扣子空间深度体验:一位"主动"的 AI Agent,如何刷新我们对智能体工作的认知?
在 2025 年上半年,Agent(智能体)与 MCP(模型上下文协议)成为 AI 技术圈最受关注的关键词。而字节跳动新推出的 Agent 平台「扣子空间」,凭借独特的"规划模式"开启内测后,迅速成为业界讨论焦点。 这款平台提出了一个崭新的理念:让 AI 不再是一个只会接指令的执行机器,而是能在关键节点「主动对齐」目标的虚拟实习生。 「规划模式」:让 AI 主动停下来问你「接下来这样做可以吗?」 与传统大模型"一次性完成"的交互方式不同,扣子空间开创性地引入"规划模式":任务执行过程中,AI 会在流程关键点暂停,和用户对齐目标、修正方向,再继续推进。这种「人机共创式流程」能有效减少跑偏和无效产出,让复杂任务变得更高效、更具可控性。 这就像带教实习生的场景——TA 会在执行过程中不断与你确认目标是否一致,不懂就问,不对就改。 Manus-AI资讯站实测:用 AI 实习生处理真实舆论危机 + 高阶关税追踪任务 我们模拟了多个真实任务场景,实测扣子空间的智能执行能力。 舆论事件应对测试:某知名国产手游「黎明破晓」角色设定争议 在近期《黎明破晓》因角色设定涉嫌文化挪用而遭遇大量负面反馈后,我们假设自己是该游戏的品牌公关负责人,交给 AI 实习生一个完整任务: 监测事件传播时间线和舆论趋势 搜集玩家吐槽点与批评声音 提取公众关注焦点与指责核心 撰写应对策略报告,提供多角度建议 根据策略草拟官方回应声明 AI 实习生生成的初稿在结构完整性、情绪敏感度分析、应对策略的多元性方面表现出色,且生成了 Markdown 分步报告用于对齐和后续修改,体现出极强的结构化交付能力。 我们在反馈环节中指出回应语气不够诚恳,AI 迅速进行调整,生成更加具有人情味与责任感的声明,真正做到"协同式修正"。 高阶任务场景:实时中美关税变动追踪系统 另一个挑战任务:追踪 2025 年 4 月以来中美间重点商品(如消费电子、医疗设备、玩具等)关税变化。我们要求: 自动抓取权威数据源更新税率 区分新增政策与旧有条目 梳理不同税目叠加方式 制作数据可视化动态表格 提供中短期影响预测 结果显示,AI 实习生能够迅速理解任务逻辑并拆解执行路径。尽管部分税率数值来源需手动优化,但通过「暂停→修正数据源→继续」的模式,AI 能灵活适配不同数据要求。 更聪明的 AI,不再"闭门造车" 扣子空间的最大突破点不在「任务完成快」,而在于「知道什么时候该问、该停、该对齐」。 这极大程度缓解了用户"写好 prompt"的压力,尤其适合提示工程经验不足的小白用户。在任务执行中,你可以随时按下暂停,修正指令或调整目标,让任务沿着你想要的路径前进。 这就像你带着一个实习生在工作,每一阶段都可以指导他做得更贴合你的风格和需求。 Manus:更专业的 AI 协作平台推荐 如果你对 AI 辅助办公有更专业的需求,不妨尝试 Manus-AI。它是另一个专注提升企业和个体工作效率的 AI 平台,集成内容生成、知识库构建、任务管理等多种能力,支持从文本写作到代码生成的高阶功能,是你打造个性化 AI 搭子的强力辅助工具。...