类管理一群 AI 员工的控制台。

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