重度使用 Codex 大半年，我的电脑先扛不住了。
同时跑几个会话，风扇开始猛转，机身很快发烫，内存也跟着被吃满。
Agent 越来越能干，我的电脑却先成了瓶颈。
下一代模型，需要的不只是你的笔记本电脑
8 月初，OpenAI 的 Codex 负责人 Tibo 做了一个判断：Codex 已经是一个很好的工具，但在接下来的两三个月里，它可能就会显得原始。
下一代模型需要的，已经不只是你的笔记本电脑。
Agent 可以同时读资料、跑脚本、整理文件。任务越来越多，运行这些任务的空间也得跟着增加。
但这些工作，不一定都要留在我面前这台电脑上。
Grok Bot，把 Agent 的工作搬到云端
Grok Bot 给出的解法，是在云端给 Agent 配一台它能直接操作的电脑。
Agent 要开的网页、要跑的程序，都放到那台云电脑上。我自己的电脑，就不用同时扛着这些任务。
我可以继续用本地电脑做自己的事。合上笔记本，云端的任务也能继续。
原本，我已经在看新的 Mac。新款 Mac mini，6999 元起。想给更多 Agent 留出余量，又得考虑更大的内存。
现在，为了让 Agent 多干点活而换电脑这件事，可以先搁置了。
云端同样有订阅和用量成本。但我多了一种选择：先把适合的任务搬出去，再决定要不要添置硬件。
这台电脑，也不用我从头搭
买一台普通电脑，想让 Agent 在上面干活，还得先装 OpenClaw 或者 Codex，再完成登录、配置和授权。自己租服务器，还得把运行环境部署起来。
Grok Bot 把 Agent、模型和基础运行环境一起准备好了。不用再从头部署 Agent，也不用另外找 API、填密钥，把模型接进来。
完成必要的登录和授权，就能交代任务。
对于不想折腾本地环境的 Windows 用户，这就少了一道门槛：不用为了让 Agent 干活，先把自己正在用的电脑改造一遍。
这就是我理解的 Agent 原生电脑：拿到手时，Agent 已经有了可以直接使用的工具和操作空间。
几个 Bot，也不用抢同一个屏幕
在本地，几个 Agent 如果都要操作同一个浏览器，一个刚点开页面，另一个又切走，工作就会互相打断。
Grok Bot 给每个 Bot 分配了自己的操作屏幕。几个 Bot 可以同时使用浏览器和桌面工具，不必挤在同一个界面上轮流操作。
它们仍然共享这台云电脑的资源、文件和登录状态。独立屏幕，不等于各有一台完全隔离的机器。
做同一个任务时，还可以把几个 Bot 放进同一个群里。
比如，我让两个机器人一起收集 YouTube 博主的视频开头，整理成表格。它们先在群里对齐表头，再商量各自收集哪一批资料，避免重复。
要求要先讲清楚，最后的结果也要我来验收。但中间的分工，不用再靠我在几个对话框之间来回传话。
等到 Agent 更多、任务更重，云电脑同样会遇到资源上限。我期待厂商下一步能把扩容做得更方便：需要时增加内存、算力，甚至机器，让用户不用一遇到资源不够，就考虑换电脑。
人的电脑和 Agent 的电脑，开始分工
本地电脑依然有自己的用处。
剪辑时，我要看画面、听节奏；做设计时，我要比较细节；最后交付前，我还要亲自验收。这些工作，继续留在我面前。
每天抓取信息、整理新闻数据这类适合按规则重复执行的任务，则可以交给云端。先确定做法和边界，再让 Agent 去跑。
Mac mini 和 Windows 电脑都还有用，只是不用再把所有 Agent 的任务都放在上面。
一开始，我担心的是电脑不够用。
现在，我可以先把任务分出去，再决定要不要换电脑。
