4月18日，字节跳动正式推出旗下首款通用AI Agent产品——扣子空间。这款产品被定位为“AI实习生”和“领域专家”，用户可通过与AI互动完成工作任务。作为国内大厂在Agent领域的重磅尝试，扣子空间究竟表现如何？它与海外明星产品Manus有何差异？普通人能用它做什么？本文带你一探究竟。

一、什么是 AI Agent？它能解决什么问题？

在深入评测前，先科普一个概念：AI Agent（ 智能体 ） 。 与传统AI工具（如ChatGPT）不同，Agent不仅能回答问题，还能通过自主规划、调用工具、执行任务完成复杂目标。例如：

• 你输入“帮我制定一份杭州的旅行攻略”，Agent会自动分解任务：查天气→找景点→规划路线→生成图文手册→甚至预订机票。
• 企业可使用Agent自动处理数据报表、编写代码、管理项目进度等。

技术核心在于三点：

1. 多模态 大模型：支持文本、图像、语音等多类型数据处理；
2. 工具调用能力：连接API、插件等外部工具（如地图、天气接口）；
3. 自主规划逻辑：像人类一样分步骤思考、纠错、迭代。

目前，海外已有OpenAI的GPTs、Anthropic的Claude系列等成熟产品，国内厂商则加速追赶。此次字节的扣子空间，正是这一赛道的新玩家。

二、扣子空间功能体验

这里多谢晓鹏同学提供的邀请码。拿到邀请码后，我第一时间体验了扣子空间的功能，现在对扣子空间功能进行介绍

1.探索模式和专家模式

这是扣子提供的最基础的两种能力。主要区别如下：

探索模式：让AI自主思考，自主决策，任务全流程自动化，完成速度更快

规划模式：AI提供规划的步骤，然后中间用户可以自己修改步骤内容，修改完毕之后再让agent继续执行。

接下来，以"我有个7天的假期，帮我推荐一个中国的旅游地点，并制定对应的旅游攻略"为任务，看下两者执行的差异。

探索模式

可以看到，用户输入问题，AI自动全流程将任务执行完毕，并输出对应的结果文件。整体运行效率比较高。任务预计3分钟左右运行完毕

规划模式

规划模式则用户输入问题之后，Agent会生成对应的计划，可以看到AI规划的思路，用户可以根据需求进行调整。

之后点击开始任务之后。AI开始按照步骤执行。

中间过程有些需要用户确认的需要在此交互，比如AI选出推荐的旅游地点之后，用户需要输入对应的地点，然后继续执行后续逻辑。整体来看，规划模式输出的内容更加详细。但运行时间也更长，预计10分钟左右。

2. MCP 能力扩展

扣子空间本身支持MCP接口调用，当前支持插件如下：

如果你想让任务执行更加精准，增加更多扩展能力，那么就可以使用提供的MCP插件扩展能力，使用也很简单，AI会自动根据任务需求，选择是否使用增强插件。

任务示例

让他完成"查询未来5天的天气，制定一个杭州5日游的出行计划，描述具体的出行路线，并生成每个景点的图片，给出穿搭推荐。"的任务，选择高德，墨迹，和图像生成插件。任务执行如下：

可以看到，AI在自主规划过程中，调用了墨迹天气接口查询天气信息，并调用地图查询规划信息，最后调用图片生成接口生成场景图片（这生成效果比我拍照效果还好，哈哈！）。

当前支持的插件还不够丰富，但可以预期不久的将来能力会越来越丰富！

3.专家模式

当前扣子提供了两个内置的专家模式，一个是用户研究专家和华泰A股观察助手。当前两位「专家」都已经明码标价——限时免费，这对以后agent付费埋下了一个深深地伏笔~

专家模式就相当于是提供解决某一领域问题的Agent。用户基于agent的指引就可以很简单的完成任务。

1.用户研究专家

用户研究专家提供了以上4种能力。以调研问卷生成功能为例：

可见，根据用户需求生成了对应的调查问卷内容。

2. A股 观察助手

A股观察助手提供了以上定制早报和1对1咨询的能力。

以定制早报功能为例：

根据用户的需求，以及所需要的数据，指定任务的规划。然后执行规划生产对应的早报内容。因为规划内容比较多，整体执行耗时很长。大概20多分钟。

三、字节的Agent核心技术解析

扣子空间背后是字节的豆包1.5模型与火山引擎技术支撑，核心优势有三：

1. MoE 混合专家架构： 模型包含208个“子专家”，分别擅长编程、视觉、逻辑推理等任务，可动态组合应对复杂需求。在编程竞赛（Codeforces）等测试中，性能对标GPT-4。
2. MCP 协议生态： 类似互联网的HTTP协议，MCP允许第三方开发者接入插件（如天气查询、图像生成），快速扩展Agent能力边界。
3. 低成本部署： 通过火山引擎的OS Agent解决方案，企业可模块化搭建专属Agent，开发成本降低60%。

四、扣子空间 vs Manus

海外明星产品Manus基于Claude 3.7模型，主打编程与工具调用能力。两者主要差异如下：

结论：扣子空间在生态建设和易用性上占优，但Manus的编程稳定性更强。

五、Agent能给我们带来什么？

想象一下，你有一个不会累、不会抱怨、随时待命的“全能助手”，它能帮你搞定生活中80%的琐事。AI Agent不是科幻电影里的概念，而是已经能为你服务的真实工具！如果想要激活码，可以关注gzh 老王说技术，回复kzyqm获取。

作为一个打工人，有个帮你自动生成PPt，整理会议纪要并分析excel报表的助理，作为创业者可以快速搭建企业客户和智能招聘系统，作为学生党，它可以辅助你写论文，制定规划等等使用场景！大而复杂得工程化问题，通过分解多个精通各个领域agent，协同完成。

2025年不愧是agent的元年，随着agent能力越来越强，功能越来越丰富，那么我们不自禁要思考“AI Agent会取代人类工作吗？”

短期看，Agent是高效助手，能处理重复性任务；长期看，它可能重塑职场分工——人类更聚焦创意与决策，AI负责执行。

字节的扣子空间虽不完美，却让我们看到AI Agent落地的可能性。