从“会聊天”到“会用电脑”：你的AI同事准备好上班了吗？
回顾近两周的AI圈，信号非常明确：那个只会陪你聊天的AI正在淡出C位，一个“会用电脑、能干活”的新角色正在登场。我们看到了三件标志性事件：OpenAI宣布测试广告并全面推行ChatGPT Go，标志着对话式AI进入流量变现的普惠期；Google悄然将复杂查询的路由切换至Gemini3 Pro，确立了“复杂问题用重模型”的分层逻辑；而最耐人寻味的是ServiceNow与OpenAI的深度联手，直接打出了“语音代理+计算机使用自动化”的组合拳。
这些信号都在指向同一个结论：要想把AI从“聊天搭子”变成真正的“数字同事”，我们必须为它准备一层可控、可审计、可扩展的执行层——这正是GUIAgent与沙箱技术的舞台。
复杂问题用强模型，复杂流程靠GUI Agent
Google将Search中的复杂查询智能路由给Gemini3 Pro，揭示了未来的稳态架构：分层路由。简单的问答走快模型，复杂的思考走强模型。
把这个逻辑映射到企业内部系统，痛点更加露骨。企业软件环境是“多地质层”的叠加：既有最新的SaaS，也有十年前的ERP，还有无数没有API的遗留系统。光靠“聊天”无法驱动这些复杂的业务流。
这时候，你需要的是一个能像人一样“看懂界面”的GUI Agent。不同于依赖DOM结构的传统爬虫，它只关心“那个红色的导出按钮在哪里”。配合全球部署的沙箱，这种 “强模型大脑+强执行手脚” 的组合，才能在毫秒级并发下搞定那些API覆盖不到的90%的脏活累活。
行业正在从“对话”升级到“行动”
ServiceNow与OpenAI的合作是一个巨大的行业风向标：他们明确提出了“Computer Use Automation”。这宣告了Agent正在从“提供建议”的顾问，转型为“直接交付结果”的员工。
很多人会问：“这不就是RPA吗？”
绝对不是。 传统RPA是脆弱的脚本，界面改个像素就崩了；而基于Vision+Sandbox的GUI Agent是具有语义理解能力的。
RPA时代 基于规则和坐标。维护成本高，遇到弹窗或异形界面即卡死。
Chat Agent时代 能推理但不能执行。告诉你“应该点击设置”，但自己点不了。
GUI Agent时代(Now)Vision+Sandbox。像人一样看屏幕，在隔离环境中操作，支持人机共管。
这种模式支持实时流式监控和介入。一旦Agent遇到不确定的操作（比如大额转账），可以自动挂起等待人类确认，随后继续执行。这才是企业敢于放手AI的前提。
我们怎么做：给智能体一台“能干活的电脑”
如果你的Agent还在“裸奔”，是时候给它配一台电脑了。Lybic提供的正是这样一套即用型的GUI Agent基础设施。我们不卖模型，我们提供让模型“落地”的手脚。
核心亮点
典型场景
行动清单：5点把AI变成“数字同事”
给工程团队的落地建议：
- 分层设计：不要用大模型硬抗所有逻辑。复杂查询走强模型，界面操作交给GUI Agent，简单逻辑走传统代码。
- 沙箱优先：永远不要让Agent直接在生产环境“裸跑”。所有操作必须在Lybic这样的隔离沙箱中进行，用完即焚。
- 透明化审计：建立“可撤销、可回放”的机制。每一次鼠标点击都应有日志记录，让业务方敢于使用。
- 人机协作：设计“挂起-确认”流程。在关键决策点（如支付、删除）强制引入人工确认。
- 小切口试点：从“每天都要做、逻辑固定但繁琐”的三个小场景开始，快速跑通闭环。
来Playground上跑一个“能干活”的流程吧
说的再多，不如亲手试一试。我们搭建了一个不需要任何配置的Playground，你可以在上面体验如何用5分钟跑通一个“抓取网页数据->汇总Excel->发送邮件”的真实流程。
Lybic的架构设计初衷就是你可以随意接入自己的模型栈。如果你准备好了，欢迎注册并前往使用，给你的AI一台电脑，看它能为你创造什么惊喜。
