MuleRun

1. 页面是好看的，有点像是千禧年间的像素风，很有趣，过场动画致敬了 Switch 的loading动画？

1.1 上传图片偶尔会失败，平台还有些不稳定

1.2 模型还真是一看就知道是哪家出来的....

2. 应用生成的效果达到可用，但产物质量仍需打磨，说不上有多好

3. 产品还在发展中，从方向上看和 ShellAgent 很像，toD 的 Agents 平台 + toC 的开箱即用

4. 做这类平台，生态、技术只是第一步，爆款应用和内容会成为可持续的商业化关键，所以最终还是做内容运营，这就是一条比较长的赛道了

体验了五六个 MuleRun 上看介绍还比较感兴趣的 Agents，没什么眼前一亮的体验，任何一个方向的，都有很多更垂直更专业的公司在做。

营销大于实际，似乎投放了很多钱在用户裂变和开发者激励上，但最核心的问题是：Marketplace 上的 Agents 都不能解决真问题，用户是不会付费的。

个人感觉是有点花里胡哨的，不得不承认页面设计得很好看，偏像素风还有个小萝卜，页面间的切换就像游戏的过渡一样

但是我又在想，既然定位是Agents商店，搞那么多华而不实的东西意义并不大，P1中甚至连一个agents的简单分类都不愿意有，当然也可能是因为agents就没有几个?但这也不是理由，而且看了一下现有的agent也像是为了赶数量到处拼凑的一样，并没有几个刚需的东西，不过效果还算凑合，能用是能用的，但体验上绝对不佳，按过程付费的逻辑没错，但是生成的质量真不咋样。。。

还有就是每一次agent运行了以后，我敲了回车就直接运行了？(因为想输英文，输入法是中文敲了一下回车，这事件监听是真的奇葩)，而且不支持命令重新编辑，这些bug让用户来承担？

Ps: 另外简单调查了一下，里面估计很多东西都是在网上开源基础上简单做了个二开之后作为工具接入agent，经过调研发现以“All-In-One Downloader”为例如图P2，最后发现最后发现就是来源于https://github.com/yt-dlp/yt-dlp，当然这无关紧要纯个人好奇

界面UI好看，交互应该可以更好。

目前测试了两个 agent，All in one Downloader 和 General Browser Operator

连 referral 界面都做得很好看。（图一）

其中 All in one Downloader 一开始下载有些问题，看后面切换了工具之后可以正常下载了。（图二）

General Browser Operator 给某个网站提交外链的时候，中途遇到问题。

You session is hold by tool browser!

If you want to continue this session, please tell the agent what did you do after taking control the computer

根据提示 restart session，又遇到下面的问题。（图三）

值得一提的是，现在好像不支持自己创建 agent？也可能是少部分开发者才支持创建，这个在界面上没看到相关说明。

有人注意到在get started之前鼠标是一枚小胡萝卜吗? 一瞬间以为是在玩小游戏，在游戏中“淘agent”的感觉，ui&ux方面很戳我
其次就是最大的感受是，“AI Agent终于跳脱出了只存在在互联网动鼠标或者是Office三件套”

我可以把任务分发给各类agent同时运行任务 能感受到初期的muleRun就已经定位于“解决实际问题”而非纯技术演示

MuleRun 构想了一个无比美好的“Agent淘宝”生态（这很吸引人），但现阶段，作为普通用户，最能直观感受到的就是产品交互的流畅度和核心Agent的完成度还有优化的空间。
（或许我更想比喻Mulerun为AI版Appstore，这不由得让我想起了大明湖畔OpenAi的GPT Store?）
btw 期待它能在迭代中不断优化，真正成为连接AI生产与消费的桥梁～

简单体验了几个agent，有两点小感受：一是流程稍显繁琐，进入agent后会自动运行占会话位，要是看完或用完忘点“stop”就退出期，有点绕；二是浏览器agent遇到下拉菜单容易卡壳，试了几次都卡在这里，得人工提醒才能继续，而且生成内容总不完整，它自己却觉得完成了。

期待后续优化得更顺手～

这是一个很有野心和潜力的团队，借用向阳乔木老师朋友圈的一句话：要做“APP Store”，最重要的是要让开发者赚到钱，生态才能起来，这个团队想得很清楚，大家只需做好垂直场景的Agent上架就可以实现出海。我没有开发什么产品，就从普通用户的角度玩了一下几个agent，说一下我不是很准确的感受：
---
1.我的第一感受就是觉得“大”。从agent市场选择agent后不是直接跳入使用界面，而是先进入agent详情页，再点击run才进入使用界面，这些设计感觉都没啥，但进入使用界面哪怕不下达指令也会自动运行任务，占据了唯一的会话容量，如果进去看一眼或者执行完任务后忘记点击“stop”就退出，点击其他agent的时候就会提示没有会话容量了，这样还要再进一遍前面的agent使用界面点击stop，然后一步步后退键后退到agent市场。多次这样操作后就会感觉有点“乱”。（可能是产品特点，当我没说）
2.玩了一下浏览器那个agent，发现如果是某个网站有那种下拉菜单，它就会卡在这里，我中文英文都试了一遍，跑了3次，全部都是卡在这里，它重复了34次后发现跳不过去就请求人工。但有一次我反馈告诉它我要使用浏览器查看一下下拉菜单的内容，它又重复了两次后就能执行下去了。浏览器那个写内容可能不太行，像秘塔那种我喜欢让它搜索后写文章，浏览器这个好像无法判定什么时候结束，它每次输出的内容都不完整，但它认为完整了。

其他的就没有发现啥可以说的了，个人观点，不喜勿喷。期待越做越好。

可以干点活，但不是很聪明，我叫它干的事情是“了解这个up主在视频里说了什么，获取这个视频的评论区所有评论，分析评论区普遍讨论什么”，下拉看几条评论就开始分析了，总结都没说出口结束了任务，很卡，像在远程1核1内存的那种服务器，agent+云电脑，给用户当远程运行的助理想法很好，内侧阶段不太好说什么，缺点优点都很明显，缺点：卡慢，远程连接那种卡顿音画撕裂的感觉，优点是用户操作虚拟机不扣积分，挂机也不扣分，国内网也可以上，我要吐槽的是这个积分机制恐怕不是一个好方案，每一次行动都要扣分，遇到高频任务很容易积分见底，就像Genspark那个AI应用一样搞积分机制每一步都扣额度很坑爹，用户用不爽快，价格也不便宜，现在毕竟内测，看看后面的发展，值得看好的一款产品，本来想夸它搞个标题叫“炸裂开场！目前海外市场无竞品”，在屏幕前操作研究了一个多小时的体验下来没什么热情了，想想还是算了，这款产品我不想好评也不想差评，想中评，产品给出了一个新的agent思路，突破了AI运行环境限制可以听从用户的自然语言prompt指令来操控软件在云电脑中执行任务，可能是因为资源紧张，还有底模还不够智能，现在的体验不是很好，相信未来好好发展起来的

界面感觉蛮有特色的，并且感觉这个还挺好玩，并且还可以代肝星铁啥的，不过我不玩星铁，应该是可以的，并且他其他服务也不少，3D建模啥的，基本都能完成

有一些体验上的小问题，但整体还是很不错的，从拿到邀请码当天的使用，到今天使用，仅几天的时间，看到了MuleRun更新了很多的产品体验，比如之前browser这个产品的使用死循环问题，今天已经解决掉了，以及几天前的workspace和今天看到了又更新了很多功能。能看出来是一个认真做产品的团队。

另外，1000积分还是很经用的，我用了5、6个产品还有很多的积分，我也在参加他们的invitation活动去赚一些积分，目前账户上已经有2000个credits了。希望MuleRun能够多上有趣的agents。

另外有个建议是，希望MuleRun未来可以给学生提供更多的福利。