扣子空间一手实测：字节的第一个Agent，比Manus如何？

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文章摘要

字节跳动近期在AI领域动作频频，推出了多个与Agent相关的产品和服务。4月18日，字节跳动扣子空间开启内测，定位为通用Agent平台。用户可以通过该平台选择“通用实习生”或“领域专家”来完成工作任务。与此同时，火山引擎也推出了OS Agent解决方案及AI云原生推理套件，旨在帮助企业更高效地构建和部署Agent应用。扣子空间采用了邀请码制，用户通过激活邀请码并完成任务，可以获得更多邀请资格，进一步扩大用户群体。

在功能测试中，扣子空间的表现参差不齐。例如，在制定旅游攻略和一周穿搭的任务中，扣子表现出色，能够结合思维链和搜索深度，生成详细的旅行手册和穿搭建议。然而，在专家助手的任务中，却出现了Python脚本调用失败、API权限异常等问题，导致任务未能顺利完成。这表明，尽管字节跳动在Agent领域迈出了重要一步，但距离完美体验仍有较大差距。

扣子空间提供了探索和规划两种模式，用户可以根据需求选择不同的任务执行方式。在探索模式下，扣子能够快速生成旅行攻略，结合景点信息、行程安排、预算参考等，输出个性化的旅行手册。此外，扣子还支持MCP扩展，进一步扩展了AI Agent的能力边界。例如，用户可以通过语音合成工具将文字攻略转化为语音版本，提升了使用体验。

在专家Agent方面，扣子空间内置了“用户研究专家”和“华泰A股观察助手”等工具。前者能够快速完成问卷数据分析、访谈纪要总结等任务，平均耗时仅4分钟；后者则专注于股票市场的跟踪与分析，提供高质量的股票早报和深入的数据分析。然而，在实际测试中，华泰A股观察助手的表现并不稳定，出现了任务执行时间过长、数据获取失败等问题，显示出复杂任务处理能力的局限性。

字节跳动在Agent赛道的布局不仅限于扣子空间，其技术突破和生态协同也值得关注。火山引擎总裁谭待强调，Agent的发展需要更强的多模态模型、更好的架构支持以及AI云原生技术的应用。字节跳动通过豆包·深度思考模型、OS Agent解决方案等，展现了其在技术上的领先地位。此外，火山引擎支持MCP协议，进一步推动了Agent生态的标准化和开发者适配成本的降低。

尽管Agent市场前景广阔，但目前仍存在定义混乱、技术不成熟等问题。未来，Agent或将像自动驾驶一样分级，明确标准，真正落地的Agent需要达到L2++及以上级别。字节跳动在Agent领域的战略布局，展现了其在技术突破、生态协同和成本控制方面的优势，但也面临着技术完善和市场教育等多重挑战。