Die sechs einheimischen KI-Giganten wetteifern um den Agenten-Markt – können sie Claude Code jemals einholen?

In den letzten sechs Monaten waren die Agent - Produkte, repräsentiert durch Claude Code/Cowork und Codex, zweifellos die klarste Hauptlinie in der gesamten KI - Branche.

Am 30. Juni hat Anthropic diskret Claude Science vorgestellt, ein KI - Arbeitsplatz für Wissenschaftler.

Bildquelle: Anthropic

Die Strategie von Anthropic wird immer klarer. Zunächst lässt man den Agenten den Code übernehmen (Claude Code), dann die verschiedenen Bürotasks (Claude Cowork) und schließlich betritt man komplexere professionelle Szenarien wie die Forschung (Claude Science).

Tatsächlich hat Anthropic beobachtet, dass Nicht - Technikteams wie Marketing und Verkauf Claude Code ohne die Chat - Schnittstelle nutzen. Daraufhin wurde Claude Cowork mit einer grafischen Schnittstelle entwickelt.

Außerdem, neben der kontinuierlichen Verbesserung des zugrunde liegenden Modells, wissen viele möglicherweise nicht, dass die chinesischen KI - Unternehmen in den Agent - Produkten hinterherhinken. Alibaba, Tencent, ByteDance, Kimi, MiniMax und Zhipu arbeiten alle an Agent - Produkten. Die meisten Unternehmen folgen Anthropic und unterscheiden zwischen Code - und Work - Produkten, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten.

Bevor die chinesischen KI - Modelle die weltweit führenden Produkte in allen Aspekten übertreffen können, können die chinesischen Agent - Produkte, die günstiger, offener und besser an die lokalen Arbeitsabläufe angepasst sind, die chinesischen Benutzer in die Arbeitsweise "Ich steuere den Agenten" bringen? Lei Technology AGI (ID: leikejiagi) versucht, diese Frage zu beantworten.

Tencent WorkBuddy: Der Büroeingang für mehr Menschen

Tencent WorkBuddy ist möglicherweise das am besten bekannte Agent - Produkt in China. Viele Leute haben vermutlich die Werbung auf WeChat gesehen und es während der "Hummerwelle" installiert und getestet. Tatsächlich hat Tencent neben WorkBuddy auch CodeBuddy für Entwickler, was grob Claude Cowork und Code entspricht.

Tencent nutzt es bereits in der Forschung und Entwicklung sowie in Nicht - Technikteams. Laut offiziellen Angaben deckt CodeBuddy über 95 % der Tencent - Ingenieure ab, während WorkBuddy für die gemischte Entwicklung von Menschen und KI und die schnellere Iteration von Produkten in kleinen Teams verwendet wird.

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CodeBuddy wird hier nicht weiter erläutert. Im Vergleich zur Codeentwicklung richtet sich WorkBuddy an ein breiteres Produktivitätsszenario und ist für die Dokumentenverarbeitung, Inhaltsorganisation, Kooperationsaufgaben und allgemeine Bürobeanspruchungen zuständig.

Tencents Stärke liegt hier. WorkBuddy kann die Ökosystemvorteile von Tencent Docs, Tencent Meeting, Ima Knowledge Base, Tencent LeXiang und WeChat voll ausnutzen.

Viele persönliche Benutzer haben ihre Materialien, Meetingprotokolle, To - Do - Listen und Kommunikationen bereits in diesen Plattformen. Ein wichtiger Grund, warum viele WorkBuddy nutzen, ist, dass es die täglichen "Kontexte" direkt übernehmen kann und dann Inhalte organisieren, Dokumente generieren und Aufgaben vorantreiben kann.

Kimi Code/Work: Langtexte in den Agents - Arbeitsablauf integrieren

Angesichts der Agent - Welle haben die großen Modellunternehmen, die kürzlich entsprechende Produkte auf den Markt gebracht haben, sich in Kimi Code und Work aufgeteilt.

Kimi Code kann in die CLI und IDE integriert werden, kann Dateien lesen und schreiben, Befehle ausführen, Code durchsuchen, Webseiteninhalte abrufen und auch Sub - Agents für parallele Aufgaben generieren. Kimi Work richtet sich an lokale Arbeitsabläufe, kann lokale Ordner einbinden, über WebBridge Webseiten besuchen, Python ausführen, Zeitaufgaben ausführen und fordert den Benutzer vor der Dateiänderung oder Codeausführung um Bestätigung.

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Seit langem hat Kimi bei normalen Benutzern den Eindruck von "Langtextverarbeitung" hinterlassen. Das Lesen von Forschungsarbeiten, Finanzberichten, PDF - Dateien mit mehreren Seiten und die Organisation von Webseitenmaterialien sind die Fähigkeiten, die von Kimi am leichtesten wahrgenommen werden können. Im Agent - Stadium ist es natürlich, dass Kimi nicht nur die Materialien liest und Fragen beantwortet, sondern auch hilft, Dateien zu verarbeiten, Skripte auszuführen, Code zu ändern und Ergebnisse zu generieren.

Wenn die Stärke von Claude Code und Codex in der Abgeschlossenheit von Codeaufgaben liegt, ist es bei Kimi bemerkenswert, dass es versucht, die Stärke in der "Langtextlese" in die Stärke in "Langzeitaufgaben" umzuwandeln. Auch bei Kimi Code und Work ist das Design von Agent - Clustern unvermeidlich. Laut offizieller Aussage kann Kimi bei komplexen Problemen mehrere spezialisierte Agenten automatisch koordinieren und gleichzeitig mehrstufige Aufgaben auflösen.

Um Finanzbenutzer anzuziehen, hat Kimi Work auch die tiefgreifenden Datenquellen von A - Aktien, Hongkong - Aktien und US - Aktien vorkonfiguriert. All dies bildet die unterschiedliche Erfahrung von Kimi Code und Work.

Alibaba Qoder: Vom Tongyi Lingma zu einem Desktop - Agent

Alibaba Qoder ist etwas speziell. Es ist kein neues Produkt, das aus dem Nichts hervorgegangen ist, sondern es hat sich aus einem KI - IDE - Produkt (Tongyi Lingma) nach mehreren Iterationen zu einem neuen Agent - Produkt entwickelt und hat die Serien Qoder Desktop, QoderWork, QoderWake, Qoder CLI und Cloud Agents hervorgebracht.

Bildquelle: Alibaba Qoder

Die Kernprodukte sind Qoder Desktop und QoderWork. Qoder Desktop richtet sich an die Softwareentwicklungsszene und ist Claude Code ähnlicher. QoderWork richtet sich an den täglichen Arbeitsalltag und behandelt Aufgaben wie Dateiorganisation, Datenverarbeitung, Dokumentengenerierung, Browserautomatisierung, Desktopsteuerung und Zeitaufgaben, was der Positionierung von Claude Cowork ähnelt.

QoderWork bringt die Agent - Fähigkeiten aus der Codeentwicklung in den normalen Arbeitsalltag. Als intelligenter Arbeitsassistent für den Desktop kann QoderWork durch natürliche Sprache Dateiorganisation, Datenverarbeitung und Dokumentengenerierung durchführen, auch Bürotools verbinden, Browser und Computer steuern. Es unterstützt auch Zeitaufgaben und ist für die tägliche Datenabholung, die Schreibung von Wochenberichten und die Organisation von monatlichen Materialien geeignet.

Betrachtet man das Produkt design, hat QoderWork neben dem "Allgemein" - Modus auch die Modi "Design", "Präsentation" und "Schreiben", was zeigt, dass es sich an bestimmte Benutzeranforderungen richtet. Aber abgesehen davon, gibt es noch nicht viele Besonderheiten und Stärken.

MiniMax Code/Agent: Vertikale Integration von Modell und Agent

Ähnlich wie die anderen Unternehmen hat MiniMax auch die beiden Produkte MiniMax Code und MiniMax Agent herausgebracht. Mit der Veröffentlichung des neuen großen Modells MiniMax M3 im Juni hat MiniMax Code auch eine große Aktualisierung erfahren. Laut offizieller Aussage ist es ein Agent - Produkt, das speziell für M3 entwickelt und zusammen mit M3 trainiert wurde.

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Einfach gesagt, kann MiniMax Code die Fähigkeiten von M3 in der Langkontextverarbeitung, Coding/Agentik und nativen Multimodalität voll ausnutzen und ist der bevorzugte Agent für MiniMax - M3. Bei Langzeitaufgaben teilt MiniMax Code die Aufgabe in Workflows auf, die von einem Agent - Cluster kooperativ bearbeitet werden und über einen Producer + Verifier - gegenläufigen Harness - Zyklus autonom laufen.

Tatsächlich hat auch Claude Code eine ähnliche Strategie namens Dynamic Workflows (dynamische Arbeitsabläufe) eingeführt, aber MiniMax Code konzentriert sich stärker auf die "tiefe Reflexion und kontinuierliche Fehlerkorrektur". Der Agent passt die Strategie und Prioritäten in Echtzeit an, und der Benutzer kann jederzeit eingreifen, zusätzliche Anforderungen stellen oder die Richtung korrigieren.

Was MiniMax Agent betrifft, hat es bereits früher versucht, Langzeitaufgaben zu meistern. Im Mai - Update wurde der Mavis - Modus eingeführt, der die Zusammenarbeit mehrerer Agenten nutzt, einschließlich des Designs, das ähnlich wie bei Codex den Benutzer ermöglicht, in das Denken und Arbeiten des Agents einzugreifen. Dies kann als Vorspiel vor der Veröffentlichung von MiniMax M3 und der Aktualisierung von MiniMax Code im Juni angesehen werden.

Allerdings muss man auch sagen, dass auf diesem Weg am ehesten eine Lücke zwischen der Demonstration und der realen Erfahrung auftreten kann. Ein langer Kontext bedeutet nicht, dass das Modell den gesamten Kontext wirklich versteht, und die Zusammenarbeit mehrerer Agenten bedeutet nicht, dass das Ergebnis unbedingt stabiler ist. Je mehr Rollen und je länger die Kette, desto wahrscheinlicher kann ein Fehler in einem Schritt zu einem großen Fehler am Ende führen.

ByteDance TRAE Work: Vom AI - IDE zum universellen Arbeitsplatz

Streng genommen wurde TRAE (SOLO) zuerst als AI - IDE bekannt, das Cursor, Claude Code und andere Entwicklungsinstrumente ablöst. Aber das kürzlich aktualisierte TRAE Work hat die Grenzen erweitert, und die offizielle Positionierung ist direkt: Nicht nur Codierung.

Laut offizieller Darstellung bietet TRAE Work Zugänge über Web, Desktop und Mobilgeräte, behandelt sowohl lokale als auch cloudbasierte Aufgaben und läuft unabhängig von der TRAE IDE. Nachdem der Benutzer eine Aufgabe auf dem Desktop gestartet hat, kann der Agent die Aufgabe in der Cloud oder lokal fortsetzen, und mehrere Aufgaben können parallel bearbeitet werden. Nachdem der Benutzer den Computer verlässt, kann er auf seinem Mobiltelefon den Fortschritt einsehen, das Ergebnis prüfen und die Richtung weiter anpassen.

Bildquelle: ByteDance TRAE

Übrigens ist TRAE Work in zwei Modi aufgeteilt: Work und Code. Man kann es einfach als ByteDance - Codex verstehen, das die beiden Agent - Produkte Code und Work in einem vereint. Der Code - Modus behandelt weiterhin Entwicklungsaufgaben, während der Work - Modus auf allgemeinere Arbeitsbereiche wie Materialorganisation, Projektförderung, Webseitenoperationen, Dateiverarbeitung und Inhaltsgenerierung abzielt. Anders als bei Codex, das wirklich in einem Produkt vereint ist, läuft TRAE Work in zwei Modi, die über verschiedene Eingänge zugänglich sind.

Das ist sehr typisch für ByteDance. Im Vergleich zu Tencent WorkBuddy, das die Ökosystemkontexte von WeChat, Dokumenten und Meetings nutzt, ist TRAE Work eher ein Effizienzeingang für Einzelpersonen und kleine Teams. Es erfordert nicht, dass der Benutzer zuerst in ein Büroökosystem eintritt, sondern macht die "Aufgabe" zur Kerneinheit: Der Benutzer gibt einfach die Anforderungen an, und TRAE Work ist für die Aufteilung, Ausführung und Fortschrittsrückmeldung verantwortlich. Der Benutzer kann jederzeit eingreifen.

Außerdem hat ByteDance die Trae Agent - Bibliothek open - source gemacht. Laut der GitHub - Seite ist Trae Agent ein LLM - Agent - Toolkit für Softwareentwicklungsprojekte, das Dateibearbeitung, Bash - Ausführung, strukturierte Denkweise und Aufgabenabschluss unterstützt und auch verschiedene Modelllieferanten integrieren kann.

Zhipu ZCode: Die Code - Agent - Linie vertiefen

Im Vergleich zu anderen Unternehmen hat Zhipu eine konzentriertere Strategie. Es hat nicht versucht, sich als ein universeller Büro - Agent zu positionieren, sondern hat sich klar auf die Entwicklerszene konzentriert und Zhipu ZCode entwickelt. Ähnlich wie Kimi und MiniMax zielt es auf die Schwierigkeiten und Szenarien von Langzeitaufgaben ab. Dies unterscheidet sich von der Strategie vieler chinesischer Agent - Produkte. Tencent, Alibaba, Kimi und ByteDance arbeiten an beiden Linien: Code und Work.

Beim Erscheinen des beeindruckenden GLM - 5.2 im vergangenen Monat hat Zhipu auch ZCode 3.0 aktualisiert, das vollständig auf den selbst entwickelten ZCode - Agent - Kern umgestellt und auf GLM - 5.2 angepasst wurde. Es wurden Optimierungen für die Langzeitinferenz, die Tool - Nutzung und die Ausführung von großen Projekten vorgenommen.