冲着全球“全球首个......A2A范式超级Agent”来的，体验下来整体还是选择给到bad
先谈体验
1.首先我以“调研现有中国国内的注塑行业的情况为题”向其发问，经过了大概有十分钟以上（时间很长，我挂后台了），呈现的效果如图一和图二所示。给我的感觉就是，比上不足比下有余，为此，我专门找到了gemini大人的deep research功能，三分钟时间，一篇详细的，可转成网页的，可跳转来源网站的文档，给出来了，如图三图四。对比不要太明显。
2.Teamo虽说是面向知识工作者的，但是我还是一如既往的尝试让其写了个坦克大战，效果如图一，一言难尽。
3.界面的交互真的太难受了，给我一种想要简洁，又什么都想装下的感觉。明明很多界面可以一次点开偏偏要让我两次跳转，图二中我想全屏对话框的按钮结果发现没有。
但是体验下来感悟还是比较深的
今年四月份goole发布A2A协议以来，和MCP协议如今是完全不同的境遇。其实在产品Teamo的使用上，原因就体现的淋漓尽致，如果一个强大的集中式 Agent已经能完成任务，那么 A2A 的协作开销就显得多余且低效。精心构建的A2A架构，或许不如我以后等各大厂的deep research功能开发api之后做的套壳。让我不禁发问,A2A的应用场景到底在哪?A2A想要实现的agent之间的交互应不应该被规范？当然，A2A的实现场景肯定不是是在文档内容的撰写，我觉得应该会在非常宏大的任务上吧。让我们把一切交给时间。
全球首个为知识工作者而生， A2A 范式超级 Agent，致力于让每个不甘平凡的人都有顶级 Agent 生产力团队。...
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Teamo 是夕小瑶团队推出的创新型多 Agent 协作 AI 生产力平台，定位为全球首个面向知识工作者的 A2A 范式超级 Agent。
平台通过模拟真实团队协作模式，由 CEO Agent 统筹指挥多个专业 Agent（包括搜索员、咨询顾问、写作员等），共同协作完成复杂任务。其核心功能"超级搜写"通过原生的多 Agent 协作架构，为用户提供一站式、高效率、高可靠性的解决方案。
作为全球首款采用 A2A（Agent-to-Agent）+ MCP 双协议范式的超级智能体，Teamo 突破了传统单 Agent 模式的局限，通过专业化分工与团队协同，显著提升了复杂知识任务的处理效率和输出质量。