详细介绍
Moxt是什么
Moxt(全称 More Context)是一款 Agent-Native Workspace(AI 原生工作空间),旨在为团队打造 7×24 小时在线的“AI 同事”。每位团队成员都配备独立的专属 AI 助手 momo,该助手拥有持久记忆能力,能够无缝接入 Slack 和飞书等通讯工具。Moxt 支持联网调研、代码开发、数据分析、应用构建及文档协作等多种任务,真正实现 AI 与人类在同一个工作空间内的原生协同作业。

Moxt的主要功能
- 专属 AI 助手 momo:每位团队成员均拥有独立的 momo 助手,通过入职式引导学习个人偏好,支持中英文交互及个性化风格定制。
- 持久记忆系统:对话信息会自动沉淀至
user_profile.md、MEMORY.md和AGENTS.md文件中,确保跨会话上下文连贯,使用越久越贴合用户习惯。 - 文件原生管理:提供 Team Space(团队空间)与 Personal Space(个人空间)双层架构,上传的文件会自动转换为 Markdown 格式,便于 AI 直接读取、写入和创建。
- AI 同事定制:支持创建专职 Agent(如 HR、市场专员等),通过配置 Rules(规则)、Skills(技能)和 Memory(记忆)持续积累岗位经验,实现专业化分工。
- 多模态任务执行:涵盖联网搜索、数据看板搭建、Python 项目开发、竞品监控爬虫编写、文档编辑以及邮件模板生成等多样化任务。
- 即时通讯集成:深度集成 Slack 和飞书,用户只需在聊天窗口中 @AI 同事即可唤起任务,无需在不同平台间频繁切换。
如何使用Moxt
- 访问官网注册:前往 Moxt 官方网站 https://moxt.ai/ ,完成账号注册流程。
- 创建工作空间:点击「立即开始」按钮,创建 Workspace 并为团队空间命名。
- 邀请团队成员:在设置页面生成邀请链接,添加真人同事并为其分配 Admin(管理员)或 Member(成员)角色。
- 配置专属助手:与 momo 进行入职式对话,设定工作角色、语言偏好及文档输出风格。
- 建立文件目录:在 Team Space 或 Personal Space 中创建文件夹,上传的文件将自动转化为 Markdown 格式。
- 发起任务指令:在右侧对话框输入需求,或通过 @ 引用特定文件夹,让 AI 基于现有上下文执行任务。
- 定制专职同事:点击左侧「AI Teammates」创建专职 Agent,并为其配置角色、Rules、Skills 与 Memory 文件。
- 接入通讯工具:在 Integrations 设置中绑定 Slack 或飞书,即可在聊天窗口内直接 @AI 同事启动协作。

Moxt的关键信息和使用要求
- 产品定位:Agent-Native Workspace,即 AI 原生协同工作空间
- 支持平台:Web 端,并集成 Slack、飞书
- 文件格式:自动将上传文件转换为 Markdown,建议优先使用 MD 格式
- 记忆机制:依托
user_profile.md、MEMORY.md、AGENTS.md等系统文件,用户可查看并手动编辑 - 协作模式:真人与 AI 同事组成的混合团队,支持权限分层的 Team Space 与 Personal Space
- 使用门槛:需具备基础 AI 工具使用经验,建议先明确 Agent 分工再进行部署
Moxt的核心优势
- 上下文原生整合:可将分散的 JD、简历、面试记录、邮件模板等统一纳入工作区,AI 无需重复上传即可跨文档进行推理。
- 越用越懂你的记忆:支持将持久记忆写入文件系统,避免每次对话重复背景信息,随着使用频次增加,提示词需求逐渐降低。
- 专职 Agent 经验沉淀:每个 AI 同事独立积累岗位的 Rules 与 Memory,实现招聘、市场、研发等垂直场景的专业化迭代。
- 零切换一站式闭环:从需求输入到文档生成、代码编写、看板搭建及团队同步,所有操作均在同一窗口内完成。
- 通讯工具无缝嵌入:直接融入 Slack 和飞书的工作流中,在不改变团队现有协作习惯的前提下引入 AI 能力。
Moxt的同类竞品对比
| 维度 | Moxt | Cursor | Miro AI Workspace |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | Agent-Native 协同工作空间,人+AI 同事混合团队 | Agent-first 编程工作空间,本地/云端并行 Agent | AI Agent 白板协作空间,团队可视化交互 |
| 记忆机制 | 持久文件化记忆(MD 系统文件),跨会话沉淀经验 | 项目级代码上下文,终端会话记忆 | 白板内容实时上下文,会话级记忆 |
| 多 Agent 协作 | 支持创建多个专职 AI 同事,独立 Space 与经验积累 | 单 Agent 模式(Composer),聚焦编程任务流 | 单 Agent 交互模式,团队在白板中共同与 Agent 对话 |
| 文件原生性 | 强制 Markdown,AI 直接读写文件系统 | 代码文件原生,支持多文件并行编辑 | 白板/画布原生,卡片、便签、流程图即文件 |
| 通讯集成 | 原生接入 Slack、飞书,@ 唤起 AI 同事 | 无即时通讯集成,独立 IDE 环境 | 无即时通讯集成,依赖白板分享链接协作 |
| 适用场景 | 招聘、市场、研发、运营等全流程团队协作 | 软件开发、代码重构、全栈构建 | 头脑风暴、流程设计、产品规划、可视化协作 |
Moxt的产品定价
- 计价模式:仅对 AI 实际执行的工作量收费,采用积分计量制,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,支持随时按需充值且金额不限。
- 免费额度:注册即赠 1,000 积分,支持先试用后购买;创建首个 Workspace 时积分自动到账。
- 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。
Moxt的应用场景
- 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,可让 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。
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