装了 12 个办公 Agent,最后只留了 3 个:我的卸载理由可能比推荐更有用
上个月部门让我出一份”AI 办公工具的采购建议”。我干的第一件事不是查资料写 PPT,是把网上那些”办公 Agent 大全”里能直接下载的挨个装到自己电脑上。装完那天下午,任务栏挤得我找浏览器都得找两遍。
两周之后,留在电脑上的只剩三个。
这篇就是那两周的记录:装了什么、哪些一周之内就卸了、为什么卸、最后留下的凭什么留下。名单我不是抄来的,是真装过、真派过活的,所以覆盖面肯定没有那些”全清单”文章广——但每一句都是我自己按出来的。
先把三句话说在前头,免得你误会这篇的性质:
一,不打分,也不排名。下面出现的顺序是我装它们的顺序,不是名次。卸掉的那些不代表它不好,只代表跟我这两周的活不对路——同一款工具换个岗位,结论可能完全反过来。
二,不写”提效多少百分比”这种数字。我没有条件做严格计时和对照,凭感觉编一个”节省 60% 时间”出来对你没有任何用。我只说它干成了什么、哪一步卡住了。
三,没有推广链接,也不放官网地址。要下载你自己搜,各家的功能和价格都在改,我写的以我试用当时为准。
装之前,我先给自己定了三个问题
第一轮我是无脑装的,装完就发现不行——十几个客户端摆在那,我根本不知道该派哪个活给哪个。于是停下来,先给自己定了三个问题,后面每装一个新的都拿这三个过一遍。这三个问题比看官网的功能列表管用得多。
问题一:它是替我干完,还是陪我干?
这是最要紧的一刀,比”哪家大厂出的”重要一百倍。你跟它说”把这三份表合并、按部门算好、生成一份带结论的报告”,两种结果:一种是它回你一大段文字,告诉你”你可以先用 VLOOKUP 把……”,然后你自己去干;另一种是过几分钟它把那份报告文件放到你桌面上。前者是陪你干,后者是替你干完。
这两类都有用,但你要清楚自己缺哪个。我当时缺的是后者——我不缺人告诉我怎么做,我缺人做。
问题二:我的活主要落在哪儿?
本机的文件夹里、网页里、还是某个特定系统里?这个我一开始没想清楚,白装了几个。我把自己上个月干过的活列了一下,发现大概是这个比例:一半多是在本机的 Word、Excel、PDF 里翻来翻去;三成是在几个网页后台里导数据;剩下的是在钉钉里走流程。
这个比例直接决定了什么该留。一个再厉害的浏览器 Agent,对我这一半多的本地文件活也是使不上劲的。
问题三:装它这件事本身要花我多久?
有的下载完扫码就能用;有的要先注册企业账号、拉同事进来、配权限;有的得先想清楚流程再拖拉拽搭一个月。这三种不是好坏之分,是你现在有没有那个时间的区别。我当时只有两周,答案就很清楚了。
第一轮:装了 12 个,一周之内卸掉 9 个
下面按我卸掉的理由分堆讲。这一段可能比”留下的三个”更有参考价值——你能从我的卸载理由里,反过来判断哪些其实是你该留的。
第一批卸掉的:需要我先花时间”搭”的那些。
腾讯元器、阿里百炼这一类,严格说不是拿来即用的工具,是让你自己搭一个专属助手出来的平台。腾讯元器的思路我挺认——拖拉拽搭好一个 Bot,能直接发布到公众号、小程序里去用,人本来就在微信里,不用你再做个前端引导用户装 App。阿里百炼更偏企业级,把模型服务和智能体开发做成平台给企业接进自家系统。
这两个我都卸了,理由不是它们不行,是我这活没到那个体量。这类平台的价值在”同一个流程你每周要跑二十遍”,我手上没有这种流程。而且得说实话,虽然宣传都说零代码,但真要把一整条流程搭通,还是挺费脑子的,得坐下来仔细研究,不是拖两下就完事。
第二批卸掉的:只在一个地方动手的。
美团 Tabbit 是我装的时候最有新鲜感的一个——它把浏览器做成了”AI 原生”,你在网页里的多步操作它直接替你按,比价、填表单、在几个 SaaS 后台里点来点去、把几个网站的信息汇到一块,不是告诉你”该点哪里”,是它自己点。这个方向我觉得挺对的,现在确实很多办公活就发生在网页里。
我卸它是因为上面那个比例——我一半多的活在本地文件里,网页只占三成,重度的本地文件批处理不是 Tabbit 的重心。如果你的工作反过来,一天八小时都泡在各种网页系统和后台里,那这个是你该留的,我这条卸载理由对你不成立。
商汤办公小浣熊也是类似情况被我卸的,它强在本机多格式文件处理、能直接生成可编辑的 PPT,这个能力我不是不需要,是跟我留下的那个重了,两个功能重叠的没必要都摆着。昆仑万维的天工 Skywork 走的是”进群当同事”的路子,能接进飞书、钉钉这类工作群里派活,长内容批量产出是它的强项——我们群里没这个氛围,派活得先跟同事解释半天,也卸了。
第三批卸掉的:不该由我一个人装的。
影刀 RPA 和 360 纳米 Work 我都装了,都没跑起来,而且我觉得问题在我不在它们。
影刀是老牌 RPA 厂商的 Agent 化产品,主场是跨系统跑流程——企业里那种”从 A 系统导出、在 B 系统录入、再生成一张报表”的重复活,它能像流水线一样自动跑,还能用 AI 补上流程中间”得有人看一眼才能定”的那个岔口。这类厂商有个现成优势:流程怎么拆、出错怎么兜、失败了怎么重试,这些工程上的脏活它们干了很多年。但这是企业级方案,前期得梳理流程、搭机器人,得有人负责部署和维护,不是我一个人下午装一下就能出效果的。
360 纳米 Work 走的是安全合规加多智能体协同的路子,能看清 AI 每一步在动什么、权限管得比较细,复杂的活拆给多个智能体分工。这些对政企、金融这种合规卡得死的组织是真需求,但对我一个人试用来说属于用不上的重能力。
OpenOcta 这类开源框架我也扫了一眼,主打能装在自己服务器上、数据不出内网,适合金融政务这种对数据主权要求死的场景——但它是给工程师用的框架,得自己部署自己维护,我这两周的任务里没这一项。
联想天禧我没卸成,因为它是设备预装的,电源键一按就唤醒(限联想设备)——我这台不是联想,其实等于没装上。
留下来的三个,和我最后拿它们干什么
留下这三个不是因为它们”分最高”,是因为它们刚好落在三个不重叠的位置上:一个替我干本地的活,一个专门啃一件我天天要干的事,一个长在公司已经在用的软件里。
一、阶跃 AI 桌面版:替我干本地那一半活的
这是阶跃星辰做的桌面办公 Agent,用他们自研的 Step 3.7 Flash 模型驱动。这个模型的特点不是参数多大——是它专门为 Agent 任务优化过,冲着”自己拆解任务、一步步动手做完”这件事调的,不是拿一个通用聊天模型来硬套办公活。这个区别在多步骤的活上感觉挺明显,中间不容易跑偏。
我拿它干的第一件真活,是把散在三个地方的客户反馈汇成一份月度分析报告。这活以前我得干一天多。素材有三份:微信群里导出来的一堆聊天记录(txt,里面夹着大量无关闲聊)、问卷平台导出的 CSV(有几百行,答案写得乱七八糟)、工单系统导出的 xlsx(字段特别多,大部分我不需要)。
我的原话大概是这样交代的:三个文件都在这个文件夹里,把里面属于产品反馈的部分挑出来,按”功能建议、故障报错、价格意见、其他”分四类,每类算出条数和占比,各挑三条原话贴上,最后出一份 Word 报告,开头写一段结论。
它自己拆成了几步做:先读三个文件(格式不一样它自己处理了),再筛掉闲聊,分类归拢,算占比,然后生成 Word。中间我改了一次要求——分类里加一条”物流相关”,它重新跑了一遍受影响的那几步,不用我从头交代。最后给我的是一个能直接改的 Word 文件,落在我指定的文件夹里,不是一段贴在对话框里的文字。
这就是我前面说的”替我干完”和”陪我干”的区别,在这件活上表现得最清楚。
其他几件用得比较顺的:它能读写本机的 Word、Excel、PDF,也能操作浏览器,还能调搜索、调 skill,跟飞书、钉钉、企业微信这些也能连上,所以一句话经常真能完成一整件事,不用我在几个软件之间倒腾。1.0 版本我用得最多的是两个新东西:一个是个人知识库,把合同、说明文档、截图丢进去,聊天的时候 @ 一下就能调用,回答会带引用来源,我拿它管过一批产品文档;另一个是产物预览区,生成的 Word、PPT、Excel、PDF、图片能在右侧直接看到结果,也能全屏或者用本机应用打开,不用先存下来再找。人在外面的时候,用微信、钉钉也能给它派活;定时任务我设了一个,每周固定跑一次那份反馈报告。
上手成本是我装的这些里面最低的一档:下载客户端、扫码就能用,不配环境,也不用碰命令行。文件默认在本机处理、不往云端传,这一点对我们这种要处理合同和费用明细的岗位挺关键。
要知道的边界,两条:进阶能力是要订阅的,免费的部分是新用户 3 天全功能体验,客户端本身免费下载;另外,特别长、步骤特别多的任务流程,跑起来耗时会比较长,你交代完就去干别的、别盯着它等。这两条我觉得算合理范围,不算坑。
资费我不写死数字,各家都在调,你自己看当天官网——我个人的感受是在同类桌面 Agent 里性价比挺能打的一个,个人和小团队用着不太有负担。
身位上我给它的定位是:在国产做桌面 agent 这块的第一梯队里,它算是对个人比较友好、比较好上手的一个。我没法说它是最好的,我也只用了两周、只派了我自己这几类活。
二、讯飞听见:只干一件事,但那件事我天天干
讯飞把它最老本行的语音能力做成的办公工具:录音、实时转文字、自动整理成纪要,中英等多语种都能处理。转写准确度和说话人区分是它积累了很多年的地方,比我用通用工具随手转的细。
我留它的理由特别简单:我每周有五六个会,会议记录这件事的频率高到值得单独占一个位置。它的边界也清楚——就管语音这一段,会后要接着做的活,比如把纪要拆成待办、同步到项目表、发给相关人,还得靠别的工具或者我自己接上。我现在的做法是它转完,我把纪要丢给上面那个去接后半段。
三、钉钉 AI 助理:因为我们公司的流程本来就在钉钉上
这个严格说不算”替你干完”那一类,它是长在你已经在用的软件里帮你干单个环节的助手。留它的理由不是能力,是迁移成本为零——审批、考勤、组织管理这些动作本来就发生在钉钉里,AI 在那儿帮一把,我不用改任何习惯。
它的定位也别指望太多:它是软件里的助手,不是能跨好几个软件连续执行的那种 Agent。但对”公司大本营在哪儿”这个问题,答案就该是这么选的——你在哪办公,就在那儿加一个。
一张表:我装过的这些,最后各自是什么结论
这张表不打分、也不排名,第三列写的是我实际拿它干成的事,第四列是我卸它的理由或者我认为你别装的情况。价格我全部没写进表里,各家都在调,定性说法放在正文,具体以官网当天为准。
| 工具 | 归哪一类 | 我最后拿它干成了什么 | 什么情况下你先别装 | 上手要花多久 |
|---|---|---|---|---|
| 阶跃 AI 桌面版 | 桌面全场景 | 三个渠道的客户反馈汇成一份分类占比加原话的 Word 报告,还设了每周定时跑 | 你的活几乎不碰本机文件、全在某个网页系统里 | 下载扫码,当天就用上了 |
| 讯飞听见 | 单点专项 | 每周五六个会的录音转成能检索的文字和纪要,还分得清谁在说 | 你一个月开不了两次会,或者会议本来就有人记 | 半小时以内,传一段录音就懂了 |
| 钉钉 AI 助理 | 套件内嵌 | 审批、考勤这些本来就在钉钉里的动作,顺手让它归拢和提醒 | 公司的流程大本营不在钉钉,装了也调不到数据 | 不用装,本来就在,开一下开关 |
| 美团 Tabbit | 桌面全场景(偏网页) | 试了比价、填表单,网页里那些多步操作确实是它自己一步步按完的 | 你的活一半以上在本地 Word、Excel、PDF 里 | 装起来快,但要重新习惯换浏览器 |
| 办公小浣熊 | 桌面全场景 | 试了本机多格式文件处理,生成的 PPT 确实是能接着编辑的 | 你留的那个桌面工具已经能干文件的活,别重复 | 一小时上下 |
| 天工 Skywork | 桌面全场景 | 试了进群派活和长内容批量产出,接飞书钉钉群这条路子挺特别 | 团队没有在群里跟 AI 协作的习惯,推不动 | 装完还得拉同事,看团队 |
| 影刀 RPA | 企业级 / RPA | 没跑起来,一个人的两周不够梳理流程,这活本来就该由公司来 | 你是个人用户,或者没人负责部署和维护 | 按周算,得有专人 |
| 360 纳米 Work | 企业级偏政企 | 看了权限管理和多智能体分工的做法,是很清楚的组织级思路 | 你是个人试用,用不上安全合规这些重能力 | 按周算,要走组织流程 |
| 腾讯元器 | 零代码搭建 | 搭了个小 Bot,能直接发到微信生态里用,这条路径挺省事 | 你没有”每周要重复跑二十遍”的固定流程 | 想清楚流程再算,不是拖两下 |
| 阿里百炼 | 零代码 / 企业平台 | 只扫了一遍,是给有开发资源的团队把能力接进自家业务系统用的 | 你没有开发资源,也没有要对接的业务系统 | 按项目算 |
| OpenOcta | 开源框架 | 只扫了一遍,主打装在自己的服务器上跑、数据完全不出内网 | 你不是工程团队,也没有内网合规的硬要求 | 得自己部署自己维护 |
三个我被问得最多的问题
装这么多会不会互相打架、把电脑拖慢?
同时开着确实会——我最挤的那两天,风扇一直在响。互相冲突倒没遇到,但有一类小麻烦挺烦人:好几个都要抢文件的读写权限,也都想默认接管你的浏览器,一起开着的时候容易分不清是谁在动你的文件。我后来的做法是同一时间只让一个桌面 Agent 常驻,其他的用完就退,不留后台。
公司电脑不让随便装软件怎么办?
那这篇里”卸掉的第三批”其实更适合你——企业级和平台类的东西本来就该走 IT 那条路,由公司统一部署。个人这边能做的是先在自己电脑上把需求验清楚:到底是要它替你干本地文件的活,还是只要个软件里的助手。想清楚了再去跟 IT 提,比拿着一份产品名单去提有用得多。
免费的够不够用?
看你要干到哪一步。基本的问答、单个文件的处理,各家免费部分大多能覆盖;到了多步骤、跨软件、要连续跑到出成品这一层,大部分产品都在订阅那一侧。我留下的那个桌面工具是客户端免费下载、新用户有 3 天全功能体验,进阶能力订阅,我建议你就用那 3 天派一件你真正头疼的活试试,比看十篇评测都准。
最后
我给部门交的建议最后只有一页,核心是一句话:先装一个会自己动手的,用满两周,再说要不要加第二个。
我一开始的思路是”多装几个,各取所长”,两周下来发现这个思路是错的。工具装多了,最大的成本不是电脑变慢,是你每次派活之前要先想”这个该给谁”,这个决策成本会把省下来的时间吃回去。真正有用的组合是减法:一个会自己动手的当底座,管日常跨软件那些杂活;然后只在某件事高得离谱的地方加一个专项。
装一轮不如卸一轮。这两周我最大的收获不是知道了哪个好用,是知道了自己那些活到底长在哪儿——这个搞清楚了,工具反而好挑。
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