前言：智能体技术爆发元年，开发者该如何把握机遇？
作者注：本文耗时2个月测评5大主流平台，包含300+小时实测数据，建议收藏备用
作为一名长期关注AI技术演进的全栈开发者，我深刻感受到2024年已成为智能体技术商业化落地的关键转折点。各大科技公司纷纷推出智能体开发平台，但面对琳琅满目的技术选项，开发者们普遍面临三大困惑：
最近有个叫做Lovart的AI设计类垂直Agent工具火了。
这工具到底啥来头？简单说就是给我们提供了一个和 AI 交互的画布空间。
我们可以边和 AI 唠嗑边生成设计素材，要是生成的不满意，还能自己上手改画布内容 —— 相当于 AI 出初稿，我们当 “甲方爸爸” 现场调细节，操作真的很丝滑。
目前体验有点小门槛**，要么搞到邀请码，要么直接去 Lovart 官网申请**。要是暂时没拿到内测资格也不要着急，也可以逛逛官网，上面提供了一些有趣的使用案例。
官方晒的炫酷作品有很多，放几张图给大家瞅瞅：
最绝的是下面这张，从一个平平无奇的饮料图片分分钟变身精美宣传图：
思考.
以前我们跟 AI 说“我要张图”，它给我们的可能是个“作品”——好看是好看，但可能不太实用，适配性、延展性都差点意思，甚至有点死板。
现在有了 Lovart 这种垂直设计 Agent，它给我们的东西，能直接用，还能二次开发，直接就能扔进项目里。
想想未来，可能就一句话的事儿：生成一个潮玩 IP，同步做好它的表情包、手办图、短视频，连 3D 模型都给你直接搞定 —— 这种设计全家桶式的效率，可能比我们想象中来得更快。
这不是画饼。**现在的趋势已经明明白白，每个垂直赛道，早晚都会有超级智能体存在。**设计圈有 Lovart，旅游圈可能有“行程规划师 ”，科研圈可能有“数据分析师 ”
因此，我们要知道未来拼的能力就是“怎么把 AI 生成的资产用明白”，这不是焦虑，是机会 。
Ai+.
今天咱们就来盘一盘目前主流的自主智能体平台 ，以及他们的功能特性和适用场景，为大家搭建自己的智能体提供帮助和参考。
*01 Manus：全球首款通用智能体，开发者首选*
厂商背景：Monica团队，这个团队在 AI 圈也算老牌选手了，之前做过不少出圈的智能交互产品。
官网地址：https://manus.im/
核心能力：
01全流程任务托管：Manus 最厉害的地方就是能把复杂的任务拆成一个个小任务，然后自己去执行，最后把结果以可视化的方式交给你。
比如你想做个市场调研报告，它能帮你从头到尾搞定，你只需要用自然语言跟它说清楚需求就行。
02多模态处理：支持文本、图片、视频输入，适配创意设计、内容生成场景；
03 开发者友好：对于开发者来说，Manus 可是个好帮手。它开放了 API 接口，你可以把各种数据库、外部工具集成进去。
缺点： 一是慢，复杂任务运行时间长，毕竟 AI 再强，也得一步步「思考」。二是贵，普通用户可能得捂紧钱包；
案例： manus帮你横向对比交友软件，并生成一个网站来展示
网站的效果很惊艳，鼠标移动上去各种动态交互效果也都有。
https://rxbotgyq.manus.space/
**总结：**Manus 确实很强，但也有它的局限性。它运行时间长，而且费用不低。我个人觉得，目前的 AI 水平还不太适合让它自己长时间执行任务。
很多任务其实更适合中间多次反馈修改，这样效率更高。不过，Manus 在创意设计和复杂任务处理上确实很有潜力，要是能优化一下速度和成本，那可就太完美了
*02 扣子空间：字节跳动的C端体验革命*
厂商背景：扣子空间****是字节跳动推出的，背后有字节强大的生态支持。****
官网地址：https://www.coze.cn/space-preview
核心能力：
01 对话优先的低代码开发：扣子空间最厉害的地方在于它的低代码开发能力。你可以通过简单的结构化提示词，定义 AI 的角色、技能和规则，实现非常精准的个性化交互。
02 插件生态：扣子空间内置了 60+API 工具，从高德地图、墨迹天气到飞书消息、抖音商品库，甚至能连 Notion、Github 和数据库
03多模态交互增强：支持图片生成、语义标注，提升教育、电商场景实用性。
缺点：
扣子的插件生态主要围绕字节的生态（如抖音、飞书等），对外部系统的兼容性有限。
界面：扣子空间的界面设计非常简洁，主要分为以下几个部分：
**01任务描述：**在输入框中输入任务描述，用大白话描述就行。
02 附件（可选）：如果任务需要额外信息，可以通过附件上传。
**03 扩展（**可选）：支持添加 MCP 扩展，包括高德地图、飞书系、墨迹天气、图像工具、语音合成、Notion、Github、数据库等。不过，目前需要手动添加 MCP 插件来完成任务，这有点像手动编排智能体的逻辑。如果能实现智能体自动规划，自己决定调用哪些 MCP 来完成任务，那就更完美了。
04 两种模式：探索模式和规划模式。
探索模式：AI 自主动态思考，速度快，适合快速生成结果。
规划模式：扣子空间在接到需求后，会先生成一个执行规划。你可以对计划进行修改，确认没问题后再让扣子空间开始执行。这种模式解决了之前提到的 Manus 的缺陷，全权代理虽然省事儿，但如果结果不符合预期，再修改成本就很高了。
**总结：**扣子空间确实很有潜力。它的低代码开发能力、强大的插件生态和多模态交互功能，让它在 AI 智能体领域脱颖而出。
*03 心响APP：文心大模型驱动的“任务完成引擎”*
官方对这款产品的定位是通用超级智能体，或者更简单一点——你可以把它理解为百度推出的Manus。
厂商背景：百度
官网地址：心响App（移动端）
核心能力：
任务拆解与执行：心响APP最厉害的地方就是能把复杂的任务拆成一个个小任务，然后自动帮你搞定。比如你想出去旅游，让它给你整一个旅游攻略，它就能把路线、景点、住宿这些事儿都安排得明明白白。要是你还要写报告，它也能帮你梳理思路，把内容写出来。
中文优化：它依托文心大模型，对中文的理解特别到位，不管是成语还是方言，都能拿捏得死死的。
缺点：功能尚处于早期阶段，插件生态和多模态能力较弱；目前只上了安卓（内测），iOS端还没上线，苹果用户只能再等等了。
案例：我们拿它试了试，让它帮忙做旅游攻略。结果还行，每天的路线都能切换查看，挺方便的。不过，有个小缺憾，就是路线出来了，但不能直接点击跳转到百度地图导航。不过心响的开发人员说了，这个功能很快就能上线，大家再耐心等等。
**总结：**心响APP虽然还有点小瑕疵，但它的潜力真的很大。任务拆解和中文优化这两个功能，已经让它在智能体领域脱颖而出。
*04 智谱AutoGLM沉思：中文场景的深度研究引擎*
厂商背景：智谱AI
官网地址：https://autoglm-research.zhipuai.cn/
核心能力：
沉思模式：AutoGLM 沉思最厉害的地方在于它的“沉思模式”。它能模拟人类的“边想边干”的思维过程，通过多轮搜索、分析，**最终生成一份完整的报告。**比如你想研究“AI 绘画对电商设计的影响”，它会自己去搜索相关资料，然后整合成结构化的结论。
中文生态整合：它特别擅长抓取中文内容，像知乎、小红书、36氪、公众号这些平台的数据都能轻松搞定。甚至一些需要登录才能查看的内容，比如知网、公众号的文章，它也能抓取，这在中文研究场景中特别实用。
自主任务执行：AutoGLM 沉思基于智谱自研的 GLM-Z1-Air 推理模型，性能很强，而且成本特别低，只有类似产品 DeepSeek-R1 的 1/30。它能完全自主完成复杂任务，不需要人工干预。
技术突破：**
**
“边想边干”模式： 过强化学习模拟人类思维过程，结合浏览器自动化操作访问目标网站，完全不需要依赖 API。
多模态理解升级： 增了网页图文解析能力，比如能抓取知乎高赞回答中的表格数据、小红书笔记中的图片示例，还能提取电商商品详情页的结构化信息。
缺点：
**模型切换不可控：**虽然后台支持 GLM-4、Kimi 等模型协作，但用户无法手动选择。
**视觉化能力不足：**生成图表需要依赖外部工具（如 Canva、Excel），没有直接整合到报告中。
**设备操控局限：**目前只能在电脑浏览器上操作，没法像 Manus 那样生成可上架的游戏。
**案例：**具身智能行业研究报告。AutoGLM沉思会边想边干，规划任务，然后打开浏览器，自己操纵浏览器查找资料总结报告。
*05 心流助手（iFlow）：高级研究模式*
厂商背景：阿里云（通义千问技术）
官网地址：www.iflow.cn
核心能力：
深度研究模式：心流助手最厉害的地方在于它的深度研究模式。它特别适合处理长时任务分析，比如行业报告、学术研究这些复杂的任务。它能浏览的网页数量远超其他产品，能帮你从海量信息中提取有用的内容。
多模型调用：心流助手支持多平台模型协同，比如通义千问、百川智能、智谱 AI 等。这意味着你可以根据需求灵活调用不同的模型，让研究更全面、更精准。
**知识溯源：心流助手还有一个特别实用的功能——知识溯源。*它会在输出内容中标注信息来源，这样你就能很方便地核查数据的准确性，*特别适合做学术研究和行业报告。
缺点：
**审核制申请：**目前心流助手还没有全面开放，需要审核才能使用，这有点麻烦。
**中文垂直领域优化不足：**在一些中文垂直领域（比如医疗、法律）的表现还不够完美，可能需要依赖外部知识库来补充数据。
**总结：**心流助手的高级研究模式在效果上是最接近 Manus 的，但用时也是最长的。它的深度研究模式、多模型调用和知识溯源功能都非常实用，特别适合需要深度分析的场景。
虽然目前还有一些小缺点，比如审核制申请和中文垂直领域优化不足，但整体来看，心流助手已经是一个非常强大的研究工具了。
最后给大家做了个功能维度对比表，有需要的朋友可以保存一下：
三句话.
今天就分享到这吧，最后我用三句话总结一下：
1、未来拼的能力就是“怎么把 AI 生成的资产用明白”。
2、现在的趋势已经明明白白，每个垂直赛道，早晚都会有超级智能体存在
3、五大主流智能体平台：Manus、扣子空间、心响APP、智谱AutoGL、心流助手。
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