2026 年最佳开源 Claude Cowork 替代方案（前 5 名）
顶级自托管和本地优先 AI cowork 替代方案对比
Douglas Lai
Claude Cowork 在 2026 年 1 月发布时改变了游戏规则。你不再只是和 AI 聊天，而是把一个文件夹交给它，描述你的需求，它就会规划、执行并交付完整成果，而你可以专注于别的事情。它可以读取和写入本地文件，协调子智能体，运行长时任务，并通过进度指示和控制面板让你随时掌握进展。[1][2][3]
但这里有个限制。Cowork 是闭源的，被锁定在 Anthropic 的生态系统中，而且官方只支持 Claude 模型。如果你需要自托管、运行本地模型，或者深度定制智能体架构，你就需要一个 Claude Cowork 开源替代方案。
本指南对比了目前最值得关注的 5 款开源方案——它们都在积极维护，都面向“AI 协作助手”式工作流，并且都提供了 Cowork 无法提供的东西：完全透明和可控。
以下是 2026 年最值得关注的 5 款开源 Claude Cowork 替代方案：
- Eigent - 多智能体工作台桌面端
- OpenClaw - 聊天驱动的 AI 神经系统
- Open Cowork（OpenCoworkAI） - 即插即用的 Cowork 桌面克隆版
- Open Claude Cowork（Composio） - SaaS 集成强者
- OpenWork（Different AI） - 基于技能的团队自动化
什么样的开源 Claude Cowork 替代方案才算优秀？
在直接看工具之前，先定义一下“像 Claude Cowork”在实际中到底意味着什么。根据 Anthropic 自己的文档和独立报道，Cowork 由以下几个核心能力定义：[2][4][1]
- 直接访问本地文件 - 智能体可以在你的机器上读取、编辑和创建文件，无需手动上传。[1]
- 智能体式执行 - 它会规划多步骤工作流，把任务拆分成子任务，并通过真实的电脑操作执行，而不只是聊天。[2][1]
- 子智能体协调 - 多个工作节点可以并行运行以处理复杂任务。[1]
- 长时任务 - 工作可以跨越单次对话持续进行。[1]
- 人在回路控制 - 包括进度指示、推理可见性，以及在任务中途介入的能力。[3][1]
在本文中，如果一个工具满足以下条件，就可视为一个 真正的开源 Cowork 替代方案：它是开源的（优先宽松许可证），支持桌面端或本地优先方式控制你的环境，提供智能体式工作流（规划、工具使用或多智能体编排），并且处于活跃开发中且已有真实落地采用。
以下是截至 2026 年初的主要候选者表现。
1. Eigent - 最佳整体开源 Cowork 替代方案
最适合： 想要一个严肃的、多智能体的“AI 工作力”桌面端的团队，支持本地优先部署、MCP 工具和企业级功能。
Eigent 被定位为 “全球首个多智能体工作台桌面应用” 和 “解锁卓越生产力的开源 Cowork 桌面端”。它基于 CAMEL-AI 的多智能体框架构建，明确被定位为 Claude Cowork 的领先开源替代方案，并更强调并行的多智能体工作流。[18][19]
Eigent 完全开源（Apache 2.0），重点强调本地优先部署和数据主权。它曾登上 GitHub Trending 第一名，并被独立评测者广泛称为最强的开源 cowork 桌面工具。[20][21][22][18]
核心特性
多智能体工作力架构。 Eigent 使用“workforce”模型：一个根协调智能体加多个专业工作节点（开发、浏览器、文档、多模态等）并行执行任务。[19][21][18] 它可以将复杂任务拆分为并行子任务，并通过内置容错机制处理长周期工作流。[22]
200+ MCP 工具和自定义集成。 该平台自带 200 多个内置 MCP 工具，可用于网页浏览、代码执行等。你还可以安装自己的 MCP 服务器，或通过接入额外的 MCP 或 CAMEL 工具来集成内部 API。[21][18][20]
本地优先、隐私友好的技术栈。 桌面应用会协调运行在 Docker 中的本地 FastAPI + PostgreSQL 后端。所有推理和数据都保留在你的机器上。[18][19][20] Eigent 支持 BYOK（使用你自己的密钥），可接入 Gemini、OpenAI 兼容模型等服务，从而实现完全本地或混合部署。[19][21][18]
企业级功能。 Eigent 支持 SSO 集成和基于角色的访问控制（RBAC），适合企业环境；同时提供可审计运行记录，并通过简洁的多智能体执行界面实现清晰的任务监控。[21][19]
成熟度与采用度。 独立评测将 Eigent 描述为“不是一个快速克隆或 vibe-coded 演示”，而是一个健壮、工程化程度高的平台，能够处理那些会让更简单克隆版出错的工作流。[21] 官方文档和指南支持多语言，并由 CAMEL-AI 社区提供支持。[18][21]
相比 Claude Cowork，Eigent 的优势
真正的多智能体执行。 它不是单个智能体偶尔调用工具，而是围绕协同多智能体工作队进行架构设计，这在复杂任务上优势非常明显。[22][18][21]
技能与 MCP 生态丰富。 Eigent 将不断增长的技能系统与紧密的 MCP 集成结合起来，提供 200+ 内置工具，并支持接入你自己的 MCP 服务器或可复用的技能工作流。[20][18]
本地优先且治理能力强。 SSO、RBAC 和 Docker 化本地后端，更接近企业对生产级智能体平台的预期。而且采用 Apache 2.0 许可证，Eigent 在开源 Cowork 替代方案中属于许可最宽松的一类——非常适合商业使用和内部修改。[18][19][21]
取舍
Eigent 的运维成本比轻量桌面应用更高——其多容器后端、数据库和编排器意味着需要维护更多基础设施。而对于不需要 SSO、RBAC 或大规模多智能体编排的独立自由职业者来说，它可能有些过度。
2. OpenClaw - 最佳聊天驱动型 AI 助手
最适合： 想要一个通过聊天应用控制电脑的“AI 神经系统”的用户，强调本地优先和基于技能的自动化。
OpenClaw 将自己描述为“你自己的个人 AI 助手”，口号是“真正会做事的 AI”。不同于 Cowork 的桌面优先方式，OpenClaw 更聚焦于基于聊天的控制：你可以通过 WhatsApp、Telegram、Discord、Signal，或其网页/桌面界面与它交互，它就会替你在电脑上执行操作。[23][24][25]
核心仓库 openclaw/openclaw 采用 MIT 许可证，极受欢迎，截至 2026 年 2 月已拥有超过 20 万 GitHub stars，并且发布了数十个版本。[25][26]
核心特性
以聊天为中心的界面。 使用 WhatsApp、Telegram 和 Discord 等消息应用下达指令。OpenClaw 运行在你的机器上，并代表你执行操作——查看航班、管理日历、处理邮件、操作文件等。[24][27][23]
本地优先且私密。 OpenClaw 支持通过 Ollama 和其他 OpenAI 兼容端点本地运行模型。如果你愿意，数据无需离开你的机器。配置和历史记录都保存在本地，从而实现持续和自适应行为。[27][23]
Agent Skills 架构。 OpenClaw 实现了 Anthropic 的 Agent Skills 规范，重点是程序化技能，而不是 MCP 风格的工具服务器。[28] 技能在进程内运行，因此性能高、开发快，AI 甚至可以动态编写并部署新技能。专门的技能目录（“Clawhub”）和技能仓库让发现与分享能力变得更容易。[26][28]
工作流外壳（Lobster）和自动化。 更广泛的 OpenClaw 组织还提供 Lobster，这是一个“工作流外壳”，可将技能和工具转换为可组合流水线和安全自动化——让复杂自动化超越简单的一次性指令。[26]
相比 Claude Cowork，OpenClaw 的优势
无处不在。 OpenClaw 不像单一桌面应用那样受限，而是把你的消息应用变成 AI 电脑的远程控制器。[23][27]
以技能为先的扩展能力。 Claude Cowork 没有技能系统的对应物——它依赖内置工具调用，而不是可复用、可共享的技能包。OpenClaw 的 Agent Skills 非常灵活、开发速度快，允许开发者迅速扩展助手能力，并可通过 Clawhub 共享。[28]
开源势头强劲。 庞大的 GitHub 社区、不断增长的技能生态和活跃的版本发布，使其成为目前最有活力的开源 Cowork 替代方案之一。[29][25][26]
取舍
OpenClaw 的技能在进程内执行，这虽然支持自修改代码和快速迭代，但也需要对凭据和代码信任进行仔细管理。[28] 如果你想要的是带有进度面板和文件树的 Cowork 风格桌面端，OpenClaw 的聊天优先范式可能会显得不够直接。
3. Open Cowork（OpenCoworkAI） - 最佳即插即用桌面克隆版
最适合： 想在 Windows 和 macOS 上获得接近即用的、开源 Claude Cowork 克隆版的人。
Open Cowork 是一款桌面应用，其目标与其口号完全一致：“Windows & macOS 的开源 Claude Cowork。” 它以原生桌面应用形式提供，并支持一键安装，因此非技术用户无需打开终端就能运行一个智能体 AI cowork。[5]
该项目采用 MIT 许可证，主要使用 TypeScript 实现，并包含部分 Python 组件。截至 2026 年 2 月，它已有多个版本发布（最新为 v3.0.0），并拥有活跃的贡献者社区。[6][5]
核心特性
原生桌面体验。 Open Cowork 针对 Windows 和 macOS 打包，无需手动配置 Node 或 Python。界面重点面向 Cowork 风格的任务流程，而不是“又一个聊天应用”。[5]
基于 Claude Code / Agent SDK。 社区帖子描述 Open Cowork 构建在 Claude Agents SDK 和 OpenCode 之上，将智能体逻辑与工具路由结合，服务于真实工作流。[7] 你授予它对某个目录的访问权限后，它就能像 Cowork 一样读取/写入文件、运行脚本并协调工具。
工具路由与应用集成。 “tool router” 模式会按需加载工具，避免上下文窗口爆掉。[7] Open Cowork 会可视化工具调用（输入/输出），并提供待办视图来监控任务。[7]
MIT 许可证和社区贡献。 完全开源，采用 MIT 许可证，并且有活跃的 fork 和 pull request。[6][5]
相比 Claude Cowork，Open Cowork 的优势
自托管与可审查性。 GitHub 上完整源码、可验证的安装包，以及审计工具调用方式和所触达数据的能力。[5][7]
平台灵活性。 开箱即支持 Windows。相比之下，Cowork 目前仍紧密依赖 Claude Desktop 的分发和发布节奏。[2][1]
社区驱动演进。 通过开源贡献可更快地迭代小众工作流和集成。[6][5]
取舍
Open Cowork 当前的生态规模比 Cowork 更小——可打磨、可精选的工作流更少。而且自定义工具或外部模型路由等高级功能通常需要编辑配置或环境变量。
4. Open Claude Cowork（Composio） - 最适合 SaaS 集成
最适合： 严重依赖 GitHub、Slack、Notion、Jira 等 SaaS 工具，并希望把它们全部接入一个智能体桌面的团队。
Composio 推出的 Open Claude Cowork 被定位为最具集成能力的开源 Cowork 重制版，它将 Claude Agent SDK（或 Claude Code）与 Composio 的工具路由器结合起来。最终形成一个既能驱动本地电脑、又能编排数百个第三方 SaaS 工具的桌面应用。[8][9][10]
GitHub 仓库 ComposioHQ/open-claude-cowork 采用 MIT 许可证，拥有数千个 stars，反映出强烈的社区兴趣。[11][12]
核心特性
通过 Composio 提供 500+ SaaS 集成。 Composio 作为托管工具路由器，使智能体可以通过统一接口访问 GitHub、Slack、Jira、Notion、Gmail、Google Drive 等大量工具。OAuth 由平台集中处理，因此你无需为每个集成单独实现认证流程。[9][10][8][12]
桌面 Cowork 体验。 采用 Electron 的跨平台桌面 UI（macOS、Windows、Linux），支持持久会话和基于 SSE 的流式输出。智能体工具调用和结构化动作都可视化呈现，便于调试和建立信任。[10]
多模型支持和本地索引。 支持 Claude、GPT 级模型以及本地模型（通过 Opencode/LiteLLM）。使用 tree-sitter 进行本地代码索引，让上下文保留在你的机器上，同时仍能为智能体提供大规模代码库的准确视图。[8][12]
自托管自动化层。 可通过 Docker + Node.js 部署。你提供自己的 Anthropic/OpenAI 密钥和 Composio 密钥。架构开放且可定制，适合专有工具或本地部署环境。[9][12]
相比 Claude Cowork 的优势
集成广度。 Composio 提供的连接器数量远超 Cowork 尚在起步阶段的工具生态。你可以通过单一智能体层编排整个业务工作流——销售、支持、工程都能覆盖。[13][12][8]
供应商灵活性。 多提供商模型路由避免了被锁定在 Claude 模型上。[12][8]
全部自托管。 在你自己的基础设施上运行完整技术栈，数据始终停留在你的网络内部。[9]
取舍
你现在需要同时运维 cowork 桌面端和 Composio 路由器——部署和调试会比原生 Cowork 更复杂。[10][12] 而且某些高级场景默认你已经熟悉 Composio 的 API 和控制台。
-> 需要多智能体工作流而不是 SaaS 连接器？试试 Eigent ->
5. OpenWork（Different AI） - 最适合技能和团队自动化
最适合： 希望基于 OpenCode 构建技能、自动化和 Slack 原生智能体的本地优先团队。
Different AI 的 OpenWork（different-ai/openwork）被明确描述为一个由 OpenCode 驱动的 “Claude Cowork/Codex（桌面应用）开源替代方案”。它不只是一个 UI 外壳：OpenWork 旨在通过技能、自动化和基于聊天的协作，让非技术用户也能使用“智能体式工作”。[14][15]
官网将其描述为一款 本地优先、开源的 Cowork 替代方案，旨在让工作流在你自己的机器上使用任意模型运行，然后通过技能和消息集成进行扩展。[16]
核心特性
本地优先的智能体运行器。 在你的本地机器上运行智能体、技能和 MCP 服务器。执行前需你批准计划和命令。面向知识工作者，而不只是开发者——减少了终端中心化的假设。[15][16][17][14]
技能（可复用工作流）。 将任何复杂工作流转化为可复用的“技能”并与团队共享。技能可把每周汇报、数据提取、活动配置等多步骤流程封装为一键自动化。[16]
自动化与调度。 可按计划运行任意提示词或工作流，或根据事件自动触发。支持通过 SSE 实现的实时流式更新，适合长时任务。[16][14][17]
Slack 原生智能体和消息集成。 将 OpenWork 的智能体带入 Slack 线程——@提及智能体即可看到进度实时流式输出。OpenWork 也可接入 Telegram 和 WhatsApp，让你通过聊天来驱动家里或办公室的智能体。[16]
细粒度权限与安全。 细粒度权限模型允许你一次性或持续性地授予/拒绝对高权限流程的访问。OpenWork 在执行任何敏感操作前都强调透明计划。[17][14]
相比 Claude Cowork，OpenWork 的优势
以技能为核心的设计。 Claude Cowork 没有技能或可复用工作流系统——每个任务都从头开始。OpenWork 的技能让你把复杂的多步骤流程封装成可重复的一键自动化，非技术同事也能安全运行。[16]
消息原生工作流。 Slack 和其他聊天集成让智能体更容易融入协作，而不是被孤立在桌面应用中。[16]
技术栈灵活。 基于 OpenCode 构建，因此你可以自定义插件和技能，以匹配内部技术栈。[14][17]
取舍
UX 和文档仍在演进中，因此非技术用户可能需要一些上手指导。[17][14] 社区反馈也提到文件版本管理方面的问题，而对安全保守型团队来说，可能需要先试点再大规模采用。[14][17]
-> 想要更接近生产可用的替代方案？看看为什么团队选择 Eigent ->
并排对比：开源 Cowork 替代方案
高层对比表
| 项目 | 许可证 | 主要界面 | 核心定位 | 模型支持 | 集成能力 | 本地优先？ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Eigent | Apache 2.0 [18][30] | 桌面端 + 本地后端 [19] | 多智能体工作台桌面端 | Gemini、OpenAI 兼容模型、以及通过 BYOK 支持的其他模型 [18][21][19] | 200+ MCP 工具 + 技能 + 自定义服务器 [18][20][21] | 是 |
| OpenClaw | MIT [25] | 聊天（WhatsApp、Telegram、网页、桌面端）[27][23] | 个人 AI 助手与远程控制 | Claude、DeepSeek、GPT，以及通过 Ollama 的本地模型 [27][23][28] | 技能生态（Clawhub）+ 本地工具 [28][26] | 是 |
| Open Cowork | MIT [5] | 桌面端（Win/macOS）[5] | Cowork 风格桌面克隆版 | Claude，以及通过 OpenCode 支持的其他模型 [7] | 工具路由器，部分应用集成 [7] | 是 |
| Open Claude Cowork | MIT [11] | 桌面端（Electron）[10] | Cowork + SaaS 自动化 | Claude、GPT 级模型、通过 Opencode 支持的本地模型 [8][12] | 通过 Composio 提供 500+ SaaS 集成 [8][10][9] | 是 |
| OpenWork | MIT [15] | 桌面端 + Slack/聊天 [16] | 本地优先技能与自动化 | 任意兼容 OpenCode 的模型 [17][14] | 技能、Slack、Telegram、WhatsApp [16] | 是 |
功能级拆解
Cowork 风格桌面 UX - 最接近 Claude Cowork 官方体验的是：Open Cowork 明确在 Windows/macOS 上重现了 Cowork 的桌面模型。[5][7] Eigent 提供了一个精致的桌面端，用于多智能体工作流，并带有清晰的任务监控。[19][21] Open Claude Cowork 则提供了基于 Electron 的桌面端，并可视化工具调用。[10]
多智能体 vs 单智能体 - Eigent 是唯一具有真正工作队式多智能体架构的工具（根节点 + 工作节点，支持并行执行）。[22][21][18] 其他工具——Open Cowork、Open Claude Cowork、OpenWork 和 OpenClaw——都以单智能体 + 工具或技能的方式运作，尽管它们也能在这种模型下协调子任务。[7][8][28][16]
集成策略 - Eigent 以 MCP 为中心，并结合不断增长的技能系统，提供 200+ 工具以及自带 MCP 服务器的能力。[20][21][18] Open Claude Cowork 通过 Composio 在 SaaS 连接器规模上领先（500+ 工具，托管 OAuth）。[12][8][9][10] OpenWork、OpenClaw 和 Eigent 也都偏向技能体系，支持可复用工作流和技能目录。[16][26][28]
隐私与部署 - 这五款都开源且可本地运行。Eigent 和 OpenWork 强调本地优先架构和自托管部署。[18][19][16] OpenClaw 将数据保留在设备上，并通过 Ollama 本地执行模型。[27][23] Open Cowork 和 Open Claude Cowork 依赖外部 API，但也可以自托管并配置为尽量减少数据外泄。[9][12][5]
你应该选择哪款开源 Claude Cowork 替代方案？
选择最合适的方案取决于你的技术栈、风险偏好，以及你希望将智能体式工作流推进到什么程度。下面是决策方式。
最佳整体 Cowork 替代方案 -> Eigent
如果你的目标是一个长期、稳健、可从个人使用扩展到团队级落地的 Claude Cowork 替代方案，先从 Eigent 开始。如果你希望一个多智能体工作队，能够把复杂任务拆分为并行子任务（而不只是一个“聪明的聊天窗口”）；如果本地优先和隐私是硬性要求；如果你计划统一使用 MCP 工具或接入自己的 MCP 服务器；或者如果你预期会有团队级使用，并需要 SSO、RBAC 和可审计运行等治理能力，那么它就是你的首选。
对于 2026 年评估开源 Cowork 替代方案的大多数组织来说，Eigent 是最强的默认起点：在关键点上有明确主张（多智能体、本地优先、治理），同时又足够灵活，可以随着工作流扩展。
最佳近似即用的 Cowork 桌面克隆版 -> Open Cowork
如果你使用的是 Windows 或 macOS，并希望获得一个简单的桌面安装、无需繁重后端运维；如果你的主要场景是本地文件处理和借助 AI cowork 进行代码编辑；或者如果你需要一个对非技术同事也足够友好的方案，那么请选择 Open Cowork。它以最小摩擦让你接近 Cowork 体验，非常适合个人和小团队。
最适合 SaaS 重度自动化 -> Open Claude Cowork（Composio）
如果你高度依赖 GitHub、Jira、Notion、Slack 和 Google Workspace 等工具，并希望把它们全部接入一个智能体；如果你想在单一桌面界面下进行多模型路由；或者如果你能接受同时运维桌面应用和工具路由器来支撑大规模自动化链路，那么请选择 Open Claude Cowork。
最适合本地优先技能和团队工作流 -> OpenWork
如果你有需要封装为可复用技能的重复性、结构化工作流；如果你的团队主要活跃在 Slack、Telegram 或 WhatsApp，并希望在他们已经工作的地方触发自动化；或者如果本地优先、基于 OpenCode 的设计更符合你的合规和安全要求，那么请选择 OpenWork。
最适合聊天驱动的 AI 控制 -> OpenClaw
如果你更喜欢通过 WhatsApp、Telegram、Discord 或网页聊天来控制 AI；如果你喜欢灵活的技能生态，并且能接受管理进程内 Agent Skills 的安全性；或者如果你更看重远程控制和运维式自动化，而不是 Cowork 风格的进度面板，那么请选择 OpenClaw。
FAQ：开源 Claude Cowork 替代方案
Claude Cowork 是开源的吗？ 不是。Claude Cowork 是 Anthropic 的专有软件。底层的 Claude Code 技术使用 Claude Agent SDK，虽然以包的形式分发，但并不是开源的。如果你想要完全透明和可控，就需要像 Eigent、OpenClaw，或本指南中的其他自托管开源替代方案。
Claude Cowork 最好的免费替代方案是什么？ Eigent 是 2026 年最完整的免费开源 Cowork 替代方案。它提供多智能体工作流、200+ MCP 工具、本地优先架构，以及 SSO 和 RBAC 等企业功能——全部采用 Apache 2.0 许可证。
我可以在本地模型上运行开源 Cowork 替代方案吗？ 可以。Eigent、OpenClaw、Open Claude Cowork 和 OpenWork 都支持通过 Ollama 或其他 OpenAI 兼容端点进行本地模型执行。这意味着你的数据无需离开你的机器。
哪个开源 Cowork 替代方案支持 Windows？ Open Cowork、Open Claude Cowork（Composio）和 Eigent 都支持 Windows。OpenClaw 和 OpenWork 也可以通过网页或聊天界面在 Windows 上运行。
MCP 工具和 Agent Skills 有什么区别？ MCP（模型上下文协议）工具是基于服务器的：工具运行在独立进程中，并通过标准化协议通信，提供很强的隔离性和安全性。Agent Skills（OpenClaw 使用）则在进程内运行，性能更高、开发更快，但需要更谨慎的信任管理。[28] Eigent 大量使用 MCP，而 OpenClaw 则聚焦于 Agent Skills。
结论
如果你在 2026 年只想先从一个名字开始，Eigent 是当前最完整、最偏生产可用的开源 Cowork 桌面端。它结合了多智能体执行、强本地优先保障，以及快速成熟的生态系统。[19][21][22][18]
但对于许多团队来说，最佳的开源 Claude Cowork 替代方案，取决于你的集成需求、风险承受能力，以及你现有的工作方式。Open Cowork 是最快接近 Cowork 式桌面的路径。Open Claude Cowork 在 SaaS 集成上胜出。OpenWork 非常适合基于技能的团队工作流。而 OpenClaw 在聊天驱动的远程控制方面无可匹敌。
最明智的做法？在标准化之前，至少先试用其中两款。它们都免费、开源，并且旨在帮助你快速提升生产力。
-> 开始使用 Eigent - 开源 Cowork 桌面端 ->
Sources
[3] Claude Cowork 教程 - DataCamp
[4] Anthropic 的 Claude Cowork 是一个真正能工作的 AI 智能体 - Wired
[5] Open Cowork - GitHub (OpenCoworkAI)
[6] Open Cowork Pull Requests - GitHub
[7] Open Cowork 讨论 - Reddit r/AI_Agents
[8] 5 款最佳开源 Claude Cowork 替代方案 - Apidog
[9] Open Claude Cowork 自托管指南 - IT Araiguma
[10] Open Claude Cowork - SourceForge
[11] ComposioHQ/open-claude-cowork - GitHub
[12] 开源 Claude Cowork 替代方案 - Apidog（韩文）
[13] 7 款最佳开源 Claude Cowork 替代方案 - ScriptByAI
[15] different-ai/openwork - GitHub
[19] 多智能体 Cowork - MiniMax API 文档
[20] Eigent on Reddit - r/LocalLLaMA
[21] Eigent 评测 - SonuSahani.com
[22] Show HN: Eigent - Hacker News
[25] openclaw/openclaw - GitHub
[27] 使用 OpenClaw & Ollama 在本地运行 AI CoWork - YouTube
[28] Agent Skills vs MCP - Friedrichs IT
Recent Posts
ChatGPT Work vs Claude Cowork：哪个 Agentic Workspace 更适合你的团队？
对比 ChatGPT Work 和 Claude Cowork，了解哪个 agentic workspace 更适合你的团队工作流、本地文件、治理需求和自动化目标。
Douglas Lai
ChatGPT Work vs Eigent：云端 Agent 还是开源 AI 员工团队？
从部署、隐私、可扩展性、定价和实际应用场景等方面对比 ChatGPT Work 和 Eigent，帮助你选择合适的 AI 同事。
Douglas Lai
Codex Cloud 远程工作区：随时随地运行 AI Agent
了解 Codex Cloud 远程工作区如何让 AI agent 在安全的云环境中运行长时编码任务，并支持移动端监督与远程访问。
Douglas Lai
