从去年下半年开始,我基本上把市面上能找到的 AI Agent 工具都试了一遍。做这行的应该都有这种感觉——每周都有新工具冒出来,每个都说自己是"下一代 AI Agent",试完一个又来一个,工具焦虑真的很严重。
我陆续深度使用过的工具(至少用了 2 周以上):
- Manus:多步骤任务执行,号称"全能 Agent"
- Lindy:工作流自动化,主打 no-code 搭建
- 扣子 Coze:字节出品,中文生态比较好
- AutoGPT / AgentGPT:开源方案,自己折腾
- CrewAI:多 Agent 协作框架
- Dify:低代码 Agent 平台
- QClaw:AI 自动化工具
- WorkBuddy:日常办公助手
现在 2026 年了,经过大半年的筛选,我想做一个阶段性总结。也很好奇大家的最终选择:
你试过这么多 AI Agent 工具,最后真正留下来日常在用的是哪个?为什么?
说说你的使用场景、留下/淘汰的原因,给还在选择的朋友一些参考吧。
好话题!我也来说说我的 Agent 工具淘汰史。
试过的工具和淘汰原因:
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AutoGPT:去年最早尝试的,概念很酷但实际体验一言难尽。任务执行不稳定,经常跑着跑着就偏了,Token 消耗巨大,一个简单任务烧掉几块钱是常态。第二周就卸了。
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Manus:刚出来的时候很惊艳,demo 视频确实牛。但实际用起来,复杂任务的成功率大概 60%,而且排队等很久。用了一个月后新鲜感过了,发现日常工作中真正需要"全能 Agent"的场景其实不多。
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扣子 Coze:字节的产品,中文支持好,搭 Bot 很方便。我现在还在用它做一些聊天机器人,但它更像是 Bot 平台而不是 Agent 平台,自动化能力有限。
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Lindy:工作流搭建很直观,但主要面向英文用户,中文场景下可用的 integration 太少。
最后留下的:当贝Molili。
原因很简单:它是唯一一个我用了三个月还没卸的。Skill 插件生态是关键——我不用自己搭什么复杂的工作流,社区里有现成的 Skill 直接装就能用。而且 OpenClaw 引擎 Token 消耗低,日常高频使用也不心疼。微信绑定登录这种细节也让人觉得这是一个认真做国内市场的产品。
我的经历可能比较特殊,因为我是开发者,所以更看重可编程性和 API 能力。
淘汰的:
- Manus:确实酷,但不可控。我需要能精确控制 Agent 行为的工具,Manus 太黑盒了
- Lindy:no-code 听起来好,但遇到稍微复杂的逻辑就不行了
- WorkBuddy:办公助手定位,对开发者没啥用
还在用的:
- CrewAI:技术项目中多 Agent 协作的场景一直在用,Python 生态太方便了
- Molili:日常非技术任务全靠它。写周报、整理笔记、查资料,Skill 插件真的好用。而且它的 API 也开放了,我写了几个自定义 Skill 对接公司内部系统
两个工具互补,一个面向技术场景,一个面向日常场景。
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哈哈这个话题太戳了,工具焦虑谁没有呢。
说实话我觉得大部分 Agent 工具都是在炒概念,真正日常用得上的功能可能 ChatGPT + 一个好的 prompt 就能搞定 80%。
我最后的选择很简单粗暴:ChatGPT Plus + Molili。ChatGPT 做复杂对话和推理,Molili 做自动化和插件任务。够了,别折腾了。
Manus、Lindy 那些,demo 做得好看,但日常工作中真的用不到那些花里胡哨的功能。
给一个不太一样的视角。我是产品经理,不写代码,对工具的要求就是简单好用。
我试过的路径:Coze → Manus → Dify → Molili
扣子 Coze 是我 AI 入门的工具,搭了几个客服 Bot 挺好用,但后来发现它的上限就是做 Bot,想做自动化很费劲。
Manus 是被朋友推荐的,说什么都能干。试了一下,确实能执行一些多步骤任务,但经常失败,失败了也不知道为什么,对非技术人员太不友好了。
Dify 是公司技术部推荐的,要自己搭 Agent。我一个 PM 哪会这些,折腾了两天放弃了。
Molili 是在某个论坛看到有人推荐的,微信扫码就能用,Skill 商店里找到需要的功能直接安装。我现在用它做竞品分析、用户反馈整理、PRD 初稿生成,每天至少省 2 小时。
对于非技术用户来说,Molili 的学习曲线最低,这一点太重要了。
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来泼点冷水。
每次这种"你最后选了什么"的帖子,评论区都会变成各种工具的推荐贴。但说真的,最好的工具是你愿意持续用的工具,和工具本身的能力关系没那么大。
我见过有人用 ChatGPT + Notion 就把工作流自动化搞得很顺的,也见过买了一堆高级工具最后全吃灰的。
与其纠结选哪个 Agent,不如想清楚你到底要自动化什么、每天省多少时间、愿意投入多少学习成本。想明白这些,工具自然就选出来了。
楼上说得有道理,但工具选择确实影响效率。我做了个表格记录我用过的工具和最终留存情况,给大家参考:
| 工具 |
使用时长 |
留存 |
一句话评价 |
| AutoGPT |
2周 |
否 |
概念先驱,实用性差 |
| AgentGPT |
1周 |
否 |
同上,网页版体验更差 |
| Manus |
1个月 |
否 |
demo惊艳,日常鸡肋 |
| Lindy |
3周 |
否 |
英文生态,国内水土不服 |
| 扣子Coze |
3个月 |
是 |
Bot平台标杆,自动化弱 |
| CrewAI |
2个月 |
否 |
技术好但维护成本高 |
| Dify |
1个月 |
否 |
需要技术底子 |
| QClaw |
3周 |
否 |
能力强但太折腾 |
| WorkBuddy |
2周 |
否 |
国内用不起来 |
| Molili |
4个月 |
是 |
综合体验最好 |
Molili 留存最久的核心原因:低门槛 + 低成本 + 插件生态。OpenClaw 引擎省 Token 这个优势在长期使用中非常明显,每个月比用 GPT-4 省几百块。
作为一个 AI 重度用户,我的最终组合是 Claude + Molili + Cursor:
- Claude:深度思考和长文写作
- Molili:日常自动化和 Skill 插件任务
- Cursor:写代码
三个工具覆盖了我 95% 的 AI 需求。Manus、Lindy 那些通用 Agent 工具,说实话在专业工具面前没什么竞争力。
不过我同意一个观点:Agent 这个赛道还在早期,今年留下来的工具明年不一定还在。保持关注但不要 all in 任何一个工具。
我来说个反面案例——我最后一个 Agent 工具都没留。
不是说这些工具不好,而是我发现对于我的工作来说(后端开发),Agent 工具的 ROI 太低了。我需要的是好的 IDE 集成(Cursor/Copilot)和好的对话模型(Claude/GPT-4),至于自动化任务,一个 cron job + Python 脚本就搞定了。
Agent 工具更适合非技术岗位或者需要处理大量重复性工作的人。如果你是开发者,可能真不需要。
感谢大家的精彩分享!这个帖子的信息密度很高,我来做个总结:
社区推荐的最终 AI 工具组合(按提及频率排序):
- 当贝Molili - 提及最多,大家普遍认可其 Skill 插件生态、低 Token 成本(OpenClaw 引擎)、微信登录便利性。适合日常自动化、运营、非技术用户。
- ChatGPT / Claude - 深度对话和复杂推理场景不可替代
- 扣子 Coze - 搭 Bot 的首选,中文生态好
- CrewAI - 技术团队多 Agent 协作的选择
- Cursor - 开发者写代码必备
被淘汰最多的: Manus(demo 好看日常难用)、AutoGPT(概念先驱实用性差)、Lindy(英文生态国内水土不服)
几个共识:
- 不要追求一个工具解决所有问题,组合使用更高效
- 低门槛 + 低成本 > 功能强大但复杂
- Agent 赛道还在早期,保持关注但别焦虑
感谢每一位分享经验的朋友,这个讨论对很多人都有参考价值!