Moxt

Moxt产品概述

Moxt（More Context）是一款Agent-Native Workspace（AI原生工作空间），旨在为团队提供7×24小时在线的AI同事。平台为每位成员配备专属AI助手momo，具备持久记忆能力，支持接入Slack和飞书。通过Moxt，团队可在同一空间内原生协同，完成联网调研、代码编写、数据分析、应用搭建与文档协作等多种任务。该产品支持Web端使用。

核心功能与特性

专属AI助手与持久记忆

• 专属助手momo：每位团队成员拥有独立的momo助手，通过入职式引导完成偏好学习，支持中英文交互与风格定制。
• 持久记忆系统：对话信息会自动写入user_profile.md、MEMORY.md和AGENTS.md等系统文件，实现跨会话上下文保持。用户可手动查看与编辑这些文件，随着使用频次增加，AI越用越贴合用户习惯，减少重复交代背景的需求。

文件原生管理与上下文整合

• 双层级文件管理：提供Team Space与Personal Space双层级，支持权限分层。上传文件会自动转为Markdown格式（建议优先使用MD），AI可直接进行读写与创建。
• 上下文原生整合：支持将散落的JD、简历、面试记录、邮件模板统一纳入工作区，AI无需重复上传即可跨文档推理。

AI同事定制与多模态执行

• 专职Agent定制：可创建专职Agent（如HR、市场），通过Rules、Skills、Memory持续沉淀岗位经验，实现招聘、市场、研发等垂直场景的专业化迭代。
• 多模态任务执行：支持联网搜索、数据看板搭建、Python项目开发、竞品监控爬虫编写、文档编辑与邮件模板生成。
• 零切换一站式闭环：从需求输入到文档生成、代码编写、看板搭建、团队同步，全部可在同一窗口完成。

即时通讯无缝集成

原生接入Slack和飞书，直接存在于团队现有工作流中。用户在聊天窗口中@AI同事即可唤起任务，无需切换平台，不改变现有协作习惯。

应用场景

• 招聘全流程自动化：部署AI HR同事自动撰写JD、批量筛选简历、分析面试录音并生成Offer邮件模板，实现招聘闭环。
• 竞品情报实时监控：创建市场监测Agent定时抓取竞品官网定价与功能变动，自动生成结构化差异报告并推送预警。
• 行业内容运营提效：让momo基于持久记忆按既定风格整理行业周报，直接输出带数据表格与可查证链接的Markdown文档。
• 无代码数据看板搭建：通过自然语言指令让AI聚合多平台传播数据，自动生成包含趋势图表、热度排行与明细筛选的交互式看板。
• 研发脚本快速交付：直接描述需求，让AI同事编写并调试可运行的Python爬虫、自动化脚本与数据处理项目。

同类竞品对比

• 与Cursor对比：Moxt是Agent-Native协同工作空间，支持多专职AI同事协作与持久文件化记忆，原生接入通讯工具，适用于全流程团队协作；Cursor是Agent-first编程工作空间，采用单Agent模式，聚焦代码文件原生与软件开发，无即时通讯集成。
• 与Miro AI Workspace对比：Moxt强制Markdown文件原生，支持多Agent协作与Slack/飞书集成；Miro AI Workspace是AI Agent白板协作空间，采用单Agent交互模式，依赖白板/画布原生，适用于头脑风暴与可视化协作，无即时通讯集成。

产品定价

• 计价模式：仅对AI实际执行的工作量收费，按积分计量，类似"电费"逻辑。
• 积分体系：$1 = 100积分，积分永不过期、不设有效期、不按月重置，随时按需充值且金额不限。
• 免费额度：注册即赠1,000积分，可先试用再购买；创建首个Workspace自动到账。
• 消耗范围：每次AI行为均扣减积分，包括对话、任务执行、自动化流程、定时任务及AI同事独立作业；创建AI同事本身不收费。

使用指南与要求

1. 访问官网注册：访问Moxt官网，完成账号注册。
2. 创建工作空间：点击「立即开始」按钮创建Workspace并命名团队空间。
3. 邀请团队成员：在设置页面生成邀请链接，添加真人同事并分配Admin或Member角色。
4. 配置专属助手：与momo完成入职式对话，告知工作角色、语言偏好与文档输出风格。
5. 建立文件目录：在Team Space或Personal Space中创建文件夹，上传文件将自动转为Markdown格式。
6. 发起任务指令：在右侧对话框输入需求，或@引用特定文件夹让AI基于已有上下文执行。
7. 定制专职同事：点击左侧「AI Teammates」创建专职Agent，为其配置角色、Rules、Skills与Memory文件。
8. 接入通讯工具：在Integrations设置中绑定Slack或飞书，在聊天窗口内直接@AI同事唤起协作。

使用门槛：需具备基础AI工具使用经验，建议先明确Agent分工再部署。协作模式为真人+AI同事混合团队。