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剛剛過去的這個周末，又是一個到處“求邀請碼”的周末。

上周五晚，字節(jié)突然開啟首個AI Agent產(chǎn)品——扣子空間的內測，一時間，各種AI社群開始瘋狂“求碼”。

相較此前Manus“一碼難求”的盛況，拿到扣子空間邀請碼的難度其實沒那么高，拿到邀請碼的用戶只要完成一個提問任務，立馬就能解鎖5枚邀請碼，按理說任何一個AI群，只要有一個碼流入，然后每個人不斷分享出自己的碼，很快就能自給自足。

然而現(xiàn)實很骨感，周五當晚，扣子空間就顯示“服務器爆滿，暫時無法使用”，就算有碼，想用上也需耐心等待。

幸運的是上周五我們第一時間就拿到了碼，然后很快讓這位新晉AI牛馬體驗了一番社會毒打：讓它幫我生成旅游規(guī)劃、PPT、播客、產(chǎn)品分析報告……

經(jīng)過這個周末的圍觀與測試，接下來我來跟大家聊聊，扣子空間的Agent能力是不是真的那么能打，本文會試著從使用體驗、任務完成度等維度展開。

一個重要提示：文末會送出幾個邀請碼，先到先得，送完為止！

一句話生成網(wǎng)頁、播客、分析報告，

新晉AI牛馬表現(xiàn)如何？

扣子空間的Agent有兩種執(zhí)行模式：探索模式和規(guī)劃模式。

探索模式是AI自主動態(tài)思考、完成速度更快；規(guī)劃模式則是AI幫助你規(guī)劃步驟，分步幫你執(zhí)行，適合高復雜性和需要深度思考的任務。

此外，扣子空間還支持MCP擴展集成，官方首批支持飛書多維表格、高德地圖、圖像工具、語音合成等MCP，未來還將支持用戶通過扣子開發(fā)平臺發(fā)布MCP至扣子空間，這意味著扣子空間的Agent能力邊界能夠得到無限拓展。

首先，我讓它給對家Manus制作一份面向投資人的路演PPT，很快它就生成了一份邏輯清晰、模塊完整的PPT，從產(chǎn)品介紹、技術架構、應用場景、市場前景、投資亮點等依次展開，非常符合傳統(tǒng)Pitch Deck的套路，還引用了部分數(shù)據(jù)來體現(xiàn)市場空間。

但從融資視角上來看，對于技術出身或有行業(yè)經(jīng)驗的投資人來說，這份PPT顯然不能直接進入Term Sheet（投資條款清單）環(huán)節(jié)。因為其整體仍停留在照本宣科的概念層，而非精細的商業(yè)模型講解，也沒有展開具體案例，缺乏讓投資人眼前一亮的核心洞察。

可以說，扣子空間確實能在短時間內輸出一份看起來像樣的PPT，但更適合快速起稿，如果真的要上投融資舞臺，還是需要人為深度編輯打磨下，補充更多邏輯支撐與商業(yè)細節(jié)。

緊接著，我又讓它對AI編程工具Cursor、Bolt.new、Lovable、Windsurf和Trae進行橫向對比分析，并給出適合編程小白的選擇建議。

可以看到，它對五款工具的基本定位、特點、適用場景都有列出，還做了一張包含AI模型、代碼生成與補全、界面與用戶體驗、價格策略等維度在內的對比表格。

最后給出的建議較為實際和可落地，例如推薦Bolt.new和Trae給編程小白，理由也相對合理。

再來個生活化的任務，讓它生成一個4天3晚的韓國首爾7月旅行攻略html網(wǎng)頁，要求“可露麗配色”，整體風格偏極簡可愛。

除了最上方的時間是2023年7月，整體完成度還是非常高的，排版清爽、邏輯清晰，分區(qū)合理，契合可露麗配色（粉+棕）和極簡可愛的風格，交互感也不錯。

還用各種小圖標搭配信息，層級分明。在“前期準備”和“旅行小貼士”部分，提到了下載Naver地圖、購買T-money交通卡等細節(jié)，還貼心地備注了“maeun jogum juseyo”（少放辣）這種實用的韓語表達。

不過，規(guī)劃內容上仍有進一步優(yōu)化空間。比如行程安排較為簡略，景點推薦多以地標式景區(qū)為主，路線偏大眾熱門路線，缺少定制化細節(jié)，也沒有對時間分配、交通方式、實際預算等維度給出進一步規(guī)劃。用來參考可以，但如果真要照著執(zhí)行，還需要自己補全很多信息。

在我提出時間有誤后，原以為它會單獨修改一下這部分代碼，結果它又重新生成了一份，依舊穩(wěn)定發(fā)揮。

除了生成文字、網(wǎng)頁和PPT，扣子空間還可以生成語音播客。

于是我先給Agent添加了語音合成的MCP擴展，然后讓扣子空間生成一期圍繞電影《機器人之夢》的兩人對談播客。

第一次生成的結果，是一個網(wǎng)頁格式的對談文字內容，而非可播放的播客音頻。

從內容完成度上看，我覺得可圈可點之處在于，內容本身結構比較完整，覆蓋面廣，包括開場介紹、劇情分析、主題探討、角色分析、拍攝手法分析，最后還有一個聽眾互動環(huán)節(jié)。這種結構已經(jīng)很接近一場完整的播客腳本策劃了，具備基礎的播客敘事邏輯。

很多分析也并非泛泛而談，而是抓取了影片的具體劇情和細節(jié)作為事實論證，有一定的深度。

但不足之處也很明顯。一是缺乏真實“對談感”，A和B幾乎沒有“接話”“遞進”或“打斷”，沒有建立起真實的語境互動，比如“你剛剛說的那點我也想補充一下”，更像是一個人在切分角色自言自語。二是邏輯銜接不夠自然，各部分之間的轉場較生硬，比如開場聊完就直接跳到劇情分析，從角色分析跳到拍攝手法分析，沒有任何過渡。

隨后我提示它將文字轉化為語音，它這才調用了Speech Synthesis模塊生成音頻。但音頻中的A和B兩位嘉賓是同一個聲音，這在一個明確標注為“兩人對談”的任務中，是個明顯的邏輯漏洞。

我進一步指出A和B應為不同音色后，它的處理方式是將對談內容拆分成A和B兩個獨立語音文件，分別導出。盡管聲線終于區(qū)分開了，但我若要做成連貫播客，還需要手動將兩段音頻導入剪輯工具進行拼接。

除了以上實測案例外，扣子官網(wǎng)也放出了很多玩家的用例，包括《黑神話悟空》的詳細游戲介紹文檔、太陽系八大行星科普小游戲等。

（扣子官網(wǎng)：https://www.coze.cn/space-preview）

而這么高完成度的網(wǎng)頁，提示詞卻只需要簡單的一句：

《黑神話悟空》的詳細游戲介紹文檔，包括發(fā)布后的完整時間線梳理，覆蓋每個關卡的詳細介紹，基礎的技能操作介紹、連招介紹、同時列舉出最受歡迎的套裝top5以及原因，最后報告用可視化的網(wǎng)頁呈現(xiàn)。

我想給一個4歲的小朋友寫一個宇宙天文知識的科普小游戲，可以有動態(tài)的太陽系八大行星，點擊可以學習對應行星的英文單詞和簡單特點介紹。

除了通用Agent之外，扣子空間還有兩個專家Agent：用戶研究專家、華泰A股觀察助手。

“華泰A股觀察助手”可以生成每日早報并解答股票分析問題，“用戶研究專家”可以協(xié)助進行用研資料深度分析，同時可結合產(chǎn)品問題設計新的調研問卷和訪談提綱。

字節(jié)版Manus？定義尚早

扣子空間是字節(jié)首個AI Agent產(chǎn)品，不過AI Agent并不是一個全新概念。

早在2023年，隨著AutoGPT、BabyAGI、AgentGPT等一批任務鏈式Agent的走紅，AI能夠自主規(guī)劃并執(zhí)行復雜任務的能力就開始進入大眾視野。

這些項目雖然當時還停留在早期探索階段，但展示了一個新范式的可能性。讓AI不再只是對話工具，而是一個能連貫執(zhí)行任務、具備一定自治能力的智能體。

隨著大模型理解力顯著提升，推理、計劃、執(zhí)行能最終串聯(lián)到一起，Agent自主執(zhí)行任務的幻想才開始真正落地。

扣子空間之前，國內上一個備受關注的AI Agent產(chǎn)品當屬Manus，推出后直接在AI圈引發(fā)刷屏。因此，也有一些人將扣子空間類比為“字節(jié)版Manus”，但當前來看，這樣的類比并不合適。

行業(yè)尚在初期，現(xiàn)在將任何一款產(chǎn)品形容為“XX版XX”，這樣的定義都為時過早。更何況與同類產(chǎn)品相比，扣子空間背靠字節(jié)的產(chǎn)品體系和流量生態(tài)，明顯自帶優(yōu)勢，也更具生長后勁。

當我們把目光聚焦在國內代表性的幾款AI Agent產(chǎn)品，扣子空間也許是目前體驗門檻最低、最大眾化導向的。

不過，ChatGPT、Claude等大模型均已能自主調用插件，并具備一定的任務規(guī)劃能力，如果大模型本身就能搞定一整套流程，那么獨立的Agent產(chǎn)品是否還有存在的必要，也是一個需要思考的問題。

扣子空間邀請碼：

T61TEORY

U8XZHK30

IEZXL4DZ

HSIZ8V0N

這里也歡迎領取邀請碼的朋友添加微信banggebangmei，進我們的AI交流群，分享使用體驗。

 
   

  
    

   
     

    
      

     

    
      
    
      

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