各种Code、各种Agent、各种Claw：AI模型厂商在卷什么产品？
AI 产品现在多到记不住，每家模型厂商都在不停发新产品，各种 Code、各种 Agent、以及各种 Claw，看着就容易乱。本文简单梳理了一些主流 AI 产品及其当前情况，并尝试从中理清AI产品的发展趋势，以便于选择真正有潜力的好产品。
1 产品梳理
本文梳理了 12 家主流模型厂商（国外 4 家，国内 8 家，各厂背景可参看《[[9-兴之所志/AI观点/中美AI基础模型公司对比|中美AI基础模型公司对比]]》）和一部分有影响力的第三方 AI 产品，主要包括以下 9 类：
- 模型 API：面向开发者的接口平台，通过 API 调用模型能力。
- Chatbot：面向普通用户的对话产品，最基础也是最早普及的 AI 产品形态。
- Coding IDE：集成 AI 能力的集成开发环境（IDE），目前大多基于 VS Code 套壳改造。
- Coding IDE 插件：安装在传统 IDE （如VS Code、JetBrains）里的 AI 编程辅助插件。
- Coding Agent CLI：命令行形态的编程 Agent，可以直接处理完整的编程开发任务。
- Coding Agent 桌面端：Coding Agent CLI的图形界面版本，交互更直观，更适合普通用户。
- 办公 Agent 桌面端：Coding Agent 桌面端的变体，面向写文档、做表格、整理材料等通用办公任务。
- Office 插件：嵌入 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件的 AI 插件。
- Claw Agent：由 OpenClaw 开创的产品品类，将 Agent 部署在服务器或本地机器上全天候运行，通过飞书、Discord、Telegram 等消息平台随时随地沟通。
| 产品类型 | OpenAI | Anthropic | SpaceXAI | 第三方产品 | DeepSeek | 智谱 | 月之暗面 | MiniMax | 阿里 | 字节跳动 | 腾讯 | 小米 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 模型 API | OpenAI API Platform | Claude Platform | Google AI Studio/Vertex | SpaceXAI API | OpenRouter、硅基流动 | DeepSeek开放平台 | 智谱AI开放平台 | Kimi开放平台 | MiniMax开放平台 | 阿里百炼 | 火山方舟 | 腾讯云TokenHub | 小米MiMo开放平台 |
| Chatbot | ChatGPT | Claude | Gemini | Grok | Perplexity | DeepSeek | 智谱清言 | Kimi | — | 千问 | 豆包 | 腾讯元宝 | — |
| Coding IDE | — | — | Antigravity IDE | Cursor（收购后） | Devin Desktop（原Windsurf） | — | — | — | — | Qoder Desktop | TRAE IDE | CodeBuddy IDE | — |
| Coding IDE 插件 | Codex IDE Extension | Claude Code Extension | — | — | GitHub Copilot、Cline | — | CodeGeeX | Kimi Code for VS Code | — | Qoder JetBrains Plugin | TRAE Plugin | CodeBuddy Plugin | — |
| Coding Agent CLI | Codex CLI | Claude Code | Antigravity CLI | Grok Build | OpenCode、Cline CLI | — | — | Kimi Code CLI | — | Qoder CLI/Qwen Code | — | CodeBuddy CLI | MiMo Code |
| Coding Agent 桌面端 | Codex App | Claude Desktop（Code） | Antigravity 2.0 | Cursor（收购后） | OpenCode Desktop | — | Zcode | Kimi Work(?) | MiniMax Code | Qoder Desktop | TRAE IDE(Solo) | CodeBuddy IDE（工作模式） | — |
| 办公 Agent 桌面端 | Codex App | Claude Desktop（Cowork） | Antigravity 2.0 | — | Manus、Hermes Agent 桌面端 | — | Zcode(?) | Kimi Work | MiniMax Code(?) | QoderWork | TRAE Work | WorkBuddy | — |
| Office 插件 | ChatGPT for Excel、PowerPoint | Claude for Word、Excel、PowerPoint | — | Grok for Word、Excel、PowerPoint | Microsoft 365 Copilot | — | GLM in Excel | — | — | — | — | — | — |
| Claw Agent | — | — | Gemini Spark | — | OpenClaw、Hermes Agent | — | AutoClaw | Kimi Claw | MaxClaw | QoderWake | ArkClaw | QClaw | MiMo Claw |
2 产品现状
2.1 产品矩阵逐步从Chatbot到Agent
模型厂商最早的两个产品入口是模型 API 和 Chatbot：API 给开发者调用模型，Chatbot 给普通用户直接对话。经过 Anthropic 过去一年的领跑和示范，Coding Agent 也开始成为模型厂商新的产品标配：目前除DeepSeek还在组建Agent产品团队外，其他所有主流模型厂商都已经有了自己的至少一款Coding Agent 产品。
国外“御三家”（OpenAI、Anthropic、Google）作为领跑者，其产品矩阵相对是比较完整的，基本都覆盖了我们所列的几种产品形式（Claw除外）。唯一比较后进的是SpaceXAI，可能是模型比较差，也没有心思做产品，目前只有才刚发布不久的Coding Agent产品Grok Build。好在背靠大树好乘凉，SpaceX近日宣布收购 Cursor，一下子补齐了SpaceXAI 的 Coding IDE 和 Coding Agent 两类产品形态。
国内模型厂商跟进 Coding Agent 的速度也很快，阿里、字节、腾讯这些大厂资源雄厚，Coding IDE、Coding IDE 插件、Coding Agent 桌面端、办公 Agent 桌面端以及 Claw Agent 都已经配齐了；即便是腾讯这样的模型后进者，产品形态倒是一点也不含糊，不愧是产品大厂。至于Kimi、智谱和 MiniMax 这类初创公司，资源没有那么雄厚，但也都或早或晚地推出了各自的Coding Agent产品，甚至是入行最晚的小米，也不甘落后。
2.2 Coding Agent是模型厂商竞争的胜负手
AI Agent 在去年已经是模型厂商比较共识的产品方向了，但最终先跑出来的还是 Coding Agent，因为代码场景天然适合 Agent 落地：任务边界相对清楚，修改结果可以通过运行、编译、测试来验证，Agent 可以基于反馈持续修正。
软件开发行业本身就是一个比较大的市场，而无论是企业还是个人开发者，对于能够实质上提升编程开发效率的Coding Agent，都具备非常高的付费意愿。当企业或开发者一旦把工作流建立在某款 Coding Agent 上，迁移成本也比较高。所以，谁能够在这个市场中分得一杯羹，谁就能拥有可持续的收入来源来形成自己的商业闭环，这对于研发和运营成本高企的模型厂商来说尤为重要。
更重要的是，Coding Agent 是第一个跑通了“把一段真实工作整体交给 AI 完成”这件事，因此也成为 Agent 产品哲学的第一验证场。通过Coding Agent产品提升了模型能力，建立了用户认知和产品范式的公司，才有可能往办公 Agent、通用 Agent 等方向延伸；没能在这里站住脚跟的厂商，做其他 Agent是缺乏说服力的。
所以Coding Agent 不仅仅是创收的来源，也是成为模型厂商商业竞争的胜负手，因此也自然是所有模型厂商的必争之地。
2.3 不同厂商的产品发展路线不同
各家公司原来的产品基础不一样，开发Agent产品的路线也不一样，表中的这 12 家公司大致可以分成三条发展路线。
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第一条是由Cursor（可以归属为SpaceXAI）开创、其他资源大厂跟随的Coding IDE 路线。他们首先是基于VS Code做套壳版的 Coding IDE，然后在此基础上分化出更自动化的 Coding Agent 桌面端，代表厂商是Google、阿里、腾讯、字节。其中，Google、阿里、腾讯看到Claude Code的成功后又同时做了 Coding Agent CLI，属于资源丰富可以两头押注，但给人感觉没什么自己的产品思路；反而是之前坑过我的字节，是这几家里面做 Coding IDE 最早最积极，却没有去做 Coding Agent CLI 的，倒是显得很有些个性。然后在从 Coding IDE 转到 Coding Agent 桌面端的过程当中，这一派又分化出来了两条子路线，一条是Google的Antigravity，直接把集成在 Coding IDE中的 Coding Agent 桌面端拆分为独立的产品；另一条是字节、阿里、腾讯的路线，仍然保持 Coding IDE 和 Coding Agent 桌面端作为一个整体产品，然后单独做一个办公 Agent 桌面端。
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第二条是由A社开创、其他初创企业跟随的Coding Agent CLI 路线。他们都是先做 Coding Agent CLI 和 Coding IDE 插件，然后在没有 Coding IDE 的情况下，直接从头做一个 Coding Agent 桌面端或办公Agent桌面端。代表厂商还有 OpenAI和Kimi，小米目前还没有出桌面端，但可能也是这条路线。在做 Coding Agent 桌面端的过程当中，这一派又分化出来了两条子路线，一条是A社的把 Coding Agent 桌面端和办公 Agent 桌面端分成两个产品的思路，另一条是 Codex 这种二合一的思路，Kimi只看到有Kimi Work，没看到桌面端的Kimi Code，可能是Codex路线。
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第三类走的是Agent 桌面直达路线，代表是智谱和MiniMax。他们的Agent产品做得比较晚，Coding IDE 和 Coding Agent CLI 都不跟，直接做个 Coding Agent 桌面端，也可以当办公 Agent 使用。这种更像是早期产品能力跟不上、无法走前两条路时的折中选择。
最后就是在产品节奏上最滞后的DeepSeek，据传已经开始在招人做Coding Agent了，应该不会做 Coding IDE，要么做 Coding Agent CLI，要么直接出 Coding Agent 桌面端。
2.4 办公 Agent 是还在摸索中的路
但不管来时的路怎么样，有余力的模型厂商目前都在往办公 Agent 这个方向做，但办公 Agent 比 Coding Agent 明显更难做，因为办公任务没有代码那种明确的运行、编译和测试反馈。现在各家的办公 Agent 产品，要么是直接在 Coding Agent 桌面端接入办公能力，要么是在 Coding Agent 桌面版的基础上开发独立的办公 Agent 桌面端。
Anthropic的Claude是把这两者分开：代码任务归 Claude Code（CLI 和桌面端），并不断打磨它在软件开发场景中的可用性，然后办公任务归 Claude Cowork，并尝试适配各类办公场景。Kimi 目前偏向这条路，代码任务归 Kimi Code（仅CLI），然后Kimi客户端中增加了专门的Kimi Work，产品矩阵最接近Anthropic；阿里、腾讯目前也接近这条路，Coding Agent 还是和 Coding IDE 在一起，另外单独推出QoderWork、TRAE Work、WorkBuddy等办公 Agent 产品。
OpenAI的Codex则看起来是在尝试把代码任务和办公任务放进同一个产品形态里，但是未来也不是没有可能像Claude那样把两者分开。至于 Antigravity、Zcode、MiniMax Code 这些 Coding Agent 桌面端，目前主要还是以Coding为主，未来是继续扩展成办公 Agent，还是再单独做一个办公产品，现在也还看不出来。
2.5 国外偏好做 Office 插件，国内偏好做 Claw Agent
国外这边，OpenAI 、 Anthropic甚至SpaceXAI 都在做 Office 插件，ChatGPT for Excel / PowerPoint、Claude for Word / Excel / PowerPoint、Grok for Word / Excel / PowerPoint等产品在办公场景下进行了一些有益的探索，但国内模型厂商好像只有智谱做了一个 GLM in Excel。阿里、字节和腾讯则都只是像Google那样，在自己的线上文档中引入了一下AI工具，通用性不能跟 Office 插件相比。
国内厂商虽然做 Office 插件不积极，但是做Claw Agent却做得热火朝天，除了DeepSeek之外，几乎人手一个：Kimi Claw、MaxClaw、AutoClaw、QoderWake、ArkClaw、QClaw、MiMo Claw。
2.6 第三方产品和模型厂商产品高度重合
最著名的Cursor已经从第三方变成第一方（SpaceXAI）就不说了，其他第三方产品如GitHub Copilot、Perplexity、Cline、OpenCode、Manus等，和模型厂商 OpenAI、Anthropic、Google、阿里、字节等的产品已经高度重合。
3 产品趋势
按照目前的发展趋势，AI产品的未来发展呈现有几个不太成熟的看法。
第一，主流模型厂商最后都会形成一套从Chatbot到通用Agent的完整产品矩阵。 模型 API 和 Chatbot 是基础入口，Coding Agent 已经成为新的产品标配，办公 Agent 也会继续往前走。坚决不做Agent产品的公司，要么基础模型天下无敌，要么就会被淘汰。
第二，Claw Agent 单点任务效率比较低，短期内在生产环境的应用程序有限。 OpenClaw这类产品的价值在于让人可以随时随地、并且很便捷地访问 Agent并安排任务，但具体到写代码、改文档、做表格、处理材料等任务上，它的效率和效果比不上第一方 Coding Agent 或办公 Agent 更好，并且token 消耗明显更高。即便看起来想象空间巨大，但是实际成效还有待进一步观察。
第三，AI 产品要继续扩大用户范围，办公文档和办公流程是下一个必争之地。 Coding Agent 现在跑得最快，代码场景也仍然是最成熟、最有价值的落地场景。但对更多普通用户来说，更高频的工作场景是写文档、做表格、改 PPT、审材料、写邮件、整理会议纪要。AI 产品如果想要扩大用户基础，就需要能够高效处理 Word、Excel、PowerPoint、PDF这些办公文档，或者形成一种既适合AI也适合人读写的文档格式。
第四，第一方产品矩阵越完整，第三方产品的空间就越窄。 早期第三方产品能跑出来，主要是在补两个空白：一是模型厂商还没有做好产品入口和工作流，二是模型能力还不够强，很多应用层设计本质上是在帮模型补能力。现在这两个空白都在变小：一方面，模型厂商都在做自己的AI产品；另一方面，随着模型能力继续提升，很多原来需要靠复杂产品设计才能解决的问题，会逐渐被模型本身吃掉。单纯做模型应用层的产品而没有自己的独有数据，会越来越容易被第一方产品和模型能力所替代。对这类第三方产品来说，能被模型厂商收购反而是最好的结果。
第五，产品形态会越来越趋同，真正拉开差距的还是模型能力。 当各家模型厂商都开始关注产品，产品层面的同质化竞争会越来越激烈，一个好的产品设计，立马会被其他模型厂商所跟进，产品形态最终会越来越接近，最终还是要看模型能力。如果模型本身不够强，产品体验再好也白搭。即便是谷歌、阿里、腾讯这类喜欢讲生态和 AI 融合、也确实有自己独特场景优势的大厂，如果模型本身不够强，所谓的生态和场景最终也只不过是Agent的Claw，谈不上什么深度融合。
第六，模型能力的分水岭，不在从 0 到 90%，而在从 90% 到 99%。 现在的一般模型，很多任务也能完成，效果也说得过去，看起来似乎差距没那么大。但一旦进入生产环境，对结果有了更高的要求，模型能力上的差距就立刻显现出来。之前在开发 APP 的时候就有这个体会：一个一般的模型写了两天，功能上确实也完成了 90% 以上，感觉似乎也还行，但是其实距离一个真正可用的 APP还是非常远。一个能用的APP，必须要有大于 99%的完成率才行，而一般的模型可能就是越不过这个门槛，因为看起来只有不到 10%的差距，实际上差的是一个质变的门槛。
兴之所志