AI 興盛以來，有許多路線爭論，比如是垂類 AI vs 大而全，比如套殼vs模型，也比如 CLI（命令行） vs GUI（圖形界面）、
最新的案例是，DeepSeek 給 Harness 做出了桌面版並開放下載。官網首頁最醒目的按鈕是「Download Desktop」，旁邊展示著會話列表、插件、工作區和文件預覽：用戶可以讓 Agent 整理文檔、分析表格、修改代碼，再打開結果查看。命令行並沒有消失，終端和腳本仍在工具箱裡，只是它們被放進了一張更大的桌面。
如果把時間撥回去年，情形可不是這樣的。DeepSeek 在很長一段時間裡不做產品，至少不做對 C 端用戶友好的產品。每當新模型出現，只能在簡陋的對話窗口裡試用。
當時流行的說法是，AI 編程是對「終端」的復興，對於很多用戶來說，曾經這只是一個電腦里不怎麼點開的軟體，是因為 vibe coding 才打開和學著使用。
回顧 2025 年，從 2 月起，Anthropic 推出 Claude Code，讓開發者直接在命令行里交代任務，模型自己搜索代碼、修改文件、運行測試；同年 6 月，Google 發布 Gemini CLI。隨後還出現了 Codex CLI （OpenAI 出品命令行 AI 助手），Github CLI、飛書 CLI。
那時一種頗有吸引力的判斷流傳開來：圖形界面（GUI）是給人操作的，命令行（CLI）才是給 AI 使用的。既然未來越來越多的工作交給 Agent，為什麼還要為它們畫按鈕？
CLI 派說對了什麼
CLI 和 GUI 分別是什麼：前者是純文本指令，簡單說就是靠代碼和腳本行事。後者則是圖形界面，滑鼠、視窗、圖標和菜單，這些都是圖形元素。
在整個 1970 年代和 1980 年代初期，施樂公司旗下的帕羅奧托研究中心（PARC）艱苦卓絕地研究了視窗、菜單、圖標和滑鼠的許多早期概念。1984年，蘋果電腦公司推出的低成本麥金塔電腦（Macintosh）將友好的界面帶給了數以千計的個人電腦用戶。
但如今，AI 工具推行 CLI，自有其理由。CLI 返回的是結構化的文本（比如 JSON），AI 處理起來消耗極少。而 GUI 需要反覆截屏識別像素，效率低還容易出錯。
另外，CLI 在終端里運行，能天然訪問整個系統文件，而 GUI 插件往往被限制在沙盒裡，只能訪問當前打開的文件。
對人而言，圖標、窗口、菜單是把複雜功能「翻譯」成人類能懂的視覺語言，但對處理文本和結構化數據的 Agent 而言，這層翻譯有時反倒增加了障礙。
2025 年夏天，這種偏好已經出現在開發者自己的工作流里。Google Chrome 工程師 Addy Osmani 在一篇 Substack 長文中寫道，自己越來越多地待在終端。當 Agent 能跨文件改代碼、運行測試，過去占據螢幕中央的編輯器反而可能成為累贅。
「龍蝦之父」Peter Steinberger 也公開過自己的配置，他從 VS Code 回到 Ghostty 終端，在螢幕上並排運行多個 Agent，把 VS Code 留作查看代碼，把 Cursor 用於審閱；為讓 Agent 做事，他還優先選擇有 CLI 的服務。正是這段讓多個 Agent 在終端里工作的試驗經歷，最終讓紅極一時的「龍蝦」誕生。
CLI 的興起並非一種復古姿態，它確實解決了 Agent 「怎樣工作」的問題。
終端一個窗口，裝不下十個任務
Agent 適合通過命令執行，不等於人適合通過命令管理 Agent。
即便是 Addy Osmani 也並不完全支持 GUI 已死——甚至，就在同一篇 substack 里，他寫到自己用 GUI 管理多個 Agent 的經驗。
Google 在 Gemini CLI 最初的公告裡，也同時說明它和編輯器內的 Gemini Code Assist 共享技術；從一開始，它考慮的就是同一種能力進入多個界面。
2025 年 8 月，代碼編輯器 Zed 把 Gemini CLI 接入自己的界面，Agent 在背後運行，開發者是在編輯器里跟隨它的工作、查看修改差異，並決定是否接受。Zed 為此提出 Agent Client Protocol，同一個 Agent 可以保留命令行的執行能力，由圖形界面負責向人呈現過程。
2026 年 2 月，OpenAI 推出 Codex 桌面版，開發者可以跨項目、長時間派發任務，並且同時運行多個 Agent。OpenAI 當時的考慮是，現有終端和 IDE 並非為這種監督方式而設計，新應用於是以項目組織任務，提供獨立工作區和改動審閱，桌面端是必要的產品呈現形式。
DeepSeek Harness 的桌面版，也是進入的這個產品階段，它把會話、插件、自動化和文件結果擺到桌面，也保留終端、腳本以及從代碼啟動 Web UI 的方式。用戶不必先熟悉某串命令，才能看到 Agent 的工作；有需要的人仍可以繼續調用命令。
GUI 從未敗過
「已死」兩個字喊出來很簡單，GUI 與 CLI，並不總是在爭奪同一個位置，甚至「Agent 使用 GUI」與「用戶使用 GUI」也不是同一件事，
今年三月，Peter Steinberger 給出了他對於 CLI 和 GUI 之爭的新看法。他認為 AI coding 正在轉向 GUI，意開發者能更直觀地完成複雜任務。
Oh right i realize hell freezes over, we reached the point where app > cli That combined with the speed increase also means less windows necessary, codex goes brrrr now! https://developers.openai.com/codex/app/ https://twitter.com/steipete/status/2030330442520445371
前者是機器借螢幕操作舊軟體，後者是人借螢幕管理機器。把這三種關係都壓縮成一場界面路線之爭，便容易出現「不是東風壓倒西風，便是西風壓倒東風」的搖擺。
一項今年發布的研究試著讓 Agent 完成 440 項桌面任務：在研究者設定的工具條件下，表現最好的 GUI Agent 完成率為 59.1%，原有 CLI 工具條件下為 48.2%；當研究者補充可供調用的命令技能，CLI Agent 升至 69.3%。這些數字不能推廣成「哪種界面全面獲勝」，卻清楚顯示：Agent 的能力，也取決於軟體給了它什麼入口。
研究還提醒我們一個現實條件：CLI 的優勢需要軟體提供足夠完整、好用的命令。如果一個應用只允許命令讀取文件，卻把真正關鍵的編輯、預覽和提交藏在窗口裡，Agent 仍然繞不過 GUI。不同軟體開放能力的程度不一樣，Agent 也不可能只靠一種交互方式走遍所有場景。
從產品演變看，更值得注意的是人所站的位置。過去的 GUI 把軟體功能做成按鈕，讓用戶親手完成每一步；現在，Agent 可以接管其中許多步驟，界面要呈現的則是任務、進度、權限、文件差異和最終結果。原來為了「操作」設計的螢幕，正在增加「監督」的職責。
這也是那句「CLI 面向 AI，GUI 面向人類」最有用、也最容易被誤讀的部分，它準確指出了機器與人偏好的接口不同，卻不該被順推為「人類界面即將過時」。恰恰因為 Agent 可以在背後執行更多命令，人更需要看得見的地方，理解它們並行的工作、追究錯誤發生在哪一步，以及決定哪些成果進入自己的項目。
DeepSeek 的桌面客戶端無法證明 GUI 已經重新占據了多少市場，幾家公司的發布也不足以宣判所有軟體的未來。但它們至少讓一年多前那個單向的預言變得不再成立，AI 並沒有把人送進終端，反而把終端里能做的事帶到了更廣闊的桌面。
