今年是 AI 的 Agent 之年，也是……邀請碼之年

花叔表示：我不理解，難道 "先進智能" 的第一步是“把人擋在門外”？

從 Manus 開始，國內 AI 圈發布新品似乎都要以下三件套：

1. 邀請碼——越難求，越顯高級；

2. “全球首款 ××× Agent”——句式千篇一律，槽點年年翻新；

3. 全英文炫酷發布視頻——受眾 90% 是國人，BGM 卻像在硅谷。

第一個這么玩確實有創意，但人人都跟風就顯得……無聊。

現在我的原則：需要排隊的 AI 產品 = 直接忽略。畢竟你想要的，可能只是“我有，別人沒有”的優越感——而不是真正的生產力。

Skywork：SOTA 級 Agent，不玩邀請碼套路

終于，等來了一個敢讓所有人立刻免費上手的深度研究型 Agent —— 天工超級智能體（Skywork Super Agents，方便起見下文簡稱Skywork）.

來，先看成績單：

他們在GAIA Bechmark評測指標上都超越了前任最佳，達到了SOTA級別。

上面這幾個名詞你可能比較陌生，我來簡單解釋下：

• GAIA Benchmark：General Agent Intelligence Assessment——翻譯成大白話就是“看你家 Agent 究竟是學霸還是學渣”的統考。Skywork 在這張卷子上直接把前任第一擠到了旁邊。

• SOTA：State Of The Art，行業里最高水準。拿到這標簽=行業“天花板”。

OK，專業解釋結束，下面進入正題。

從通用Agent到 “Office 三件套”Agent

現在AI行業對Agent，或者說智能體有兩套不同的想法和邏輯。

一類是走工作流的方式，比如Coze、Dify這樣的產品讓用戶自己搭建工作流，去完成一個特定任務的執行；這個邏輯的優勢是生成的結果非常可控且個性化，但是對使用者的要求比較高，無論是操作上還是對于完成一個工作所需要經歷的流程的認知上；

第二類是走通用Agent，比如Manus、Genspark等，給底層模型足夠開放的空間，不做限制，再提供一些工具去實現通用性人物的解決，這類agent的主要優勢是能完成的工作范圍廣，你想要完成的任何工作都可以讓agent試試，但是劣勢是未對任何場景做優化，產生的結果質量相對不可控，對底層模型能力的依賴性太強。

現在我覺得以模型的發展水平來說，更合理的方式是走中間形態，簡化用戶的操作，讓模型能更自主的完成盡可能大量的工作，但是又最好能對高頻場景做優化，用人類的認知去彌補特定場景下模型能力暫時不足的地方。前段時間出圈的設計Agent產品Lovart就是基于這個邏輯，對設計場景做了大量的優化，所以他們在設計VI、海報等方面的表現是明顯優于常規的對話式AI和通用Agent的。

那，對打工人來說，日常最需要干的是什么？

寫文檔、做表格、做PPT。

不管你平時是開會、復盤，還是工作總結、匯報，這“Office三件套“幾乎是人人都避不開的。

AI是時候把這些人類不愿意干，覺得枯燥乏味的活給干一干了，令我比較驚喜的是Skywork在產品界面的設計上都強調了他們主打的是這三類高頻場景，而且我試了試，效果還真不錯。

Skywork 的使用示例

1?? 訪問

Skywork有海外版和國內版，海外用戶可以馬上上 skywork.ai ；國內用戶直達 tiangong.cn，無需邀請碼。

2?? 模式選擇

打開之后，可以先選個模式：文檔模式、PPT模式、表格模式、網頁模式、播客模式、通用模式，我個人覺得現在他們在前三個office三件套的模式上優化得比較好，也是他們相比其他agent產品的優勢所在。

3?? 需求表達

然后，直接表達你的需求就好了，比如我最近要去大理一個社區做分享，本來還頭疼做PPT的事，我打算偷個懶，讓Skywork給我試試，我輸入的要求是：

我是「小貓補光燈」app的開發者，最近我要去給一個社區分享使用AI編程和需求洞察的經驗，請幫我設計一個分享的ppt，我希望這份PPT里先包含我的個人介紹、小貓補光燈和小貓補光燈pro這兩個app所獲得的成績，以及與之相關的切實可行的ai編程以及需求洞察相關的經驗，你可以多找找我的一些對外分享

4?? 需求確認

和OpenAI的DeepResearch類似，其實很多復雜需求你在表達時總會有一些遺漏，你會希望當你把這件事交給AI，或者交給實習生的時候，對方都能思考下你的要求，再跟你做些確認，以免方式一頓亂猜，最后做出來的東西不符合你需求的情況。

DeepResearch的方式是會用一大堆問題詢問你的需求，Skywork在這部分做了些創新，讓用戶做“選擇題”而不是更困難的“問答題”。

5?? Todo規劃與執行

接下來的過程就是Agent的常規邏輯了，規劃完成這項任務所需的步驟，然后逐步執行完成這個步驟。Skywork執行的方式主要是調用MCP去完成網頁搜索、瀏覽、圖片下載等任務。

6?? 交付

在收集完信息后，Skywork會形成內容大綱，然后填充內容實現最終的交付。

這個交付的結果我給打個75分吧，有三個方面我還挺驚喜的：

1）視覺效果還不錯，而且不是AI PPT產品那種千篇一律的物料模板；

2）居然找到了我的照片，并且放在了PPT里，這點還挺超出預期的；

3）可以直接編輯或者下載PPT，畢竟AI生成的東西不是你可以100%全用的，方便的編輯操作還挺重要。

我覺得還有待提升的地方是有些信息錯誤，比如這類提到我2024年3月裸辭，但實際是2023年3月，我估計可能是部分信源的不準確或者表達不精準導致的錯誤。另外，怎么沒把我app logo放進來，以及我的個人介紹里沒放上我的自媒體昵稱和鏈接還是不那么好。但是作為一個實習生的話，這事我能接受。

Skywork 的優勢總結

除了上面的PPT生成任務，我把做文檔和做表格的任務也都試了試。感受上是Skywork在信息搜集的深度上做的還不錯，畢竟你不管是要做PPT、doc還是excel，前提其實都是你該有足夠的信息，MCP模式現在能獲取的信息量還挺豐富的，可以看出這個產品的信息搜集是對標OpenAI DeepResearch來的。

但...我也發現了和之前用別的Agent產品類似的問題，國內網頁信息源的墻還是障礙重重，AI還沒法完全越過，比如多次出現要爬知乎的頁面，但是無法訪問的情況 這倒是不怪AI了。

不過呢，瑕不掩瑜，Skywork在信息溯源上算是下了相當大的功夫，就算是做出來的PPT，但你只要把下面的“溯源”打開，PPT里每段文字都能看到信息來源是哪里，這對打工人來說，是相當放心了，能讓你減少一些被AI幻覺支配的恐懼。

而在寫Doc文檔方面，Skywork能生成相當好的圖文并茂的文檔，拿這個功能去做公眾號文章的寫作，寫PRD，或者制定旅行計劃等等估計是再合適不過了。我這次讓Skywork生成AI Agent發展報告的任務里，TA甚至還幫我生成了一個圖表插入到文檔里。

Excel任務比較有趣的是，我最開始只是讓Skywork幫我收集下最近20年奧斯卡最佳影片獲獎影片的一些基礎信息，但是我沒想到，它幫我把各種信息整理完之后，還做了不少我沒有提到的分析。

比如這個評分與票房之間的關系，雖然不是我直接要求的，但還真是我感興趣的方面，而且在一次任務中能做這種類似的分析，所以確實融入不少數據處理的策略。

Agent的中點

Skywork既不是AI Agent的起點，也不是終點，但我會覺得是個有趣的中點。Agent的發展還需要一個又一個這種中間點的發展歷程的出現。

如果你正在為“做 PPT 做到半夜”“Excel 函數寫到懷疑人生”“查資料跳轉五十個標簽頁”而頭大，不如馬上試試這位“AI 打工人”。它真干活，而且是幫你干那些臟活累活。

看完這篇文章，你記住這句話就行了：

Skywork = 深度研究 × AI Office 三件套 × 可精準溯源 × 在線可改。