2024年，AI Agent 成了圈内最热的名词。几乎所有AI公司都在谈 Agent，所有大模型都在集成 Agent，所有开发者都在尝试“做一个自己的 Agent”。

问题是，大家说的 Agent，真的能用起来了吗？

最近，字节跳动的“扣子空间”内测亮相，让我第一次看到国内团队对 Agent 的严肃思考。不是那种“给大模型套个壳、拼个工具链”的简单组装，而是一套真正以“完成任务”为目标、面向产品交付的 AI 工作系统。

如果你对“AI 不止是聊天，而是要干活”这件事感兴趣，建议你读完这篇文章。

一、AI Agent 的困境：模型强了，体验却退步了

ChatGPT 把大模型送上了C位，然而也制造了一个行业错觉：只要模型够强，一切问题都能解决。

但现实是，大模型升级了，用户体验反而没有同步跟上：

• 复杂任务，模型靠“一次问答”很难搞定

• 用户很难知道自己该怎么提问

• 多轮交互后，模型常常“失忆”或胡言乱语

• 工具整合后反而更复杂，不如手动快

很多“AI应用”其实就是个 GPT 外壳，加了几个按钮和调用接口，远远达不到 Agent 应该有的“自主思考+任务执行”能力。

OpenAI 推出 GPTs 和 Assistant API，试图走通 Agent 应用路径。国内也不乏模仿，但多数停留在工具层，产品逻辑和场景打磨非常粗糙。

字节的“扣子空间”让我看到一些不一样的东西：它试图真正把“AI当人用”，而不是“让人学着用AI”。

二、什么是“扣子空间”？一句话，它是一个 AI 工作空间，不是另一个 AI 聊天室

你可以把它想象成 Notion、Slack 和 GPT 合体后的形态，但核心是：它面向“任务”，不是“对话”。

在“扣子空间”里，每一个 Agent 都有明确的“职责”，它不是万能的问答机器，而是一个“智能员工”。比如：

• 有的 Agent 负责做竞品分析

• 有的 Agent 做用户研究报告

• 有的 Agent 做 A 股数据分析

这就像你在企业里配置的一组虚拟员工，每人有自己的技能栈、工具链和工作流程，能围绕一个目标把事儿干了。

在具体任务中，Agent 不是直接给一个结果，而是走一个完整的“理解目标—规划路径—调用工具—产出结果”的流程。这个流程不是靠 prompt 拼凑，而是一个逻辑清晰、可调试、可迭代的工作系统。

这才是 Agent 真正的落地方式。

三、从“探索模式”到“规划模式”，AI 要像人一样思考和规划

目前“扣子空间”内测了两种 Agent 工作流：

探索模式：你说什么它就做什么，适合发散型任务

规划模式：先理解你的目标，确认清楚再执行

规划模式的设计非常关键。这其实是对 OpenAI Deep Research 思路的本地化实现：在动手前先问清楚目标，不乱猜、不急做，提升输出的质量和稳定性。

我们实测一个“竞品分析”任务，在探索模式下，Agent 很快就能列出几家竞品和功能对比，但分析维度较粗，容易遗漏关键信息。

而在规划模式中，它会主动问清楚你的竞品类型、目标用户、分析深度，然后才开始构建结构化输出，包括：

竞品功能矩阵（表格）

用户反馈总结（来自各平台）

差异化机会建议（基于用户画像）

更重要的是，这个过程可以反复调整，中途你可以随时修改目标，它能灵活响应。这种交互体验，比起一问一答的 AI 聊天，显然更像是“共创”。

四、数据和工具的打通，才是 Agent 能力的分水岭

很多 Agent 项目难以落地的核心，不是技术不够，而是“数据割裂”和“工具无效”。

Agent 不是模型的展示舞台，而是数据和工具的总控中心。字节在这一点上做得比较彻底：

数据直连：可以直接访问飞书文档、表格、工作流

工具注册标准化：通过 MCP 协议整合第三方工具

结果多元输出：支持文档、图表、可视化组件的自动生成

比如我们测试一个任务“分析宁德时代未来三年在北美的扩张机会”，一个完整的结果包括：

GPT 总结的市场背景（大段语言文字）

自动生成的北美市场销量趋势图（基于财报数据）

企业合作动向时间轴（图形展示）

最后打包成汇报文档，一键导出飞书

这不是“AI生成文字”的场景，而是“AI完成工作”的场景。

这种场景落地能力，是 Agent 产品的生命线，也是市面很多“模型套壳工具”所不具备的。

五、“专家 Agent”才是真正的价值入口

通用 Agent 能做的事越来越像 GPTs，真正体现差异化的，是“专家 Agent”。

所谓专家，不是让 AI 模仿某个专家说话风格，而是“将专家的知识、经验、流程结构化封装成 Agent 模型”。

扣子空间目前上线了两个比较成熟的专家 Agent：

用户研究专家：能对访谈文本进行深度分析，提炼用户需求，生成产品建议

华泰 A 股助手：能基于华泰财经数据库和公开数据，分析企业走势，预测影响因素

我们做了一个案例测试：让用户研究专家对 5 位用户的原始访谈做需求梳理和产品建议，它自动识别用户的情绪、动机、痛点，并按产品设计维度输出建议表，几乎接近一个中级 PM 的工作水平。

这种专家 Agent 的可复制性，是 Agent 产品未来的重要增长点。

六、最后谈一点：为什么是字节做到了？

AI Agent 的落地，本质上是“产品、模型、数据、工具”四要素的协同问题。

字节具备一个独特优势：有数据、有工具、有产品敏感度，还有对“如何做平台”的认知。这些年来，扣子平台积累了超过 200 万个 AI 应用数据，背后有足够多的真实需求和失败教训。

在这样的背景下，“扣子空间”更像是一次系统性反思后的升级——从“AI应用百花齐放”到“构建一个能工作的 AI 人才系统”。

这不是实验室里的demo，而是产品线级的产品。

写在最后

今天市面上的 Agent 产品，90%都还在“拼积木”的阶段，把大模型、工具链、插件组合一下，希望能自动化一些任务。但真正从用户需求出发，构建完整工作流和可控行为系统的，还不多。

“扣子空间”不是终点，它只是说明了一件事：

Agent，不是一个功能，而是一种新型的交互和协作范式。

如果说 GPT 是搜索的下一代，那么 Agent 很可能就是“工作操作系统”的下一代。

谁能真正走通这条路，就能重构一部分知识工作流程。字节这一步，不算完美，但已经踏出了正确的方向。

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