2026-09-16 09:56:02 中华网
AI Agent 正在从聊天窗口进入真实工作环境。对产研团队来说，价值是让 AI 读懂项目、调用工具、执行任务，并形成能够修改、运行和验证的产物。
国内知名产品设计协作平台墨刀新推出一个面向产研团队的桌面型垂类 AI Agent 工作台——墨刀 AI 客户端。它具备本地文件读写、任务编排、Skill 扩展和 MCP 协议能力，可以读取本地项目文件、自动执行脚本、生成可运行产物，并把产品、设计、开发和测试放进一条连续的任务链路。
墨刀 AI 客户端把 Agent 放进本地项目
传统 AI 对话总是停留在一段回答上。墨刀 AI 客户端则允许用户选择工作目录或已有项目，让 Agent 围绕需求、设计说明、代码和测试文件理解目标，并根据权限执行任务。
客户端首页提供生成应用、原型设计、需求策划、图片、PPT、流程/导图和研发测试等入口。产品经理可以生成 PRD 和评审材料；设计师可以生成可编辑、带交互的原生墨刀原型；开发与测试环节可继续处理代码、接口文档和测试用例。多个任务由此围绕同一本地项目推进。
它与通用办公 Agent 有什么不同
WorkBuddy、豆包、千问等产品正在推动通用 AI 工作台普及，覆盖问答、写作、资料处理和办公任务；海外的 Codex 等 Agent 则更深入代码与工程环境。墨刀 AI 客户端与这些产品拥有相近的 Agent 工作台形态，但选择了更明确的产研场景。
差异不在于谁能生成更多内容，而在于专业工作链路。墨刀多年服务产品设计协作，对需求结构、交互原型、评审和设计研发交接已有积累。AI 客户端将这种积累延伸到本地文件、脚本执行、研发测试和可运行产物，让 AI 不只“想方案”，也参与“做出来并检查”。
图片、PPT和流程/导图等能力则保留了综合工作台属性，可用于汇报、流程梳理和视觉素材，但核心仍是服务一项产研任务。
一条完整产研流程如何跑通并验证
以开发一项新功能为例，团队可以按四个阶段推进：
1. 产品阶段：读取项目背景和现有资料，生成 PRD、用户故事、验收标准和待确认问题，由产品负责人核对业务事实。
2. 设计阶段：根据确认后的需求生成原生墨刀原型，补齐关键页面和交互状态。验收时检查原型是否可编辑、交互是否可演示、流程是否覆盖核心任务。
3. 开发阶段：在指定工作目录中读取现有工程约束，生成或修改应用文件，并执行必要脚本。验证标准不是代码看起来完整，而是项目能够启动、目标页面可以访问、关键交互能够操作。
4. 测试阶段：根据 PRD 和实现结果生成测试用例，覆盖正常、异常和边界状态，再结合脚本执行结果定位问题。最终由研发和测试人员确认缺陷、权限、安全及上线条件。
这条流程里，AI 负责理解上下文、执行步骤和生成成果，人负责需求决策、工程审核与最终验收。涉及未公开项目时，还需按团队规范设置与分享权限。
垂直产研 Agent 开始走向可交付
墨刀 AI 客户端支持管理全局 Skill、上传团队 Skill 包，也可作为 MCP 服务被其他通用 Agent 调用。团队可以把 PRD 模板、评审规则、工程规范和测试清单沉淀为 Skill；定时任务可用于汇总产品动态、整理反馈或生成固定报告。
从通用问答到深入专业项目，AI Agent 正在走向更细分的场景。墨刀 AI 客户端以原生墨刀原型为设计支点，再向本地项目、代码执行和研发测试延伸。衡量标准也从生成了什么变成需求能否讲清、原型能否编辑、项目能否运行、测试能否验证。
这可能也是垂直 Agent 下一阶段的竞争方向：真正理解专业流程，并交付可以继续工作的结果。
