大模型开发者必备:5款Agent实战测评,搭建你的AI自动化工作流
大家日常使用 AI 工具时肯定有这些感觉:
❌ 每天重复收集信息、生成配图,手动操作效率太低
❌ 出门旅行做攻略:收集目的地好玩好吃的,要是 AI 能自动收集就好了
❌使用豆包/Kimi/ChatGPT 生成的结果不稳定,这次好用 下次就翻车
我之前就是这样! 直到最近疯狂试了各种 Agent 产品,终于搞明白了怎么玩
今天把我的实战经验全部分享出来,强烈建议收藏,这些工具真的能省下超多时间!
一、先搞清楚:Agent 到底是啥?
简单说就是:一个能自动帮你干活,还能让你随时监控、调整的 AI 助手
和直接用豆包/Kimi/ChatGPT 的区别:
豆包/Kimi/ChatGPT:
- 你:帮我分析小红书热门内容
- AI:给你一个答案
- 你不知道它怎么分析的,结果不满意只能重来
Agent 产品:
- 你:帮我分析小红书热门内容
- AI:好的,我会先搜索→抓取数据→分析特征→生成报告
- 你可以看到每一步,哪步不对立即调整
- 搭建好后可以重复使用,甚至定时自动执行
核心就是:透明、可控、可复用!
二、我试过的 5 种 Agent 工具(实战对比)
工具 1️⃣: Coze Workflow
**适合啥:**每天都要做的固定任务
我的使用场景🌰:每天早上想自动收集 AI 行业资讯?太爽了!
搭建流程:
- 设置定时触发(每天早 8 点)
- 从指定网站抓取内容
- AI 筛选出 AI 相关的新闻
- 生成摘要推送到飞书群
优点:
- ✅ 零代码,拖拽就能搭
- ✅ 定时自动跑,完全不用管
- ✅ 和飞书、抖音无缝对接
缺点:
- ⚠️ 复杂逻辑不太行
- ⚠️ 只能用平台自带的功能
我的评分: ⭐⭐⭐⭐(日常自动化神器)
工具 2️⃣: Fellow/Flowith/Manus
适合啥:复****杂的分析任务,需要边看边调整
我的使用场景🌰:总结小红书中关于香港旅行的攻略爆款笔记,并且生成报告!
使用流程:
- 我:收集关于"香港旅行"的小红书笔记,按照点赞加收藏最多前3的排名
- Fellow 自动规划:搜索→抓取→分析数据→提炼规律→生成报告
- 我可以看到每一步进展,觉得方向不对随时调整
- 最后生成包含数据表格、核心洞察、内容模板的完整报告


花了 20 分钟,相当于以前 2 小时的工作量!
优点:
- ✅ 自动规划任务步骤,很智能
- ✅ 过程可视化,随时可以介入
- ✅ 输出质量高,排版很专业
缺点:
- ⚠️ 超出免费额度之后需要付费
我的评分: ⭐⭐⭐⭐⭐(复杂任务首选)
工具 3️⃣:Trae
适合啥: 处理本地文件,注重隐私
我的使用场景🌰:批量整理本地 Markdown 笔记!
使用方式:
- 扫描指定文件夹的所有笔记
- 自动提取关键信息(标题、标签、核心观点)
- 生成索引文件,建立知识网络
- 添加反向链接

优点:
- ✅ 完全本地运行,数据安全
- ✅ 可以直接操作文件
- ✅ 适合处理私密内容
缺点:
- ⚠️ 需要一点技术基础
- ⚠️ 配置稍微复杂
我的评分: ⭐⭐⭐⭐(隐私党必备)
工具 4️⃣: CherryStudio
适合啥: 构建专属 Agent 助手,处理特定场景任务
我的使用场景🌰:最近 CherryStudio 出了 Agent 功能,我立马搭了两个配图 Agent!
场景 1:公众号配图 Agent
- 设定风格:简洁专业、配色沉稳
- 输入需求:文章标题+关键词
- 自动生成:符合公众号调性的配图
场景 2:小红书配图 Agent
- 设定风格:活泼明亮、吸睛抓眼
- 输入需求:笔记主题+关键词
- 自动生成:适合小红书风格的配图
搭建好后,每次用只需要:
- 选择对应的 Agent(公众号 or 小红书)
- 输入文章标题和关键词
- Agent 自动生成符合该平台风格的配图

不用每次重新描述需求,超方便!
优点:
- ✅ 轻量级,在对话界面就能构建 Agent
- ✅ 可以创建多个专属 Agent,各司其职
- ✅ 可以对比多个模型的生成效果
- ✅ 保存后随时调用,不用重复设置
缺点:
- ⚠️ Agent 功能还在完善中
- ⚠️ 复杂逻辑任务还有待加强
我的评分: ⭐⭐⭐⭐(垂直场景专属助手)
工具 5️⃣: Claude Agent Skills
适合啥: 知识资产化,正在探索的未来方向
我的真实感受:这个工具我还在摸索,上手成本确实高,但越研究越觉得它的设计理念太超前了!
核心亮点:任务作为"技能"而非"独立角色"。它把能力封装成可复用的"技能模块",就像给 AI 装上"即插即用"的能力包!
举个例子🌰:竞品评估流程
- 把评估流程固化成一个 Skill
- 包含:信息收集方式、对比维度、输出模板
- 不用重新描述,一键复用
关键是:****这些 Skill 依赖主Agent 的上下文!
- 不是独立运行的,而是在你对话时随时调用
- AI 会根据当前讨论,灵活使用这些技能
- 就像你的大脑里装了一套"专业技能包"
优点:
- ✅ 任务作为"技能"而非"独立角色",依赖主 Agent 上下文
- ✅ 把判断标准、处理流程固化为可复用模块
- ✅ 低 Token、低维护成本,快速扩散为组织资产
- ✅ 多场景复用,一次定义永久受益
缺点:
- ⚠️ 上手成本高,需要时间探索
- ⚠️ 需要理解"技能模块化"的思维方式
- ⚠️ 目前生态还在建设中
我的评分: ⭐⭐⭐⭐⭐(组织级知识资产化的未来)
总结一句话:这不只是工具,而是把组织的判断标准、处理流程变成可传承的数字资产。
🎯 怎么选工具?我的决策矩阵
场景 1:每天都要做的固定任务
→ 选 Coze Workflow
→ 一次搭建,长期受益
场景 2:复杂的分析任务
→ 选 Fellow/Flowith/Manus
→ 可视化过程,随时调整
场景 3:处理本地文件/隐私内容
→ 选 Trae
→ 数据不出本地,安全
场景 4:构建专属 Agent 助手
→ 选 CherryStudio→ 垂直场景,保存复用
场景 5:知识资产化,多场景复用
→ 选 Claude Agent Skills→ 技能模块化,组织传承
核心原则:没有最好的工具,只有最合适的场景! 💡
💪 我的 3 个实用建议
建议 1️⃣:不要追求"一个工具搞定一切"
我现在的工具组合:
- 日常对话 → CherryStudio + Claude
- 定时任务 → Coze Workflow
- 复杂分析 → Fellow
- 本地文件 → Trae
让每个工具做它最擅长的事!
建议 2️⃣:先问自己"值不值得自动化"
3 个判断标准:
✅ 频率高吗?
每天要做 → 值得自动化
每月一次 → 手动就行
✅ 逻辑清晰吗?
步骤明确 → 适合自动化
需要创意 → AI 只能辅助
✅ 耗时多吗?
每次 30 分钟+ → 必须自动化
每次 5 分钟 → 没必要
建议 3️⃣:先跑通最小版本,再慢慢优化
不要一上来就追求完美!
我的 3 步法:
第 1 版: 实现核心功能就行,快速验证可行性
第 2 版: 实际用起来,记录问题,每周优化一次
第 3 版: 加入容错机制,优化输出格式
快速看到价值,才有动力持续优化! 🚀
✨ 这些工具改变了我的工作方式
✅ 节省时间:每天至少省 1 小时重复劳动
✅ 提升质量:AI 的分析比手动更全面
✅ 减少焦虑:不用担心遗漏重要信息
✅ 更多创造:把时间用在真正需要思考的事上
💬 写在最后
Agent 不是为了炫技,而是真正能解放你的重复劳动!
核心就是找到适合自己的工具组合,搭建起自己的自动化工作流 💪
记住这个公式:
🎯 明确场景 + 🛠️ 选对工具 + 🔄 持续优化 = ✨ 高效工作流
那么,如何系统的去学习大模型LLM?
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