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实测四大国产AI智能体:到底谁是最适合打工人的工作搭子?

博雯 2026-07-20 11:48
博雯 2026/07/20 11:48

邦小白快读

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本次测评针对四款热门国产AI智能体(百度搭子、阿里QoderWork、腾讯WorkBuddy、Kimi Work)展开全办公场景实测,解决了海外AI智能体门槛高不好用的问题,给普通打工人选工作搭子的核心干货如下

1. 上手门槛:四款国产AI智能体均无需复杂配置,可做到开箱即用,访问、使用门槛远低于海外头部产品,对国内中文用户非常友好。

2. 分场景选择建议:选题整理与定向推荐,百度搭子效率和稳定性最佳,结构化日报排版QoderWork体验最好;全流程内容生产,百度搭子支持从选题到公众号、小红书排版,甚至直接生成数字人播报视频,一条龙服务最便捷;多线程任务管理,百度搭子支持自然语言输入模糊需求,自动划分优先级排日程,对普通用户最友好;PPT制作,百度搭子适配打工人日常汇报场景,Kimi Work更适合商业发布会展示。

本次实测暴露了当前国产AI智能体赛道的用户需求与市场机会,给AI品牌商的参考干货如下

1. 消费趋势与用户需求:国内打工人对能融入全工作流的中文AI办公工具需求强烈,海外产品普遍存在访问、付费门槛,无法满足国内用户需求,国产AI智能体仍有较大市场增长空间。用户核心需求是解决实际办公痛点,而非单一的技术概念。

2. 产品研发优化方向:优先针对细分办公场景开发集成化功能套件,百度搭子的自媒体全流程套件就获得测评者认可;需要大幅降低普通用户操作门槛,避免类似输出代码让用户自行运行的设计,提升普通用户使用体验;产品交互要贴合用户习惯,主动确认需求细节,比呆板的工具更受用户欢迎。

3. 用户行为观察:用户更偏好能承接全流程工作的AI工具,愿意为能切实节省工作时间的产品买单。

本次国产AI智能体实测,给To C AI工具卖家带来诸多机会提示与可学习经验,干货如下

1. 市场机会:当前海外AI智能体对国内用户不友好,国产产品刚进入集中爆发期,细分办公场景的需求仍未被完全满足,其中面向垂直职业的全流程AI服务是蓝海赛道,比如针对自媒体创作者的全流程内容生产工具需求缺口较大。

2. 可学习经验:要坚持低门槛路线,做到开箱即用,适配普通打工人的能力水平;针对细分场景做集成化功能,比零散的单一功能更能提升用户粘性;优化交互逻辑,主动确认需求细节,更贴合实际工作场景;覆盖打工人高频需求,多格式输出、任务管理、PPT制作都是用户核心痛点。

3. 风险提示:AI智能体技术迭代速度快,当前的产品差距很快会被抹平,需要保持快速更新才能保持竞争力,同时要避免只追概念不落地解决实际问题,容易被用户淘汰。

本次AI智能体的发展与实测结果,对想要推进数字化提效的工厂有不少启示,干货如下

1. 数字化转型启示:当前国产AI工具已经足够成熟,能辅助工厂完成办公、运营、管理等多环节的提效,而且国产AI工具开箱即用,无需复杂配置,成本低门槛低,工厂可快速引入合适的AI工具,处理琐碎办公工作,释放人力投入核心生产环节。

2. 商业机会:国内制造业有大量专属办公场景需求,比如生产任务排程、推广内容制作、汇报材料整理等,工厂或面向制造业的服务商可开发适配工厂场景的集成化AI智能套件,填补市场空白,有较大的商业发展空间。

3. 落地经验:不管是自研还是引入第三方AI工具,都要优先选择操作简单、对普通员工友好的产品,支持自然语言交互就能完成任务,不需要复杂代码操作的产品,才能真正落地普及,发挥提效作用。

本次实测反映了当前AI智能体行业的发展趋势、用户核心痛点,给AI服务商的干货如下

1. 行业发展趋势:AI智能体是当前AI落地C端的核心热门方向,海外产品无法适配国内用户的使用需求,近半年国产通用AI智能体集中涌现,行业进入快速增长期,面向打工人的办公提效类AI智能体有庞大的市场需求。

2. 客户核心痛点:当前多数产品仅能完成单一基础任务,无法融入全工作流解决实际问题;部分产品操作门槛高,不懂代码的普通用户无法正常使用功能;输出内容普遍存在AI味儿,无法直接交付使用,需要二次调教;多数产品多模态输出能力不足,无法完成全流程成品输出。

3. 解决方案方向:针对细分办公场景开发集成化功能套件,满足用户全流程需求;优化交互设计,支持自然语言处理复杂任务,主动确认需求细节,降低使用门槛;加强多模态输出能力,覆盖用户常用的动图、PPT、视频等交付需求。

本次实测反映了用户对AI智能体平台的核心需求,给AI平台商的运营发展干货如下

1. 商家与用户对平台的核心需求:平台需要丰富垂直场景的技能、插件资源,本次测评中Kimi Work就因缺乏相关选题插件,整体表现弱于其他产品;平台要引导开发者优化产品使用体验,降低普通用户的使用门槛,避免需要代码操作的设计。

2. 平台运营管理方向:可针对用户常用的办公细分场景推出流量扶持,鼓励开发者开发实用的垂直集成功能套件;做好平台内功能的排序与审核,把使用体验好、用户需求量大的功能放在显眼位置,方便用户查找使用。

3. 风向规避:AI技术迭代速度快,平台需要引导开发者持续更新产品能力,避免产品快速落后于竞品;平台要鼓励开发者落地解决实际问题,不要只追捧技术概念,脱离用户实际需求的产品无法获得用户认可。

本次国产AI智能体实测反映了国内AI产业的最新动向与待研究的问题,干货如下

1. 产业新动向:国内AI产业已经从基础大模型研发,转向面向C端用户的场景落地,近半年面向大众的国产通用AI智能体集中涌现,产业进入落地竞争的新阶段,产品逻辑从技术导向转向用户需求导向,核心是解决国内用户的实际办公痛点,填补海外产品留下的市场空白。

2. 行业新问题:当前不同产品的场景适配能力差距明显,多数产品不具备全流程服务能力,只有少数产品能完成从需求输入到成品输出的全流程工作;部分产品对普通非技术用户门槛较高,功能无法正常使用;输出内容普遍存在AI味儿,无法直接交付,仍需要用户二次调教。

3. 商业模式研究方向:当前基础功能免费+垂直场景集成套件的模式已经初步验证,更受用户欢迎,这种模式的商业化潜力、用户留存转化都值得进一步深入研究。

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声明:快读内容全程由AI生成,请注意甄别信息。如您发现问题,请发送邮件至 run@ebrun.com 。

我是 品牌商 卖家 工厂 服务商 平台商 研究者 帮我再读一遍。

Quick Summary

This article presents a full-work-scenario test of four popular domestic AI agents: Baidu Dazi, Alibaba QoderWork, Tencent WorkBuddy, and Kimi Work. The test addresses the pain point that overseas AI agents are hard to access and unfriendly to Chinese users, and shares key takeaways for ordinary workers choosing an AI work assistant:

1. Accessibility: All four domestic AI agents require no complex configuration and work out of the box. Their access and usage barriers are far lower than leading overseas products, making them extremely user-friendly for Chinese-speaking users in China.

2. Scenario-specific recommendations: For topic sorting and targeted recommendation, Baidu Dazi delivers the best efficiency and stability. QoderWork offers the best experience for structured daily report formatting. For end-to-end content creation, Baidu Dazi supports the full workflow from topic ideation to formatting content for WeChat Official Accounts and Xiaohongshu, and can even generate AI avatar presentation videos directly, making it the most convenient all-in-one option. For multi-threaded task management, Baidu Dazi accepts fuzzy natural language requests, automatically prioritizes tasks and arranges schedules, which is the most friendly for ordinary users. For PPT creation, Baidu Dazi fits well for daily work reports, while Kimi Work is better suited for commercial conference presentations.

This real-world test reveals user demand and market opportunities in China's growing AI agent track, with key takeaways for AI brands as follows:

1. Consumer trends and user demand: Chinese workers have strong demand for Chinese-language AI office tools that integrate into full work workflows. Most overseas products have major barriers to access and payment, and cannot meet the needs of domestic users, leaving substantial room for growth for domestic AI agents. Users' core demand is solving practical office pain points, not chasing technical concepts for their own sake.

2. Product R&D optimization directions: Brands should prioritize developing integrated functional suites for segmented office scenarios — Baidu Dazi's end-to-end toolkit for self-media creators earned strong positive feedback from testers. Brands must significantly lower barriers for ordinary users, avoiding designs that require users to run code output themselves, to improve overall user experience. Product interactions should align with user habits; proactively confirming demand details is far more popular with users than rigid, inflexible tools.

3. User behavior observations: Users strongly prefer AI tools that can handle full work processes end-to-end, and are willing to pay for products that tangibly save working time.

This test of domestic AI agents provides key opportunities and actionable lessons for B2C AI tool sellers, as outlined below:

1. Market opportunities: Existing overseas AI agents are highly unfriendly to Chinese users, and domestic products are just entering a period of explosive growth. Demand in segmented office scenarios remains largely unmet, and end-to-end AI services for vertical professions represent a blue ocean market. For example, there is a large unmet demand for full-process content creation tools for self-media creators.

2. Key lessons: Stick to a low-barrier approach, build products that work out of the box to match the skill levels of ordinary workers. Focus on integrated features for segmented scenarios rather than scattered single functions — this delivers far higher user retention. Optimize interaction logic by proactively confirming demand details to better align with real-world work scenarios. Cover high-frequency pain points for workers: multi-format output, task management, and PPT creation are all core user needs.

3. Risk warnings: AI agent technology evolves extremely rapidly, and current product gaps will be eliminated quickly. Sellers must maintain rapid iteration to retain competitiveness. In addition, chasing technical concepts without delivering practical solutions to real problems will lead to products being quickly abandoned by users.

The development and test results of AI agents offer notable insights for factories looking to drive digital transformation and efficiency improvements, as follows:

1. Digital transformation insights: Today's domestic AI tools are already mature enough to assist factories in improving efficiency across multiple links including office work, operations, and management. These domestic AI tools work out of the box with no complex configuration, and come with low costs and low barriers. Factories can quickly adopt suitable AI tools to handle tedious office work, freeing up staff to focus on core production activities.

2. Business opportunities: China's manufacturing industry has a large number of unique office scenario needs, such as production task scheduling, promotional content creation, and report material organization. Factories or manufacturing-focused service providers can develop integrated AI agent suites tailored for factory scenarios to fill this market gap, which offers substantial business development potential.

3. Implementation lessons: Whether developing AI tools in-house or adopting third-party solutions, factories should prioritize products that are simple to operate and friendly to ordinary employees. Products that allow users to complete tasks via natural language interaction, with no requirement for complex coding, can actually be widely adopted across the organization and deliver real efficiency gains.

This test reflects current industry development trends and core user pain points in the AI agent sector, with key takeaways for AI service providers as follows:

1. Industry development trends: AI agents are currently the core high-growth area for AI落地 to consumer markets in China. Overseas products cannot adapt to the usage needs of domestic users. Over the past six months, a wave of domestic general-purpose AI agents for the public has emerged, and the industry has entered a period of rapid growth. AI agents designed to improve office efficiency for workers face enormous market demand.

2. Core customer pain points: Most current products can only complete single basic tasks, and cannot integrate into full work workflows to solve real problems. Some products have high usage barriers, making core functions inaccessible to ordinary users without coding knowledge. Output content often has a generic "AI tone" and cannot be delivered directly to clients, requiring additional revision. Most products lack sufficient multi-modal output capabilities, and cannot deliver finished end-to-end outputs.

This test reveals core user demand for AI agent platforms, with key operational and development takeaways for AI platform operators as follows:

1. Core demand from merchants and users: Platforms need to enrich vertical scenario skills and plugin resources. In this test, Kimi Work underperformed other products in part due to its lack of topic selection plugins. Platforms should guide developers to improve user experience and lower barriers for ordinary users, avoiding designs that require coding operations.

2. Platform operation and management directions: Platforms can launch traffic support initiatives for popular segmented office scenarios to encourage developers to build practical vertical integrated functional suites. Platforms should sort and curate in-platform features, placing high-demand, good-experience functions in prominent positions to make them easier for users to find and use.

3. Risk mitigation: AI technology evolves very quickly, so platforms need to guide developers to continuously update product capabilities to avoid quickly falling behind competitors. Platforms should encourage developers to focus on solving real user problems rather than just chasing technical concepts — products that detach from actual user needs will not gain user traction.

This real-world test of domestic AI agents reflects the latest trends and open research questions in China's AI industry, outlined below:

1. New industry trends: China's AI industry has shifted from basic large model R&D to scenario落地 for consumer users. Over the past six months, a wave of mass-market general-purpose domestic AI agents has emerged, and the industry has entered a new stage of competition focused on落地. Product logic has shifted from technology-oriented to user demand-oriented, with a core focus on solving practical office pain points for Chinese users and filling the market gap left by overseas products.

2. New industry challenges: There are significant gaps in scenario adaptation capabilities across different products. Most products lack end-to-end service capabilities, and only a handful can complete the full workflow from demand input to finished output. Some products have high barriers for non-technical ordinary users, leaving core functions unusable. Output often has a generic AI tone and cannot be delivered directly, requiring additional revision from users.

3. Business model research directions: The current model of free basic features plus paid integrated vertical scenario suites has been initially validated and is well-received by users. The commercialization potential, user retention, and conversion performance of this model all deserve further in-depth research.

Disclaimer: The "Quick Summary" content is entirely generated by AI. Please exercise discretion when interpreting the information. For issues or corrections, please email run@ebrun.com .

I am a Brand Seller Factory Service Provider Marketplace Seller Researcher Read it again.

作者 | 博雯

编辑 | 赖捷

AI Agent最近是真火,但也是真难用上。

海外头部产品Codex、Claude Code天天刷屏,但真到自己想试试时,要么有访问门槛,要么有身份验证,要么付费门槛高得劝退——对于中文内容创作者来说,来说实在不太友好。

但作为一个每天都要和选题、写稿、多平台排版,以及PPT等可视化交付工作打交道的新媒体人,我太需要一个能真正融入工作流的AI助手了。

而也就近半年,面向大众的国产通用智能体开始集中涌现。于是这次,我选择了四款代表性的产品,百度搭子、阿里QoderWork、腾讯WorkBuddy、Kimi Work,将它们拉到一起,按我的日常创作场景逐一实测,看看它们各自有什么优缺点?谁又能真省时间帮打工人把活干完?

下载后第一感觉:现在国产AI助手的Logo真是一个比一个可爱。

而在上手门槛上,国产工具整体差距都不大,不需要复杂配置,基本都能做到开箱即用。

下面直接上测评,结尾有总结。

选题追踪与整理

AI时代,无论对哪个行业的人来说,追踪AI实时信息都很有必要,但信息搜集本就是AI的强项,因此在接下来的测评中,我将不仅仅局限于初级任务,而是探索四款AI助手在深层次办公任务上的表现。

第一个任务,让AI助手通过不同渠道进行信息筛查、交叉整理和选题判断。

先看百度搭子,它在“能力扩展”中推出了一个“自媒体套件”,其中就包含从选题到内容生产,再到运营与复盘一整套功能。

接下来,引用自媒体套件,让百度搭子推送今天的AI日报,并生成选题建议。

在思考过程中,它弹出了两次选项,首先让我选择AI日报发布的平台,因为不同平台的语言风格和格式差异较大,其次是让我选择AI日报呈现的风格偏好——这里是很让人惊喜的,好像在面对一个有一定工作经验和自我判断的“搭子”,而不只是呆板的工具。

我选择了“多平台”和“混合版”。

很快,百度搭子便给出了一份日报,包括3条深度内容,5条快讯和7条“今日关注”。其中“GPT-5.6证明数学猜想”、“Meta AI生图功能下线”等等,确实是能展开成一篇稿子的好选题。

第二个任务,我提出“现在这样的格式不太直观,能否将这些日报内容做成一份结构化的网页”。

百度搭子很快就给出了一份新的日报格式:不用打开新标签页,直接在当前对话界面就能切换查看资讯或选题建议。只不过在设计排版上稍微简单了些。

接下来是第三个任务,我将“AI新榜”过往半年的文章内容喂给了它,看看它能否基于我们过往的数据,进行定向选题筛选。

百度搭子在分析后得出结论:“AI新榜”的核心选题风格为AIGC实战案例、实测体验、AI产品榜单排名变化,以及热门消费级AI产品,如AI伴侣、AI游戏等等——这个分析结果确实很符合账号定位。

随后,它给出了调整后的新日报和选题建议,首先是进行了数量精简,更惊喜的是,它还给出了选题的时效窗口,建议我在7月15日(当天主流AI平台集体下线用户自建的智能体功能)之前,着重关注选题一。

不得不说,这确实是近期大众非常关注的话题,而百度搭子给出的方向“800万个AI角色即将消失——导出和它的最后一段对话”,也比较准确击中了社会大众的关注点和情绪点。

再看QoderWork。

第一个任务,输入提示词并引用“科技服务助手”专家套件,最后得到的日报里,包括18条今日AI要闻和6个选题建议,在内容丰富程度上是最多的,选题的方向和涵盖范围上也没什么问题。

第二个任务,QoderWork生成的结构化日报在设计上会显得更漂亮一些,选用了深色的科技风背景,同时从大模型、产业应用、资本市场、芯片与基建、治理与法律等多个领域分别给出了资讯及简介,同时右上角还会标上“爆”“重磅”“新”等关键字样。

在第三个进阶任务中,QoderWork基于特定数据的分析也比较准确,提到要将AIGC创作热点提至头条位置,大模型新闻也要从“行业资讯”角度转为“实测对比”,在选题范围上也进行了一定收缩,并重新划分了标签页。这也是自媒体助手应该达到的水平。

然后是WorkBuddy。

对于第一个任务,我在专家库里选择了一位“科技频道选题评估师”。

从最后的结果来看,WorkBuddy给出的选题相对要更偏硬核科技向一些。

第二个任务,WorkBuddy在结构化日报网页的排版设计上,给出了固定导航、新闻卡片、数据看板等等板块,在内容上也没有什么可挑剔的。

在第三个任务中,WorkBuddy将“AI新榜”的选题方向提取为AIGC创作爆款、AI产品发布与更新、AI行业大事件、AI创作者与商业化这四大板块,这也是比较准确的。不过,它基于已有文件给出的新日报内容,却出现了不少“AI新榜”已经发表过的选题,在内容上稍显杂乱。

最后则是Kimi Work。

因为其插件库里并没有搜到与“科技”或“选题”相关的插件,技能库中也没有搜索功能,因此我们直接在默认对话框中输入提示词。

它输出的AI日报在内容方向上是可以用的,不过在排版上要一直下滑才能看到所有信息,没有像其它AI助手一样做出分类标签切换,所以在查看不同细分领域选题的便利性上,比起其他三款AI助手稍微差一点。

在第二个任务上,Kimi Work根据“AI新榜”历史数据给出的更有针对性选题基本符合预期。

总结下来,在初级的信息搜集与整理上,四款AI助手的交付质量都很高,不过在一些进阶任务上的表现就各有不同了。

比如在结构化日报排版上,QoderWork最为漂亮美观;而如果要看基于私有的数据库形成定向的选题建议,以及任务整体的效率和稳定性上,则是百度搭子更胜一筹。

内容生产与运营

在选题之外,我也希望AI助手能作为一个成熟有经验的工作伙伴,切实参与到一整套完整的工作流中,而不仅仅是作为一个检索工具。

因此接下来,我会要求几个AI助手承接上一个任务场景,要求它们在自己给出的AI日报中,根据时效性、价值以及出爆款的概率,最终确定一个选题;

其次,要拆解竞品,给出可以添加的独有增量信息;

最后,由于文字内容生成对现在的AI来说属于常规能力,因此,我还额外要求AI助手能输出符合格式要求的公众号文章、小红书图文,以及AI视频播报这三大主流内容形式。

先说四款AI助手各自确定的选题

百度搭子最后选出的题,和我在上个任务场景中的判断一致——它选择了“智能体下架后800万个AI角色即将消失”这条新闻,并给出了自己的判断:

7月15日新规施行在即,时效性最强;影响超800万用户,有强烈情感共鸣;同时还能从新规解读向行业趋势、全球对比的方向再去延展,爆款潜力最高。

QoderWork建议以博主“阿盐”的《穿越山海经》AI二创作为选题,这应该是受了我之前投喂的“AI新榜”历史数据影响,所以认为AIGC热门类的选题爆款率更高,但遗憾的是,AI没有识别到这个选题我们已经做过了。

再看WorkBuddy,还是一如既往的理工科脑袋,选择了GPT-5.6 Sol自主训练Luna作为选题,给出的操作思路虽然可行,也非常重大,但实在有点太硬核。

Kimi Work的选择比较令我满意,它建议做近期发布的GPT-5.6,并且提取到了“AI欺骗人类”这一在社交媒体上比较受关注的点,提出可以横跨技术、安全、政策和商业四个维度进行探讨。

整体来说,在选题方面,百度搭子和Kimi Work最符合我自己的需求。

再说说四款AI助手根据各自选题输出的具体内容。

客观来说,几款AI助手在这方面都有同样的问题——那就是各种原理、事件、说明写得过分详细且规整,比起一篇文章,更像是一篇供创作者参考的事件说明——这也是当前大语言模型的通病,那就是有“AI味儿”。要想直接获得可用的文字输出,还得继续深入调教。

最后是公众号、小红书、数字人播报视频等多形式的内容输出。

在公众号、小红书排版上,四款AI助手都做得比较规范,图片尺寸、文字格式等都比较匹配。不过最令我感到惊喜的还是百度搭子,给出了完全一条龙式的自媒体服务。

一方面,它在给出公众号文字内容的同时,顺便生成了一张公众号头图以及小图。不得不说,这两张图都是在实际工作流中我会考虑使用的水平。

而另一方面,百度搭子也是唯一一款直接输出了完整数字人口播视频的AI助手:在制作过程中,可以选择数字人播报形象、音色,以及最后输出90s的短平快版本还是3分钟的长视频。

最后的成品如下,个人认为还是很不错的:

而其余三款工具,QoderWork和Kimi Work最终给过来的是一段视频脚本,要生成视频,还得去硅基智能等专业的视频生成平台,WorkBuddy倒是帮我生成了一段视频开场素材,但它表示,完整的数字人播报也还是需要专门的平台来做TTS语音合成+唇形同步。

多线程任务管理

工作里最痛苦的事,就是在跟进关键项目的同时,还有一大堆琐碎且必须处理的小事杂事。翻开小红书,能看到大量吐槽琐碎工作以及Dirty Work的帖子。

我试着让AI助手帮忙解决。

一开始我只说“我被琐碎工作淹没,你有什么方法”,四款AI助手的回答大同小异,基本都是列出一些著名的时间管理方法+灌鸡汤。

所以接下来,我干脆要求它们直接做一个多线程任务管理模块,可以让我每天都自主填写任务,再由系统自主规划任务优先级。

百度搭子直接写了一个网页放在了我本地,打开就能看到一个工作流板块,分为今日概览、日程安排、任务列表,用户可以通过新建任务来填写日程。

不过考虑到打工人忙碌时根本没心思一项一项添加,所以我便在对话框里直接用自然语言发送了一些任务,完成时间各不相同,也没有标注Deadline,只有“尽快做”“很急”“这两天给我”这种打工人都懂的模糊描述,然后再让百度搭子直接帮我填进网页。

刷新页面后,百度搭子已经搞定,不仅将这些任务按时间都填进了任务板块中,还自主划分了重要程度和紧急性,还为我排好了当天的日程,精确到了小时,只要按着去做就行。

QoderWork生成的任务管理模块也不错,页面排版简洁清爽。

但当我像上面一样把具体的工作内容发给它时,QoderWork回了我大段代码,意思是让我把这段代码贴进控制台运行——尽管在实际操作之后,这个方式也是可行的,不过这对于普通用户来说,显然多了一道门槛。

再看WorkBuddy,它设计的任务管理系统没有前两个那么色彩鲜艳,不过功能齐全,而且生成速度可以说是四款软件里最快的。

在具体任务填入的管理页面上,也比较清晰易懂。

最后是Kimi Work,它最终输出的是一个Json文件,必须要确保电脑里装了Python 3,且用终端打开,在代码层面进行修改(在tasks数组里添加新任务)。

在我给出具体任务,并强调“生成页面预览”后,Kimi Work为我生成一个可以直接打开的任务管理系统。

多模态内容交付

对于办公场景来说,只做文字输出是不够的,生成动图插入文章,根据已有数据内容做PPT汇报,都是工作里的高频场景。

因此最后一个任务,是测试四款AI助手的多模态内容交付能力。

首先是在动图制作。

事实上,四款AI助手在前文各种任务里的许多动图,都是由它们自己制作的。

我会先对操作过程进行录屏,然后再将视频导入AI助手中,让它将其中的某一段制作成gif动图。

尽管四款AI助手都能完成动图制作,但在执行过程中,当我要求去除录屏视频顶部的水印时,四款软件都是简单粗暴地直接把含有水印的那一块画面截掉。

接下来是做PPT,我直接让它们分析自媒体账号爆款文章,没有给出其他提示,纯看AI们各自对内容的理解力。

百度搭子还是继续使用“自媒体套件”,不得不说,由于这个套件中几乎包含了所有与自媒体创作相关的技能,所以在进行各种任务时都不用反复切换技能,这一点还是很方便的。

而在接到任务后,百度搭子一如既往连续给出了多个确认项,比如:PPT主要用于什么场景、整体的配色风格、篇幅等等,特别干了多年活的熟练打工人。

而最后输出的PPT,挺符合打工人汇报这个常用场景的。

首先是色彩表达的简洁与一致性,背景以白色为主体,插图、配色方面则是蓝色与橙色交替使用,对图标和重点数字进行强调。这个搭配让表意十分清晰,领导看着不累。

其次是可视化,整个PPT共12页,除去开头结尾页,其中5页都包含有柱状图、饼图、趋势图等图表,4页中包含了数据的统计和分析,在数据可视化展示方面可以说相当积极。

而这种偏向于直观表达的图表,非常适合汇报时使用。因为绝大部分领导看PPT时,不会先看复杂文字,而是通过简洁的数字和图形信息来对汇报者建立第一印象。

比如分析一个账号爆款,领导最关心的就是爆款率多少,相应的篇数和阅读数,以及容易产生爆款的类型。这些信息必须首先通过可视化图形率先展现。

再看QoderWork,我选择了官方提供的“QoderWork演示文稿”插件。

套用了模版之后的QoderWork,最后输出的PPT主要以其Logo的组成色——绿色和白色为主,虽说全程保持了一致,但在设计上略显寡淡,而且数据可视化也稍微少了一些,整体还是以文字描写和分类为主。

对于WorkBuddy,我选择了使用次数超20万的“PPT制作专家”。

WorkBuddy在数据可视化方面也不错,既有饼图、柱状图,也有数据统计和分类,在配色与排版上更加鲜艳活泼,不过可能也会有人更偏好整体一致性更强的配色。

最后是Kimi Work,我首先使用了官方技能库中排在最前面的一个:

不得不说,Kimi Work输出的成果第一眼确实镇住我了,简约大气的配色,具有呼吸感的切换,颇有设计感的排布,十足的高端上流,不过认真看下来,感觉这种风格更适合商业性质浓重的发布会展示,而非打工人日常向老板汇报的场景。

之后,我又切换了一个从描述上看更中庸的PPT技能,并要求修改原有PPT样式,不要那么商业。

但最后的结果,也只是将原来的背景底色改为了深棕色。

总结

一轮实测下来,四款国产通用智能体各有长短。我把此轮实测的感受总结到了表格中,?代表能基本完成任务目标;=代表输出结果可能还需要进一步调教;/代表此次运行没发现对应专属功能,或还需人工大幅度操作。

备注:结果仅代表此轮实测中的主观感受

当然了,AI Agent还在快速进化中,今天的差距明天就可能被抹平。

只是就这一轮实测来看,至少对我这种新媒体人而言,百度搭子由于有专门的“自媒体套件”,在内容生产上的输出相对更加稳定和便利。

一起研究AI

注:文/博雯,文章来源:AI新榜,本文为作者独立观点,不代表亿邦动力立场。

文章来源:AI新榜

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FAQ回顾

适合打工人办公的国产AI智能体有哪些?

当前面向大众的代表性通用国产AI智能体共有四款,分别是百度搭子、阿里QoderWork、腾讯WorkBuddy、Kimi Work,均不需要复杂配置即可开箱使用,可覆盖多数日常办公需求。

新媒体从业者选哪款国产AI智能体更合适?

对新媒体从业者而言百度搭子适配性更强,其自带的自媒体套件覆盖选题生成、内容创作、多平台排版、数字人视频生成全工作流,在私有数据库定向选题建议、任务稳定性上表现更突出。

国产AI智能体的多模态能力可支持哪些办公场景?

国产AI智能体的多模态交付能力可覆盖多种办公高频场景,包括将录屏内容制作成GIF动图、根据已有内容自动生成适配不同场景的PPT,部分产品还可直接生成完整数字人播报视频。

不同国产AI智能体的任务管理功能有什么差异?

百度搭子可直接生成可视化任务管理网页,支持自然语言输入模糊任务,自动划分优先级并排程;QoderWork、Kimi Work生成的管理模块需要一定代码操作能力,对普通用户使用门槛较高。

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