2026-06-03 13:23

扣子3.0实测:手机就能远程遥控你电脑里的Agent

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头图

本文来自微信公众号: 量子位 ,作者:关注前沿科技


看一眼这个游戏,做一个类似《我的世界》的游戏项目。



先来看第一个实测。


我们给扣子3.0抛了一个科技媒体编辑非常高频的需求:


做一个AI热点追踪仪表盘的网页Demo,用来每天追踪AI行业热点。


这个需求看起来简单,但真正做起来并不只是写个页面。


编辑要先判断今天哪些新闻值得写;还要补背景、查事实、找角度;接着要把需求拆成页面模块;最后才是代码实现。


所以我们没有让一个AI从头干到尾,而是在同一个项目里安排了4个Agent协作:



    做一个“AI热点追踪仪表盘”的网页Demo,用来每天追踪AI行业热点。页面要求也尽量贴近真实工作场景:顶部是“今日AI热点总览”,中间是6张热点卡片,每张卡片包含标题、热度、写作角度和风险提醒;右侧是“选题优先级排序”;底部给出“今日可写文章标题建议”。




    以前的AI处理这类任务,通常会得到一个大而全的回答:前面讲选题,中间讲页面,后面突然开始写代码。




      还是做“AI热点追踪仪表盘”,但要求不只是生成页面Demo,而是变成一个本地能跑的项目。



      再接下来,我们进一步做个更有产品感的实测——


      做一个AI编辑部桌宠。


      Prompt是这样的:


        开发一个“AI编辑部桌宠”的网页应用Demo。它常驻在电脑桌面角落,面向科技媒体编辑使用。技术栈使用React+Tailwind,整体风格可爱、轻量、有科技感。桌宠形象可以是小机器人、小猫或者小光球,需要有4种状态:待机时眨眼、轻微漂浮;思考时头顶出现加载动画;提醒时弹出气泡,说“今天还有3个热点值得跟进”;夸夸状态下,完成任务后给编辑一句鼓励。左侧是“今日任务”列表,包括追热点、查资料、写标题、改稿子。右侧是“桌宠对话气泡”,展示它给编辑的提醒。底部有三个按钮:“帮我找选题”“帮我改标题”“提醒我休息一下”。点击不同按钮后,桌宠状态要发生变化。点“帮我找选题”,桌宠进入思考状态,并输出3个AI行业选题;点“帮我改标题”,桌宠给出3个更吸睛的标题版本;点“提醒我休息一下”,桌宠切换成关心语气,提醒用户休息。



        虽然这类应用很迷你,但却足以考验扣子3.0几件事:


        能不能把一个模糊创意变成清晰产品结构,能不能把好玩和有用结合起来,能不能直接生成可运行代码并说明后续如何扩展。


        实测继续。


        我们接下来再把一个选题内容直接变成一个视频。


        首先,我们在编辑部群里,@多个Agent,用下面这句Prompt生成一篇文章(有种让Agent自己卷起来,我们只需pick好的结果的感觉):


          选择今天一篇关英伟达的选题,并生成1000字的科技文章。



          然后我们新建一个视频项目:



          把刚才生成好的文章丢进去,再附上一句简单的Prompt:


            生成一条45秒短视频方案,风格要科技感、节奏快,适合微信公众号视频号或小红书传播。




            短视频创作的麻烦,在于它从来不是单点任务。脚本、分镜、角色、道具、镜头、字幕、配乐、剪辑节奏,每一个环节都能单独写一大段,但真正难的是它们要互相对齐。


            最后一个实测,是手机和电脑的联动。


            我们在本地电脑桌面上放了一个英伟达财报的PDF,然后在扣子3.0的手机端,直接让它从电脑桌面读取文件并解读:


              我电脑桌面上有一个英伟达财报的文件,帮我调取并做分析。



              过去很多AI工具最大的断点就在这里:它能给建议,但拿不到你的本地材料;它能写提纲,但不知道你电脑里那份速记到底讲了什么;它能分析趋势,但你还得先把文件上传、整理、复制、粘贴。


              这次是真的能拉项目


              过去很多AI对话更像临时问答,你今天问一个问题,明天再问一个问题,中间的资料、角色、产物经常散落在不同会话里。


              这点其实是很重要的。


              因为真实工作很少是一问一答解决的。写一篇稿子、做一个Demo、剪一条视频、开发一个小应用,都需要多轮推进、多角色协作、不断沉淀中间产物。


              Agent要真正干活,不能只停留在对话框里。



              从谁更聪明,到谁更会打配合


              过去一年,AI产品的竞争很容易被简化成模型能力竞争:


              谁更聪明,谁推理更强,谁写代码更好,谁上下文更长。


              这些当然重要,但到了Agent产品阶段,另一个问题开始变得更关键:


              一个AI再聪明,能不能和其他AI、工具、人类一起工作?


              这背后其实是Agent产品的一个重要方向:


              真正好用的Agent,不应该只比单点能力,而要看它能不能进入真实工作流。


              能不能把任务拆开,能不能接住上下文,能不能调用工具,能不能沉淀资产,能不能跨端延续,能不能让用户少切窗口、少搬材料、少重复解释。

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