中国AI企业MiniMax最近公布了内部工作模式的创新实践成果，引发了不少关注。简单来说，就是公司自研的文本大模型M2性能持续提升，由员工自主孵化的“Agent实习生”已经全面嵌入各核心业务流程。这个智能体能够无缝对接文档系统、代码仓库以及运维日志平台，实时监控、自动化编码等任务都能胜任，目前在公司内部的覆盖率已经达到99%以上。
从实际数据来看，Agent在高负荷岗位上的价值相当突出。比如运维工程师，之前大概80%的时间都花在告警根因分析上，现在这部分工作被Agent大幅释放，工程师可以腾出手来聚焦系统架构升级。销售团队也能按需调用多种类型的Agent，帮助完成客户画像分析和沟通话术优化。而资深研发人员更是实现了角色升级——从执行编码转向主导创意设计与方案策划，借助异步协同机制，整体交付效能明显提升。
基于这些落地经验，MiniMax正式发布了一款面向AI原生时代的智能协作平台——AI-native Workspace。平台涵盖两大核心模块：本地化智能工作台（Desktop Workspace）与可定制领域专家智能体（Expert Agents）。
- 本地工作台：部署在用户终端，支持将指定本地文件夹设为专属Workspace，自动构建上下文感知的个性化智能环境，能够深度适配产品、研发、运营等不同职能的核心作业流。
- 专家智能体：支持用户基于垂直领域知识体系，训练出专业能力达到95分乃至满分水平的专属Agent。其能力构建远超基础Prompt工程，涵盖了结构化知识注入、推理逻辑封装与工具链深度集成。
当前平台已开启限时开放体验。
