Agent（智能體）和 MCP（模型上下文協(xié)議）是 2025 上半年 AI 領(lǐng)域最熱門(mén)的趨勢(shì)。

前幾天字節(jié)的 Agent 產(chǎn)品「扣子空間」，也正式開(kāi)啟了內(nèi)測(cè)。

在人山人海的 agent 產(chǎn)品中，扣子空間第一次提供了「規(guī)劃模式」——能夠和用戶分步協(xié)作，在關(guān)鍵步驟節(jié)點(diǎn)暫停確認(rèn)、允許用戶實(shí)時(shí)修正路線的 agent 能力。

扣子團(tuán)隊(duì)官方認(rèn)為，人和 agent 協(xié)作起來(lái)，將會(huì)是一種更加絲滑的工作模式。

扣子空間內(nèi)測(cè)申請(qǐng)

官方網(wǎng)站

愛(ài)范兒也第一時(shí)間拿到扣子空間邀請(qǐng)碼，試跑了一些腦洞微開(kāi)的任務(wù)。

我們扮演了 「老師好我叫何同學(xué)」 的公關(guān)負(fù)責(zé)人，要求實(shí)習(xí)生扣子對(duì)近期輿情事件進(jìn)行分析，生成輿情報(bào)告，進(jìn)一步給出對(duì)策建議，然后再撰寫(xiě)一份回應(yīng)聲明：

Prompt:我是‘老師好我叫何同學(xué)’團(tuán)隊(duì)的公關(guān)負(fù)責(zé)人。近期我們的品牌遭遇了輿情事故，請(qǐng)你搜集資料，評(píng)估該事件的影響程度，了解網(wǎng)友的吐槽內(nèi)容，從中分析提煉出網(wǎng)友認(rèn)為我們所犯的錯(cuò)誤以及改進(jìn)方向。你可以利用你認(rèn)為合適的網(wǎng)站和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來(lái)搜索資料。然后，為我生成一份輿情報(bào)告，全面展示此次輿情事故的時(shí)間線、發(fā)展脈絡(luò)、網(wǎng)友反應(yīng)與吐槽，以及應(yīng)對(duì)策略。這份報(bào)告需要做得深入一點(diǎn)，特別是在應(yīng)對(duì)策略方面要提供多種不同的角度。此外，我還需要你依據(jù)應(yīng)對(duì)策略，生成一篇態(tài)度誠(chéng)懇、不逃避責(zé)任且改進(jìn)措施切實(shí)可行的回應(yīng)聲明。你需要把輿情報(bào)告生成一個(gè)網(wǎng)頁(yè)和一個(gè) pdf 文件，把回應(yīng)聲明生成為常規(guī)文檔。

這個(gè)任務(wù)看起來(lái)比較簡(jiǎn)單，主要?jiǎng)幼魇撬阉骱臀谋旧桑瑫r(shí)對(duì)報(bào)告制作者的輿情分析的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，以及將媒體報(bào)道和社媒貼文提煉、格式化成嚴(yán)肅報(bào)告的文稿能力，要求都不低——這些，都是一個(gè) agent 產(chǎn)品在大模型方面的能力。

除了大模型能力之外，在 browser/computer use、代碼、MCP 等能力上，這個(gè)任務(wù)也能讓扣子空間「小試牛刀」。

和工作水準(zhǔn)。這是第一次生成的輿情報(bào)告的數(shù)據(jù)分析部分：

這是 AI 實(shí)習(xí)生編寫(xiě)的應(yīng)對(duì)策略：

作為「初稿」，這次交付無(wú)論從輿情報(bào)告的詳實(shí)程度，邏輯拆解，分析的專(zhuān)業(yè)性，還是回應(yīng)聲明的格式上，都算是達(dá)標(biāo)了。具體細(xì)節(jié)不一定適用于真實(shí)場(chǎng)景，但至少生成結(jié)果提供了可以用于下一步行動(dòng)的指導(dǎo)方向。

值得注意的是，由于輸入任務(wù)時(shí)提到了「時(shí)間線」的概念，生成的結(jié)果似乎把更多篇幅提到了「開(kāi)源項(xiàng)目抄襲」、「會(huì)自己打字的鍵盤(pán)」等前序事件上。而這并非我們的任務(wù)意圖。

顯然，在工作場(chǎng)合中，同事之間目標(biāo)對(duì)齊還是很重要的。

我們正好可以通過(guò)扣子空間的規(guī)劃模式，來(lái)與這個(gè) AI 實(shí)習(xí)生對(duì)齊：

經(jīng)過(guò)對(duì)齊后，不僅內(nèi)容目標(biāo)正確，還可以看到輿情報(bào)告的數(shù)據(jù)部分直接把粉絲量、「三連率」、完播率的對(duì)比展示了出來(lái)，數(shù)據(jù)的說(shuō)明力和代表性有所增強(qiáng)：

你也可以訪問(wèn)這個(gè)鏈接查看任務(wù)完整回放。

停下來(lái)、慢一點(diǎn)：AI 工作搭子要學(xué)會(huì)自己「對(duì)齊」

從愛(ài)范兒的測(cè)試結(jié)果來(lái)看，扣子空間和傳統(tǒng)智能體/MCP 產(chǎn)品最大的不同之處，就在于這個(gè)能夠「停下來(lái)、慢一點(diǎn)」的規(guī)劃模式。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，交給 MCP 一個(gè)任務(wù)之后，它會(huì)自動(dòng)分解任務(wù)指定規(guī)劃然后開(kāi)始跑任務(wù)，最終生成結(jié)果。但這難免出現(xiàn)「一步錯(cuò)，步步錯(cuò)」的情況。

而扣子空間開(kāi)啟規(guī)劃模式后，可以在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)上「停下腳步」和用戶對(duì)齊，讓用戶可以實(shí)時(shí)糾錯(cuò)和糾偏，優(yōu)化執(zhí)行邏輯。

這種方式尤為適合不具備提示工程能力的小白用戶。第一次提交任務(wù)的時(shí)候，簡(jiǎn)單扼要表達(dá)你的意圖就行了。

「規(guī)劃模式」的觸發(fā)條件有兩種：

• 一種是 agent 出于各種原因（比如查不到相關(guān)資料，或者不能準(zhǔn)確理解用戶的意圖），導(dǎo)致無(wú)法完成當(dāng)前步驟，或者結(jié)果的置信度不夠高——它會(huì)自己停下來(lái)。當(dāng)任務(wù)暫停時(shí)，扣子空間會(huì)彈出通知，提醒用戶進(jìn)行下一步操作。

• 另一種是用戶可以主動(dòng)按下「暫停鍵」：智能體的分步執(zhí)行任務(wù)過(guò)程中，會(huì)把分步結(jié)果寫(xiě)成 .md 文檔，用于構(gòu)建知識(shí)庫(kù)和輔助下一步執(zhí)行。扣子空間也是如此，用戶如果發(fā)現(xiàn)分步文檔有誤或者偏差，就可以自己暫停修正。

這種協(xié)作式的智能體工作流程，使得智能體避免因?yàn)椤敢簧蟻?lái)就分析錯(cuò)了」，以及思考和 token 不斷輸出中產(chǎn)生的幻覺(jué)等各種原因，導(dǎo)致偏離既定目標(biāo)。

可以這么理解：如果說(shuō)傳統(tǒng)大模型/智能體是「自動(dòng)駕駛」，那么扣子空間其實(shí)是讓用戶來(lái)扮演 AI 的「copilot」（副駕駛）。用戶一旦發(fā)覺(jué)偏離，可以立刻踩一腳剎車(chē)，手動(dòng)扶正方向盤(pán)。

如果換成實(shí)習(xí)生的比喻，扣子空間就是一個(gè)能夠做到「不懂隨時(shí)問(wèn)」，然后依據(jù)即時(shí)反饋來(lái)靈活調(diào)整工作方向的 AI 實(shí)習(xí)生。

實(shí)際上還不止一個(gè) AI 實(shí)習(xí)生，而是可以有很多個(gè)：

• 對(duì)于常規(guī)型任務(wù)，比如文本處理、制圖制表、簡(jiǎn)單分析等，扣子空間自己就是一個(gè)通用實(shí)習(xí)生，算是一個(gè)能力比較全面，但不強(qiáng)調(diào)專(zhuān)深領(lǐng)域的「小六邊形戰(zhàn)士」；
• 至于深度專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的任務(wù)，比如用戶調(diào)研、金融行研等，就需要「領(lǐng)域?qū)＜摇怪悄荏w出面了。

無(wú)論是通用型還是專(zhuān)家型智能體，都通過(guò)「扣子空間」來(lái)一站式調(diào)度。

不僅如此，如果現(xiàn)有的專(zhuān)家型智能體還不夠用，開(kāi)發(fā)者也可以充分利用扣子團(tuán)隊(duì)同步推出的扣子開(kāi)發(fā)平臺(tái)（零基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)智能體）、扣子羅盤(pán)（智能體 DevOps 調(diào)優(yōu)工具）、Eino（Go 語(yǔ)言智能體開(kāi)發(fā)框架），來(lái)快速開(kāi)發(fā)并上架自己的專(zhuān)家 Agent。

AI 實(shí)習(xí)生，終于長(zhǎng)腦子了

當(dāng)然，在愛(ài)范兒的大部分測(cè)試中，扣子空間都能比較準(zhǔn)確地理解意圖，生成優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。

最近關(guān)稅戰(zhàn)十分熱鬧，我們也讓它來(lái)試試這個(gè)難題：跟蹤美國(guó)在主要對(duì)華進(jìn)口品類(lèi)上的關(guān)稅水平。

Prompt: 近期美國(guó)政府關(guān)稅政策一天一變，我需要你制作一個(gè)能夠?qū)崟r(shí)更新的在線表格，來(lái)追蹤自從 4 月1 號(hào)以來(lái)關(guān)稅變化。你需要追蹤中國(guó)向美國(guó)出口的最主要產(chǎn)品的稅率，比如消費(fèi)電子設(shè)備、針管、玩具等等，具體有哪些產(chǎn)品你自己去查，查不出來(lái)就隨時(shí)停下來(lái)問(wèn)我。注意有一些關(guān)稅類(lèi)別是近期新增的，但一些關(guān)稅類(lèi)別是在 2025 年以前就有的，你需要在表格中體現(xiàn)不同關(guān)稅類(lèi)別是如何疊加的，不明白隨時(shí)問(wèn)我。

先來(lái)看一下生成的結(jié)果：

愛(ài)范兒觀察了一下思考過(guò)程，發(fā)現(xiàn)它對(duì)于「關(guān)稅」這樣的復(fù)雜概念已經(jīng)有充分的理解，而這和可能和背后所使用的大模型有關(guān)。

最近一個(gè)多月里我們其實(shí)用過(guò)很多智能體/MCP 類(lèi)工具，特別是有些具備 deep research 能力，標(biāo)榜能夠代替用戶執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的產(chǎn)品——處理相同的任務(wù)時(shí)，卻需要做數(shù)十輪搜索，似乎很用力地在理解用戶到底在說(shuō)什么，給人一種用力過(guò)猛的感覺(jué)，結(jié)果卻也并不理想。

扣子空間總共只進(jìn)行了六輪思考，其中只有四輪真正用來(lái)搜索和了解關(guān)稅種類(lèi)（剩下的兩輪分別是任務(wù)開(kāi)始的規(guī)劃分配，以及任務(wù)結(jié)尾的網(wǎng)頁(yè)生成。）

生成的結(jié)果，從視覺(jué)觀感上還是很有說(shuō)服力的。

而且能看出來(lái)這個(gè) AI 實(shí)習(xí)生并不是指哪打哪，而是多少動(dòng)了點(diǎn)腦子，做了一些并不在初始任務(wù)要求內(nèi)，但它認(rèn)為會(huì)有幫助的數(shù)據(jù)分析。比如列出了今年以來(lái)關(guān)稅增減的時(shí)間線：

做了短中長(zhǎng)期分別的影響分析：

還有圖表與文字結(jié)合，結(jié)構(gòu)化的呈現(xiàn)方式：

以及最讓我驚艷之處：它把 25 年前基準(zhǔn)、「自由日」、「對(duì)等」等不同關(guān)稅名目的區(qū)別和疊加情況，給抓住了。

但錯(cuò)誤也非常容易發(fā)現(xiàn)，比如大部分類(lèi)別里的稅率完全算錯(cuò)了。至于錯(cuò)誤的原因，我的理解是這個(gè)實(shí)習(xí)生采用純搜索新聞的方式，容易被錯(cuò)誤和不及時(shí)的信息帶偏，而非直接到美國(guó)政府網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，就算是真人實(shí)習(xí)生，恐怕也會(huì)這么干。進(jìn)出口從業(yè)人士以及關(guān)稅方面專(zhuān)家才知道獲取最及時(shí)、準(zhǔn)確數(shù)值的方法，這個(gè)任務(wù)需要的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)遠(yuǎn)超實(shí)習(xí)生水平。

但這并不代表扣子空間不能化解這個(gè)難題：我們可以在開(kāi)啟「規(guī)劃模式」后，在糾偏的時(shí)候給它明確的數(shù)據(jù)源定義，并且讓它主動(dòng)調(diào)用 python/MySQL 或其他代碼能力，去爬取最準(zhǔn)確、真實(shí)的數(shù)據(jù)；或者，我們也可以從權(quán)威來(lái)源手動(dòng)下載格式和內(nèi)容未優(yōu)化的報(bào)告，然后再通過(guò)官方支持的多維表格擴(kuò)展插件，來(lái)生成任務(wù)需要的知識(shí)庫(kù)。

扣子空間支持調(diào)用外部 MCP 工具（正式版），目前已經(jīng)支持了十多個(gè)字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部以及外部（例如墨跡天氣、高德地圖等）的 MCP 擴(kuò)展。所以理論上，進(jìn)出口行業(yè)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)提供商也可以開(kāi)發(fā)自己的 MCP 擴(kuò)展，整合到扣子空間里。這樣再?gòu)?fù)雜、再無(wú)厘頭的關(guān)稅進(jìn)展，也難不倒實(shí)習(xí)生了。

在線查看關(guān)稅任務(wù)重放

再來(lái)個(gè)純代碼的小任務(wù)，可能有點(diǎn)大材小用了。讓扣子空間來(lái)做一個(gè) hello world printer，并且中途修改需求。

還不會(huì)寫(xiě)代碼的領(lǐng)導(dǎo)們，終于不用怕員工跑路了：你也可以讓 AI 實(shí)習(xí)生教你寫(xiě)代碼。

在線查看代碼任務(wù)重放

前面這些測(cè)試的都還是扣子空間默認(rèn)激活的「通用實(shí)習(xí)生」。

而在首頁(yè)還有「專(zhuān)家 Agent」的入口，目前 beta 階段開(kāi)放了兩個(gè)可用專(zhuān)家，分別是用戶研究專(zhuān)家（扣子官方開(kāi)發(fā)）和華泰A股觀察助手（華泰證券和扣子共同開(kāi)發(fā)）。

以A股觀察助手為例，它的進(jìn)入界面和通用實(shí)習(xí)生略微不同，允許用戶基于自選股和板塊定制日?qǐng)?bào)，也支持一對(duì)一咨詢功能，將智能體變成用戶可以獨(dú)享的證券分析師。

這兩個(gè)專(zhuān)家 Agent，也是扣子空間的 MCP 擴(kuò)展能力的直接體現(xiàn)。它可以將扣子的大模型與第三方服務(wù)提供商的大模型能力放在同一個(gè)上下文里，實(shí)現(xiàn) MCP server 之間的「協(xié)作」。

當(dāng) AI 從 「工具」 變成 「搭子」：人機(jī)不分工，而是共生進(jìn)化

傳統(tǒng)大模型產(chǎn)品和工具的能力天花板，決定了它們的主要用途是處理事務(wù)性工作，替代重復(fù)性勞動(dòng)（例：文本生成、數(shù)據(jù)整理和格式化、基礎(chǔ)規(guī)劃等）；而正如前面提到，智能體/MCP 整合深度思考、任務(wù)拆解與規(guī)劃、按步驟自動(dòng)化執(zhí)行任務(wù)的能力，但這種「全自動(dòng)」的方式仍然存在弊端。

與前兩者相比，扣子空間提出一種新的思路：在全流程得到真人用戶實(shí)時(shí)監(jiān)督的環(huán)境下，讓 AI 深度參與到解決問(wèn)題的完整工作流中，實(shí)現(xiàn)人和智能體的有機(jī)協(xié)同工作。

「AI 實(shí)習(xí)生」確實(shí)是一個(gè)挺有趣的類(lèi)比，它一邊和你協(xié)同工作，一邊從你身上學(xué)習(xí)，逐漸熟悉你的工作習(xí)慣和要求，掌握你的目的動(dòng)機(jī)和思維邏輯——每一個(gè)優(yōu)秀的 mentor 都希望自己的實(shí)習(xí)生能夠成長(zhǎng)為獨(dú)當(dāng)一面的全職員工，而這種成長(zhǎng)，需要通過(guò)聰明的工作方式，和一次又一次的成果交付，才能逐漸獲得。

工具不斷推陳出新，工作方式也因?yàn)?AI 變得很酷。但歸根結(jié)底，高效穩(wěn)定地交付成果，才是王道。

從另一角度來(lái)看，當(dāng) AI 工具的能力和服從性同步提升，每個(gè)職場(chǎng)打工人都能隨時(shí)召喚自己的 AI 實(shí)習(xí)生，愈發(fā)復(fù)雜困難的任務(wù)也能夠被輕松化解，打工人自己又將何去何從？

或許這既是一次警鐘，也是一次契機(jī)，提醒我們應(yīng)該將自身的精力和時(shí)間，轉(zhuǎn)移到以下兩個(gè)方面：一是提高自己操控 AI 工具的能力；二是專(zhuān)注于那些永遠(yuǎn)無(wú)法被 AI 所取代的創(chuàng)造性和思考性工作。

畢竟，在職場(chǎng)上，稀缺的永遠(yuǎn)不是辦事的能力，而是獨(dú)到的思考。

當(dāng)然，那樣的未來(lái)還需要時(shí)間去實(shí)現(xiàn)。現(xiàn)在不妨申請(qǐng)扣子空間體驗(yàn)資格，讓你的 AI 實(shí)習(xí)生 / 數(shù)字職場(chǎng)好搭子先 「上崗」 試試。

或許，你的工作方式，以及職場(chǎng)生活質(zhì)量，將迎來(lái)巨大的改變。