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【产品描述】 以对话驱动的桌面端Agent产品,用于执行高泛化性任务。 快速回答:常规的Chatbot,智能水平较低。 一次性任务执行:具备后台本地文件/系统管理能力、浏览器执行能力。 定时执行:在某个指定时间执行任务,闹钟逻辑。 触发式执行:在某情况发生时执行指定任务。 【功能描述】 本地文件管理: Agent通过后台终端代码完成文件的遍历、读取和操作,但中间没有权限授予过程。Agent会自行判断工作量,如工作量过大,Agent会尝试寻求缩小范围的方法。 Prompt:我有个文件放在“E:\资料”文件夹里面,是讲衣服品牌的,但是我忘记这个文件叫什么了,请帮我找找 1. Agent首先尝试遍历文件夹内容,发现文件过多,于是提取Prompt中的“衣服品牌鄙视链”为关键词“衣服”、“品牌”、“鄙视”、“消费”等等作为正则表达式匹配文件名,缩小范围后开始读取Word文件内容,最后成功输出。 2. 考虑到大部分人的文件都未必命名规范,二次测试将文件名更改为与“衣服品牌鄙视链”关联度更小的名字“二月十五日测试”,再次测试。这次Agent输出失败。 3. 原因在于:Agent的逻辑是寻找匹配正则表达式的文件名,但当文件名没能匹配上时,Agent就急于输出结果,没有考虑到文件的母文件夹同样可能蕴含某种线索。 浏览器执行: 1. 推断Agent是通过对网站界面截图的方式判断网站具体内容和进行元素识别的,识别效果较为准确,但速度较慢,推测是用了较好的视觉模型。 2. Agent对“查询”、“关闭”等元素的支持较好,但仍然无法通过随机出现的验证码,需要用户手动控制,即使在Prompt中已经提示了这一点. 3. 明显Agent对小红书等热门网站进行了专门优化,在这类网站上的任务表现明显好于非热门网站。除非Prompt进行了详细的介绍,否则非热门网站的跳转逻辑等反应会让Agent陷入困惑,思考时间大幅延长,并出现胡乱操作。 4. Agent无法完成截图的操作 5. 面对网站加载失败,点击“查询”后网站不跳转等情形,Agent无法做出很好的反应,推测Agent的训练数据不够丰富 Prompt1:帮我在Arxiv上查询近三个月来与人工智能记忆(AI Memory)领域直接相关的全部论文,并用专业的Excel格式输出,要求第一列是序号,第二列是文章名,第三列是作者列表,第四列是文章摘要,第五列是文章链接。 追问:请你重新筛选,只保留核心相关的论文放在你前一个回答输出的Excel的Sheet2里面,并且将两个Sheet里面的内容都翻译成中文 1. Agent没有接入判断当前时间的API,其认为近三个月是从2023年11月3日到2024年2月3日,有时候还会出现别的时间范围。 2. Agent查找信息的逻辑默认是关键词匹配,只有在特意强调下才会通过阅读正文或摘要进行判断,推测是一种降低成本的策略,这在很多情形中是有致命问题的,需要在这些场合做专门的调优。 3. 这一任务表现较好,成功筛选出9篇论文,的确与主题相契合。 Prompt2:现在我要查询“爱博诺德(北京)医疗科技股份有限公司”是否存在违规记录并做好底稿留存。文件“E:\资料\xxx\核查名单.xls”的Sheet2 A列中记录着用于核查的政府网站名,E列是这些网站的网址,请你在这些网址中查询这家公司,并直接截图查询界面,不用判断是否有违法行为发生,这个由我手工完成,你只需要截图详情界面就好。截图后按“公司名-网站名”命名截图文件,存放在“C:\xxx\网络核查”文件夹中。在网络查询的过程中,你可能会碰到需要输入验证码的情况,请你自行解决验证码识别和输入的问题。 该问题是一个相对更加复杂的任务,涉及本地文件管理、Office文件处理和网络查询。 Agent面对该任务是失败的,其不能处理政府网站时有时无的卡顿,也不能处理验证码,最后只得让用户频繁地接管,也不具备截图能力。面对稍复杂的网站逻辑,Agent会陷入困惑并开始胡乱操作。 定时执行: Prompt:每当我的邮箱出现新的邮件时,总结邮件的内容为一句话并发送给我的邮箱 1. 当日有三封邮件,但Agent只从POP3协议中获取到了一封,Agent推测问题如下: POP3协议的限制:POP3协议可能只显示服务器上未下载的邮件,如果其他两封邮件已经被其他邮件客户端下载过,就不会再显示 邮件可能在其他文件夹:比如垃圾邮件、已归档等文件夹 虽然测试显示IMAP连接成功,但当前工具似乎默认使用POP3协议获取邮件。 触发式执行: 未上线,未进行测试
夜航星
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青柚测评1· 2026-10-28
已经推出那么久了还是这么垃圾,要不是为了我的旅游抽奖,真的是看都不想看!!! 作为美团的第一款屎逝级创新产品,看得出来美团想做的是一款AI助理,帮助用户完成日常的一些琐事包括订餐、规划行程,在绝大多数时候都是以幻觉提供“稳定”输出的产品,目前存在"功能不完善、技术不可靠、体验不友好"三大核心问题,虽然定位为"小而美的AI生活小秘书",但实际表现更像是"大而不当的半成品",整体感觉更像是实习生的练手项目仓促上线?如果真是这样不如早点关掉,别让用户笑出声 0. 入口有问题,这样一个本应深度嵌入美团APP的服务,却独立成一个单独入口。事实上,美团APP内也早已存在一个名为“小团”的AI搜索助手,虽然无法代替用户下单,但是体验更为成熟(至少是能够准确理解用户意图并返回相关推荐),小美与主业务系统割裂严重,既然已有能力整合进搜索链路,为何还要另起炉灶呢?不得不引起人的深思hhh,真的有种同一个公司,两种智商的荒诞感 1. 习惯性遗忘上下文,在提出第一个需求后对于不符合推荐的商品提出新的需求后会习惯性遗忘我第一句话说了什么,注意力机制需要人来激活 2. 图1,明明有卖的东西他说没有,但是意外的是居然还知道要凑单 3. 图2不支持指定时间预约下单,在要求提供一日三餐的时间、预算以及希望每一餐吃什么以后,他只是告诉我在明天早上八点半提醒我下单,且不说第二天没提醒,只告诉我预算分配算什么?另…
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北岸的猫1· 2026-10-28
我作为一个保安(真保安),其实不会写代码(只会一点基础的html),折腾这些纯粹是个人爱好,话说AI写代码确实极大的提高了写代码的简易方便程度,我其实25号就已经更新了国内版本,并拿到了solo资格,26日晚上顺手做了一个美团外卖的商户后台(单纯想试试国内版本的solo模式还有国内大模型的能力),和国际版相比,缺少了重要的 solo builder模式,默认就是solo coder模式,可能是国内产品觉得coder模式更符合国内使用习惯?从大模型的代码方式来看,个人感觉有点像kimi的k2组合了豆包1.6!输出速度很快,代码风格也很像k2的风格,还有那个plan模式,我使用的感觉是没什么效果?上下文部分184K,就我来说比较够用了,因为我多数时间是用在做文案,在聊天窗口这里可以@自己编写的智能体来实现需要的智能体组合调用,这块还是很心水的,至于关键的生成页面的速度,我个人感觉吐代码的速度是挺快的但是,生成最终结果还是慢过国际版!在后端逻辑这部分卡了很久,思考的时间也是最长的,看了下代码风格感觉就是k2呢,国内大模型还需要更加努力呢!在后端生成这块速度明显要慢很多了,而且很多地方有明显的错误,本来是已经生成了,实际上它一直在自我修正中,最终没有完成这个项目的成功,报错了。我还尝试了下用solo模式写文案,怎么说呢,这部分也算是有点意思的内容,先通过智能体做一个小红书的文案专家,在生成…
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慢半拍1· 2026-10-28
Refly 标榜自己是和“Vibe Workflow”,这个降低技术门槛、试图用 Agent 节点重构自动化流程的愿景我是非常买单的,官网呈现出的极简克制感也确实在第一眼拉高了期待值。但深入体验后,我感觉目前 V1.0 版本最大的问题在于场景落地的“水土不服”以及自动化 ROI 的倒挂。 首先是模版库(Templates)的选品策略让我很困惑:既然团队源自国内且强调普惠小白,但预设案例里清一色的 X (Twitter)、Ins、LinkedIn 和 RSS 抓取,明显是针对海外生态的生长土壤。对于我们这种想做国内资讯去噪、或者只是想做一个简单的“新闻日报”的用户来说,几乎没有直接可复用的抓手,场景割裂感极强。 其次,在核心体验上,我实测了官方推荐的“新闻抓取+邮件摘要”,发现整个链路的运行 Latency(延迟)偏高。对于这种轻量级的信息获取任务,如果工具的执行效率跑不赢我手动操作,那自动化的爽感和价值就被完全稀释了。 最后,所谓的“自然语言一句话创建”目前还没能很好地解决用户的冷启动焦虑——这就好比给了我一把万能钥匙,但我却找不到锁在哪。我甚至尝试结合外部 AI 的建议去生成一些特定的流,但落地效果依然不理想,感觉工具对意图的理解力和最终的执行力之间还存在不小的 Gap。 总的来说,现阶段的 Refly 更像是一个有着漂亮概念外壳的 MVP,对于真正想上手解决具体痛点的用…
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青柚测评1· 2026-10-28
ShellAgent 2.0 初体验:想法很好,但产品还需打磨 首先,非常感谢降临派提供的邀请码,让我有机会提前体验到 ShellAgent 2.0。 说实话,最近对各种 Agent 都有点审美疲劳了。Github 上开源的框架一个接一个,轮子满天飞,但对普通人来说,门槛还是挺高的,不是要配一堆复杂的参数,就是做好了也不方便分享给朋友用。 所以 ShellAgent 喊出“三句话生成 App”的时候,我一下就来劲了。这不就是我想要的那个“零代码版的 Coze”嘛!把那些烦人的技术环节都包圆了,直接对话就能搞定,期待值直接拉满。 但实际上手折腾了几个场景,感觉就和想的不太一样了。 首先是稳定性和端到端体验的问题。 我尝试了几个在其他平台上相对成熟的场景,但在 ShellAgent 2.0 中都遇到了阻碍。例如,在测试“小红书笔记搜索”功能时,应用返回了一些看似存在但实则为 Mock 的数据;而在尝试“文生图”功能时,无论如何调整,系统都反复报错,无法成功生成图片。我理解,这些基础能力在 Coze 等平台的能力边界内是完全可以实现的,这让我感觉 ShellAgent 2.0 在核心功能的稳定性和流程的端到端打通上,还有一段路要走。对于 ToC 产品而言,用户的第一次体验至关重要,如果无法顺利跑通一个基本流程,很容易造成用户的流失。当然,我也相信这只是早期内测阶段的问题,期待官…
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