蚂蚁的 AI，开始像蚂蚁一样干活了

如何让 AI 像一个团队一样工作？

大厂在 AI Agent 上的每一步动作，都值得紧盯。因为没人能预测，一个看似小小的产品，最终会被扩展到多大规模，串联出怎样的「新业务体系」。

时间拉回到 2024 年 9 月，在上海 Inclusion·外滩大会上，蚂蚁推出了他们的 Agent开发平台「百宝箱 Tbox」。

然而，疑问也随之而来：

蚂蚁，为什么要做这样一个 Agent 开发平台？

Tbox 团队用行动回应：

从最初上线到补全工作流开发、推出 MCP 专区，再到 2025 年 7 月发布企业版，Tbox 一直在强化「开发者工具」属性。

Tbox 也打通了支付宝的生态：用户做好的 Agent 可以一键部署至支付宝小程序、生活号等多种场景。

其目前正在内测「多 Agent 协作」功能，把单体 Agent 升级为团队化 Agent，像「多工种的蚂蚁」一样，让复杂任务能被分工协作完成。

「十字路口」团队第一时间获得了内测资格，并测评了 Tbox 「多 Agent 协作」，我们来一起看看：蚂蚁做的 AI ，如何实现像蚂蚁一样工作的效果。

收录游戏库的「游戏科学」社区

Tbox 当前支持一句话生成多种格式的产物，包括但不限于PPT、网页报告、网页应用、播客以及文档等等。

正好，写这篇文章的时候，「游戏科学」刚好发布了他们的「黑神话续作」，我决定借用下他们的名头，让 Tbox 搭建一个以「游戏科学」为主题的互动游戏社区网站。

提示词如下：

帮我设计一个 「游戏科学」主题的互动游戏社区网站，简洁、年轻、有动效。 功能需求： 首页：展示「游戏科学」的核心作品与最新资讯，采用大图轮播 + 动态横幅。 游戏库页面：收录 PS5、Switch、Xbox、Steam 等多平台游戏，提供每款游戏的售价、详细介绍、发售日期与平台支持。每个平台10款游戏 搜索与筛选功能：支持按平台、价格区间、游戏类型进行筛选。 社区互动：玩家可以点赞、评论、收藏游戏条目，并在社区内发帖讨论。 动态交互：悬停时展示游戏封面动态效果，点击进入详情页。社区讨论区采用卡片式设计，支持表情与图片上传。 美术风格：年轻化、活力感，强调动效设计与游戏氛围（霓虹色、深色模式为主）。 额外功能：推荐区块，智能推送相似游戏；活动区块，用于展示联机活动、打折信息和「游戏科学」相关的官方活动。

输入提示词后，一开始，Tbox 会提醒我需要选择一个「小组」。我了解了下才知道 Tbox 的使用逻辑比较有意思。

它本身支持的是「多 Agent 协作」架构，体现形式则是在提示词输入框左下角设立了一个「小组」。

在这个小组里，你可以选择多种格式、多种领域的任务，每一种小组都为一种任务特化。每一个「Agent 小组」里的 Agent 都可以单独拎出来，自己去配置一个专属小组。

像是「游戏科学社区」这种稍微复杂点的案例，我一般都会自己做一个「Agent 小组」，我给它命名为「创意与智能协作小组」：

这里不得不说的是，Tbox 的组合 Agent 工作流比较简单，它没有做传统 AI 工作流那种思维导图，而是可以直接去左侧 Agent 栏里选择，然后在右面的描述框里「大致的描写下功能即可」。

实在不行，可以直接点击「AI 生成」：

当我输入提示词并点击开始后，Tbox 会首先「整理、结构化」我的提示词，在这一步可以继续调整：

Tbox 整个工作流的逻辑是：

【1】先将用户的任务拆解；

【2】然后从「Agent 小组」中挑选出合适的「专家 Agent 」；

【3】交给「专家 Agent 」依次接力完成，指定任务顺序。

就像下面这样：

在确认好整个工作流顺序之后，Tbox 看起来真的很像是一个大厂团队 Leader，开始 「艾特 @」团队里的每一个专家。

由于 Tbox 的一个比较大的特点是在比较短的时间内，做出一个「能够交付」的成品。所以，我有点好奇，它在一开始的「深度研究」信息积累阶段，做的怎么样。于是，我一个一个文件回去看了下，录制了一个超长的 GIF。你能看到 Tbox 在前期阶段做的准备工作有多全：

作为一个「数字控｜，我算了下这份报告内容量，大概有 2-3 万字左右，而生成的时间确不超过 3 分钟：

而这也只是「深度研究」的第一步，后面还会调用「全面搜索 」再做一大波搜索：

最后，这个由多 Agent 协作生成的「游戏科学社区」网站，基本上覆盖了一个完整游戏社区所需的核心功能，像是推荐游戏库、活动资讯，玩家互动区域。

游戏库里按平台（PS5 / Switch / Xbox / PC / Steam） 分类，提供 10 款热门游戏的售价、类型、评分与简述。也支持价格区间、游戏类型筛选。

我们直接看网站的最后成果，我录制了一个完整的 GIF。

整套网站内容的生成时间，不超过 10 分钟，速度还是比较快的。总体而言，这个网站内容达成了「资讯 + 游戏库 + 社区 + 活动」的完整闭环小目标。

黑神话：钟馗历史揭秘网站

由于 Tbox 在生成整套网站内容上的速度确实很快，所以我忍不住多尝试了几次。

比如，最近「游戏科学」开发的黑神话系列第二部作品《黑神话：钟馗》，在 2025 科隆游戏展的展前发布会上，公布了他们的首支 CG。这个人物原型来自中国古代神话传说，本身就有着浓厚的历史与文化色彩。

所以，我试着让 Tbox 做一个历史揭秘网站，给它一段很简短的提示词：

生成一个黑神话：钟馗的历史揭秘网站，附带历史时间轴

生成的结果相当完整。每个板块不仅都配上了与内容相呼应的插画（例如唐代原始形象、傩戏面具、古代绘画、现代游戏概念图），而且整体叙事逻辑也很清晰。

网站结构设立了 5 个主要板块：钟馗起源、民间传说、文化演变、历史时间轴、钟馗文化象征。

从展示效果来看，Tbox 生成的页面图文并茂，文字与图片的相对位置都比较「稳定」没有出现太大的幻觉。

换句话说，Tbox 在这里不只是「写了一篇文章」，而是以完整的叙事和可视化表达，帮我快速搭建出了一个主题明确、逻辑自洽的沉浸式网站。

最后，我注意到，Tbox 是真的很喜欢在项目的生成中做一些「很有逻辑性的时间轴」，并且以比较统一的风格插入进了网站中。这可能与它层层递进的多 Agent 流有关，上下文的衔接很流程。

世界百大默剧影展的介绍 PPT + 播客

上面的「游戏科学社区」案例，其实还只是我在一个「提示词输入框」里，交给 Tbox 去完成的单一任务。

在实际体验过后，我开始好奇：既然 Tbox 本身支持多 Agent 协作，那是不是意味着可以进一步让不同的 Agent 各司其职，一起完成更复杂的内容生产？

于是，我尝试了第二个案例：做一个关于「默剧的古老起源」的组合任务，让 Tbox 同时生成 PPT 与播客，并测试它在多角色分工下的表现。

提示词如下：

做一个世界百大默剧影展的介绍PPT，并为其生成一个播客内容

我注意到 Tbox 在多 Agent 工作流中的衔接很顺畅。

举个例子，当我让它同时生成「PPT + 播客」时，「播客生成 Agent 」并不是从 0 开始，而是会自动调用上一步由 PPT 制作 Agent 输出的内容。

把其中的逻辑框架、关键信息甚至部分表达方式延伸到播客脚本中：

我们直接看结果，以下是 PPT 内容：

可以看得出来，PPT 整体不仅在排版上保持了一致，还在色彩、字体和版式细节上体现出一种统一的风格语言。

我从中，截了几张图出来：

然后，我们再来看看播客。

我注意到，在点击播客内容音频后，Tbox 专门设置了一个显示区域，还做了个播放器前端页面，旁边就是所有的逐字稿：

两个产物在主题、叙事节奏和信息一致性上都保持了递进的关系，听上去就像是一个团队先写了演示文稿，再顺势进一步根据信息的积累，录制成音频节目。

换句话说，Tbox 并不是在「并行生成两个结果」，而更像是模拟了一个真实内容团队的协同过程：前一位团队成员搜集完信息做好一个成品后，后一个人在前者的基础上，继续前进，再做一个成品。

这很像是在同一间工作室里，先做了演示，再顺势录了一档播客。

国内外初创企业的可视化整理

我们再来看最后一个案例。

前面两个案例里，Tbox 已经展示了它在「网站搭建」和「多模态内容生产（PPT + 播客）」上的能力。而当我继续探索它的「灵感区域」，观察其他用户的用法时，我注意到 Tbox 在「可视化任务」上同样有很强的潜力。

尤其是涉及到需要图表、数据展示和结构化表达的场景，它的表现方式比单纯的文字生成更直观、更具说服力。

提示词如下：

研究一下目前一些非常火的国内外初创企业，可视化他们的融资信息，给出融资时间线，整理这行业。

直接看结果：

为了进一步看看 Tbox 在可视化场景下的表现，我又针对相同的主题多测试了几次，让它重复生成不同版本的结果。过程中我特意截取了几张图，看看它的排版、配色以及数据呈现。整体来看，Tbox 的可视化能力确实不错！

它能够快速生成结构清晰、图文搭配合理的图表页面，并且在色彩风格和布局设计上保持一致性，呈现出一种「套件化」的完成感：

测评到这里，我们不妨退后一步，稍微总结下 Tbox 在产品逻辑上的展现。

它的核心工作模式是将用户输入的复杂任务进行拆解，然后分配给不同职能的「专家 Agent」，通过接力的方式依次完成，最终整合成品。

在实际体验过程中，我们看到了优点，也看到了为了弥补用户体验尚不完满的努力：

➤ 优点在于「稳定可靠」：

Tbox 在搭建「游戏科学社区」网站时，它会遵循行业内最成熟的网站架构：首页轮播图、游戏库、社区板块。这是一个绝对不会错的方案，能稳定地拿到 85-90 分。

➤ 努力在于「快速迭代」：

Tbox 的整个工作流程，在视觉方面比较统一，同时也正在迅速迭代，弥补个性化的用户体验。

最后，我发现百宝箱 Tbox 已经构建出了一个基础版本的 Agent 生态，像是支持外部 Agent 的加入，发布 Agent 到社区，MCP 接入等等，甚至还有「创作收益打赏」。

不过，目前的 Tbox 生态部分，说实在的，还仍在成长中。

但上述功能已经清晰地勾勒出了 Tbox 对「 Agent 产品未来到底该是什么样的？」给出了规划：从一个「工具的提供者」，转变为一个「生态的运营者」。

这条路虽然漫长，但无疑充满了想象空间。

文章来自于微信公众号“十字路口Crossing”，作者是“镜山”。