说真的，现在AI Agent 这个词太火了，但凡出个新产品都叫自己 Agent，搞得我一度觉得就是换了个壳的聊天机器人。 上周集中测了三个——Reasonix、WorkBuddy、lantay，才发现确实和通用ai不一样。 展开说说： 1️⃣Reasonix 是给写代码的人用的。它不是在聊天框里给你贴一段代码让你自己改，而是真的进你的项目里，读代码、改文件、跑命令、看测试结果。我试过让它修一个接口报错，它自己 clone 仓库、定位问题、改完还跑了一遍测试，结果给我一个 diff。不过它有个前提——你得能看懂它改了什么。它不会帮你做判断，它只是帮你把工程体力活干完。 ❗️不写代码的人真别碰，会懵。 2️⃣WorkBuddy是你跟它说「帮我做一份竞品调研」，它会自己把任务拆成好几步，分给不同的「专家」并行处理，然后整合成一份报告交给你。有点像你手底下突然多了一个 AI 项目小组。我试了一次让它做行业分析，出来的东西结构蛮清晰的， ❗️你给它的需求越模糊，它交出来的东西就越像模板。每次用之前要先想清楚——给谁看、分析什么、用什么资料、要什么格式。 3️⃣lantay主要对付的是文档。合同、卷宗、调研材料、会议纪要这种。你把一堆文件丢进去，它会自己搜索、提取事实、跨文件核对，给你一份摘要或者清单。 对做法律、金融的人来说这个挺实在的。我试过让它整理一批合同的风险点，它确实能从不同文件里找到矛盾的地方。 ❗️若文件本身不全，它的结论也会不全。 所以怎么选？别看谁功能列表更长。 就看你的任务靠什么验收—— 代码能跑通，选 Reasonix ；任务能交付，选 WorkBuddy ；结论有出处，选 lantay。 你们平时工作中耗时间多的是哪一类？👇 #AI工具 #agent #workbuddy #Reasonix #lantay #deeptalk @科技薯