2026年5月底到6月初，AI领域最密集的事件发生在OpenAI的Codex身上。移动端远程控制上线、Windows版Computer Use开放、周活跃用户突破500万、宣布与ChatGPT合并……接二连三的更新，让Codex成为这个夏天最受关注的AI产品。

当你用手机登录ChatGPT应用，就能远程查看在Mac或Windows上运行的Codex任务进度、审批指令、切换模型，甚至让AI直接在远程桌面“看见屏幕、点击按钮、填写表单”——这种被称为Computer Use的能力，让Codex不再是单纯的代码工具，而是一个可以真正动手干活的数字员工。

但热闹归热闹，Codex火热表象下，国内用户面临的问题同样现实：它不是一个为中国用户设计的方案。订阅费用、海外支付、数据合规、对本地大模型的兼容性——这些障碍让你即使看得见也用不上。

就在Codex铺天盖地霸屏的同时，中国远程控制领域的国民级应用ToDesk，带着ToDesk AI来了。它不是对Codex的简单模仿，而是基于同样的OpenClaw开源根脉，给出了一个跨越门槛、更适合国内环境的答案。 

 

一、“我说你听”到“我命令你去干”：Codex掀起的范式革命

要理解ToDesk AI的价值，得先看懂Codex在解决什么问题。

以前的AI是“说教者”。你问ChatGPT怎么整理一个乱七八糟的文件夹，它会给你一篇图文并茂的教程，然后你亲自动手。Codex把这种模式彻底颠覆——它是一个具备执行能力的Agent。你告诉它“帮我整理桌面文件”，它能直接在你的Windows或Mac电脑上完成这一连串动作，根本不需要你碰鼠标。

更大的杀手锏是手机端的远程接入。5月中旬，OpenAI宣布Codex登陆ChatGPT手机App，所有用户可用；5月底，Computer Use功能正式支持Windows；同一个时间窗，手机远程控制也扩展到了Windows。这意味着，你可以在地铁上用手机让办公室电脑继续跑任务、审批AI的决策，甚至让AI在你睡觉时处理复杂的数据分析。

数据的增长说明了一切。Codex周活跃用户在两个月内暴涨，5月底突破500万，较2月增长超过6倍。更重要的是，其中20%是非开发者用户——分析师、营销人员、产品经理、投资顾问，他们的增长速度是开发者的三倍多。这说明Codex正在从“开发者工具”蜕变为“每个人的生产力平台”。

二、Codex的光环与暗面：谁在用，谁在用不上？

但Codex的神话背后，有一个不容回避的现实：它离中国普通用户太远了。

Codex的Agent在本地设备上运行，这意味着只有配置足够高的电脑才能驱动它。根据行业测试报告，传统开源Agent的部署成功率在不同网络环境下波动明显，有经验的用户平均也要45至90分钟才能完成Codex方案同类功能的落地配置；对于普通用户，这一过程往往以失败告终。

更大的坎在于算力限制。Codex的任务执行靠你手中的设备——一台五年前的旧笔记本，跑一个AI任务就风扇狂转、系统卡顿，甚至根本无法运行。Codex虽然支持云端部署，但这涉及额外的专业配置和成本。更不用说，所有数据交互要经过海外服务器，登录连接需要在ChatGPT体系中完成认证，对国内用户来说，网络本身可能就是第一道障碍。

所以Codex的500万周活用户中，绝大多数仍集中在北美和欧洲的技术工作者群体。一个工具再强大，如果普通人用不上，它的价值终究是有限的。

三、ToDesk AI：中国用户的“可触及”答案

这就是ToDesk AI存在的理由。

在技术底层上，ToDesk AI与Codex其实是“同源”的——它们都基于OpenClaw这一开源AI Agent框架。OpenClaw在GitHub的星标量突破23万，主打“让AI真正能做事的数字员工”概念，可以说是Agent执行能力的开源标杆。-

ToDesk AI基于OpenClaw深度定制，集成了远程控制运行时。这意味着它同样具备Codex引以为傲的“Computer Use”能力——AI能直接操作你的电脑界面，打开软件、点击按钮、填写表单、拖拽文件，在远程设备上自动完成从指令到执行的全过程。

但在落地路径上，两者的差异清晰可见。

第一，部署门槛：45分钟对比45秒。

Codex替代方案的本地部署过程，需要处理Python环境配置、命令行参数调试、API Key管理等一系列复杂操作，有经验的用户也需45至90分钟。而ToDesk AI做到了一键下载、微信扫码登录、开箱即用。这个差距，就是“可触及”和“不可触及”的本质区别。

第二，算力供给：本地风扇狂转对比云端静默运算。

Codex方案所有任务在用户自己的设备上运行，老电脑跑不动、旧机器卡顿、风扇起飞——算力天花板就是你手中最好设备的性能。ToDesk AI将AI运算全部迁移到云端，本地设备只负责显示结果。即使你用的是2018年的老旧笔记本，跑三个AI任务同时进行，本地电脑依然安静如常、CPU占用率始终低于15%。

第三，模型生态：单一绑定对比七选一。

Codex只认自家模型。ToDesk AI原生支持7款主流大模型切换——GLM-5V-Turbo擅长复杂代码编写和自主规划任务；Qwen-3.5-Plus是多文件批处理的本地文件管家；Kimi-k2.5精通PDF合同研读和长链条分析；豆包支持图文混合多模态解析；MiniMax拥有长期记忆沉淀能力；step-3.5-flash满足高频定时任务的极速响应；豆包Lite负责多轮对话与快速验证。在对话框中一键切换，就像是换电视频道一样顺滑。如果这7个还不够，你甚至可以接入自己的API Key，使用任意自定义模型。

第四，跨设备协同：单机绑定对比账号级掌控。

传统Agent的另一个痛点是“单机作战”——在哪台设备部署，就被“锁”在哪台设备。Codex虽然支持多设备接入，但前提是用户必须自己完成所有设备的配置和网络打通。ToDesk AI以账号为中心，所有登录同一账号的设备（Windows、macOS、iOS、Android）自动获得AI能力，AI可以同时调度多台设备完成不同任务，真正实现了“一个账号，全局掌控”。

四、从“极客玩具”到“大众工具”：谁能先跨越这条线？

OpenClaw验证了“AI长出手”的需求，Codex证明了Agent可以走向更广泛的用户群体，而ToDesk AI则在中国大地上给出了一个真正的落地答案——它让每一个普通人，都能无差别地拥有一个可以在电脑上“干活”的数字员工。

这背后是两条不同路径的选择。Codex走的是“端侧优先”路线，Agent运行在用户本地，优势是数据隐私，劣势是配置复杂、算力受限。ToDesk AI走的是“云端优先”路线，AI运算在云端，本地设备只做展示和交互，优势是零门槛、无限算力、跨设备天然融合。

这不是谁更先进的问题，而是谁更可触及的问题。 当AI Agent的核心目标从“技术演示”变为“大规模普及”，ToDesk AI用“一键安装、云端算力、多模型自由切换”给出了属于中国用户的答案。

现在，你不需要懂Python、不需要配置SSH、不需要为API Key烦恼。打开ToDesk官网下载最新版，扫码登录，你就可以在对话框里发出你的第一个任务指令。看着AI在你的屏幕上自动执行一系列操作——从整理文件到发送邮件，从跨设备搜索到定时任务——你会发现，一个全新的工作方式，已经在你指尖铺开了。

这就是中国Agent的高光时刻。