作者:叶怡文发布时间:2026-06-15 07:05:36 点击数:86016

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售后服务上门服务电话,智能分配单据:测完几个Agent工具,我发现他们能代打游戏了

发个指令,给点权限,AI就能自己打开游戏库库玩了。

不懂咋玩?那就截图识别。没法操作?直接现搓脚本。操作一坨?甚至还能上网自己找攻略。

这就是现在跑在你电脑上的 AI Agent 能做到的事儿。

世超把市面上的一些 Agent 工具测了一遍,比如Codex,TRAE,QoderWork,Workbuddy,Marvis等等。

只能说,这玩意儿吹了这么久,大伙儿可能真不用再观望了。

从左向右依次为:第一行WorkBuddy,TRAE,Marvis;第二行Codex,QoderWork,悟空

当然,一听 code 啥的,大伙儿可能觉得是为专业开发者造的,门槛高,学起来用起来会很麻烦。

诶,莫担心,大厂们也都悄摸进化一轮了。

之前确实硬核了点,一个两个的都照搬 VS Code 那种传统的编程页面,适合开发,但并不适合和 AI 一起开发。

VS Code页面

既然引入 Agent 了, 那肯定得重新设计,毕竟它是来干活的,而人是监督它的。

所以大家都很默契地改了同一套交互逻辑,把具体的代码隐去,再把 Agent 干活儿时的日志显示出来。

在网页里你可以叫它老师,但在 Agent 工具里,你得化身老板,把活儿给摊派明白。

咱先来看界面,也很简洁,主要三个部分。

左边是你手底下掌管的项目,中间是常规的聊天窗口,右边就能看到等待验收的东西了 ( 一般等工作开始了才会有动静 )。

向左滑动,依次为:Codex,TRAE,WorkBuddy,Qoderwork

能 BB 就不动手,咱先去 Agent 工具的 “ 应用商店 ” 里逛逛,看看有啥合适的技能包,也就是 Skill,给 Agent 装上左膀右臂。

能看到,琳琅满目啊,毕竟活儿的种类也就那么多,所以但凡有名有姓的基本都能扒拉到现成的方案。

什么数据分析,内容创作都不在话下,虽然不至于个个都好用,但参考参考终归是能少走点弯路的。

其中做的比较有新意的是腾讯新出的 Marvis,把技能商店做成了类似小红书的信息流,可以边刷边收藏技能。

再加上技能在这些工具里是通用的,所以最近小红书自己也上线了 Skill 商店,用起来也相当方便。

当然,就算挑不过来也没关系,技能商店里还有帮咱选技能的技能。

Codex 里叫 Skill Installer,WorkBuddy 里叫 Find Skills,算是将懒人式进行到底。

左:Codex;右:WorkBuddy

至于自己造技能倒是不用急,虽然可以通过 AI 一步步引导造出来,但先射箭后画靶一般都不好使。

好的技能往往是先自己跑通几遍,再提炼总结,会更接地气,也更贴合自己的使用场景。

向左滑动,依次为:WorkBuddy,TRAE

选好技能就可以开始任务了,这里在开始前需要选一下任务类型,默认的是普通款,但一般 Plan 模式更好使。

这点还挺重要的,因为很多时候结果不理想不是 Agent 太笨了,而是咱自己也不知道想要什么。

这个 Plan 就是在任务开始前先规划一下,明确任务的条条框框。

有什么不妥就直接改了,不用等到最后才发现方向跑偏了。

简单说一下咱要做什么,就能敲回车下发指令了。

为了看具体流程,咱挑 3 个幸运儿来展示一下,OpenAI 的 Codex,字节的 TRAE 和 腾讯的 WorkBuddy,国内外的都拉出来溜溜。

任务就原地 TP,让它们仨锐评它们仨。

此时就能发现 Plan 的好处了,比如执行任务前,Codex 和 TRAE 都向我二次确认了下 WorkBuddy 具体是哪一个,因为国外有同名的应用,容易混淆。

当然,由于都是默认的模型,速度有快有慢,但就报告结果来看,确实各有 “ 特点 ” 呐。

先说 WorkBuddy,给到一个老实人,上来也没问我报告是个啥形式,吭哧吭哧就是干。

最后给的网页,就效果来看,还是不错的,排版和内容虽然 AI 味道重了点,但花里胡哨的符合咱锐评的主基调。

而且调研后的结论相当低调,把自己放在了靠后的位置,喷起自己毫不手软,实诚这一块儿到位了。

再来看 TRAE ,给到一个人上人,活儿干的比较细致,不管是前期的弹出式的表单规划,还是中间的调研,思路都很清晰,子 Agent 的调用也是相当熟练了。

核心结论里,虽然把自己排到了老大,但考量了 6 个维度,总分是加权出来的,也算是有理有据了。

最后的 Codex,基本就是目前这个领域的标杆了,报告里先来一手信源分析,就跟大伙儿拉开了点距离,下面的评价也能明显感觉到更深入一些,结合了官方华体汇电竞-华体汇(中国)文档的内容。

模型好确实有优势,但考虑到国内用起来不方便,暂且给到一个半夯吧。

接下来,任务继续,让他们把各自的报告生成一份可视化的落地页。

你可能会说这活儿在网页里也能做,而且还更快。

倒也没错,但不同的点在于,这里你不需要把代码再复制粘贴到本地了,而且最重要的,Agent 会自己调用工具,去检查成品有没有 BUG。

比如同样的任务,交给网页的 Gemini,这家伙甩给我几百行代码,我粘到本地打开,发现一片空白。。。

而这些 Agent 会在交付之前就避免这种情况。

WorkBuddy 是自己调用了 3 次预览,做了 2 次优化,才把网页交给我。

TRAE 直接一些,直接打开了内置的浏览器,通过不同角度的截图识别,打不开就刷新重试,直到确认渲染效果符合预期。

Codex 也一样, 权限不够,老是截不着网页,试了 N 次才确认好效果。

所以落地页的效果倒是其次,重点是这套任务执行的逻辑,是跟网页端应付交差完全不同的打法。

特别是截图反馈的工具调用,相当于给电脑安了个赛博义眼。

而像 Codex 这种更进一步,有 Computer Use 功能,可以全局截图反馈,然后操作。相当于你电脑上的软件,它都能打开,等模型能力更猛了,代打几局 LOL 也不是不可能。

当然,除了技能 skill,这些 Agent 工具还能接入其他应用,像是 GitHub,邮箱,网盘等。

更妙的是接入一些通讯软件,像微信,飞书,这也是龙虾当初火起来的一大原因。

接入后就能双向链接,甭管是从 Agent 往飞书发文档,还是从微信命令 Agent 往工位上下载资料,都没问题。

像是之前远程软件的升级版,加了个 Agent 当管家,帮你 24 小时盯着自己的电脑,随叫随到。

或者有一些定时的任务,也能找到 “ 自动化 ” 这种类型的入口,让它接管每天枯燥重复的流程性任务。

向左滑动,依次为:Codex,TRAE,WorkBuddy,Marvis

说了这么多,其实无论是什么手段,装什么插件,本质上都是在约束,控制着 Agent 朝咱预定的方向产出东西。

有大佬精心优化的工作流,有厂商调教好的记忆系统,也有方便实用的技能包。

用专业点的话说这些都是 “ Harness ”,原意是给马套上马具,放这儿也是非常贴切了。

无论马具下面的模型是哪一匹,这些 Agent 工具都得随套随用。

就用起来的体感而言,Codex 是比较夯的,模型给力,额度还偶尔重制,虽然需要一点手段,但比起 Claude 要简单得多,适合想体验顶尖性能的折腾党。

要是不想麻烦,直接用国内大厂的方案也行,嫌默认的模型笨,就去买点 DeepSeek 的 API 接上,也是妥妥的性价比平替。

至于平替里面选哪一个就取决于你的使用场景了,微信和 WorkBuddy 搭伙方便,飞书和 TRAE 集成更深,钉钉那边就是 Qoder 以及咱没测到的悟空了,不过逻辑都是一样的。

但话说回来,Agent 工具也是有缺点的,就是上的手段越多,花费的模型 Token 也越多,动不动几十分钟的长线任务,账单会变得贼拉长。

所以有什么便宜管饱的模型套餐,大伙儿就各显神通吧。。。

而要是不太繁琐的活儿,这些 Agent 工具也有免费的额度,白嫖一下尝尝咸淡总是不亏的。

撰文:风华

编辑:江江 & 面线

美编:焕妍

图片、资料来源:

Codex, TRAE, WorkBuddy, Marvis,QoderWork,悟空

今日行业报告公开重大研究成果测完几个Agent工具,我发现他们能代打游戏了

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只能说,这玩意儿吹了这么久,大伙儿可能真不用再观望了。

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Codex 里叫 Skill Installer,WorkBuddy 里叫 Find Skills,算是将懒人式进行到底。

左:Codex;右:WorkBuddy

至于自己造技能倒是不用急,虽然可以通过 AI 一步步引导造出来,但先射箭后画靶一般都不好使。

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详细信息
  • 软件大小:22.70MB
  • 最后更新:2026-06-15 07:05:36
  • 最新版本:{版本}
  • 文件格式:apk
  • 应用分类:ios-Android测完几个Agent工具,我发现他们能代打游戏了
  • 使用语言:中文
  • :需要联网
  • 系统要求:6.76以上
应用介绍
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