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在AI办公工具的新浪潮中,一个新的概念正迅速走向舞台中央——Agentic生产率。这已不再是单纯的自动化工具,而是AI以“工作伙伴”的身份深度嵌入日常流程,从撰写邮件到制作表格,从生成PPT到整理会议纪要,全方位提升效率。
但当前的挑战在于:这一领域仍处于碎片化状态,几乎每周都有新工具诞生。Anthropic刚为Claude推出了"创建和编辑文件"功能!用户不禁困惑:究竟该选用哪些工具?在哪些场景下可以开始将Agentic工具融入日常工作流程?
为探究这些工具的实际表现,a16z对市场进行了梳理,并针对各类日常办公任务(包括制作电子表格、整理会议纪要和撰写电子邮件)对AI原生工具进行了基准测试。测试发现:多款通用型工具展现出令人印象深刻的性能,部分垂直应用表现突出,同时测试结果也揭示了该市场的一些发展趋势。
当前市场正朝着两种实现Agentic生产率的路径分化。一方是"全能型"横向工具,旨在跨应用、跨任务处理各类工作;另一方则是垂直领域的专家型工具,专为深入特定工作流程(如邮件、幻灯片或电子表格)而设计。这两类工具都在快速发展——并且都存在着各自的权衡取舍。
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通用型工具——横向平台方案
通用型工具以实现灵活性为核心设计目标。它们能够跨越不同情境、应用程序和任务执行操作,但往往在完善度和精确性方面有所欠缺。该领域主要呈现三种形态:
垂直型工具——专业领域方案
垂直型工具专为深度优化与可靠性而构建。它们不追求全能性,而是聚焦于结构化工作流程,其中信任度、完善性和用户控制力至关重要。当前垂直领域主要由覆盖核心专业工作流程的工具构成:
为评估这些工具在真实任务中的表现,我们通过基准测试来衡量其优势与不足。 测试提示词(prompts)的设计涵盖六大核心维度:信息摘要、沟通协作、文件理解、研究分析、规划制定与任务执行。
应用场景一:PowerPoint演示文稿
测试指令:设计一份视觉冲击力强的7页幻灯片,内容关于2025年Z世代互联网行为趋势。
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作为垂直化的AI驱动演示工具,Gamma内置模板与设计功能,可在两分钟内生成整套幻灯片。其作为完整的演示编辑器,在生成后提供了广泛的编辑控制选项——用户可调整布局、更换视觉元素与字体、添加图表,并可通过提示词获取AI生成的文本或设计建议。
而作为通用助手的Genspark和Manus,则倾向于生成内容更密集的幻灯片,其输出更接近研究报告。虽然生成耗时较长,但通常展现出更深入的分析能力和更强的指令遵循度。ChatGPT Agent生成的幻灯片结构较为简单,类似基于文本的报告,设计能力较弱且生成时间显著更长。
Anthropic本周刚刚在Claude中推出了文件创建与编辑功能。在演示文稿生成任务中,它是我们测试过的速度最快的通用Agent,但其设计仍需要优化完善。
总体而言,若您需要用于外部场合、且对视觉质量和生成后控制要求较高的演示文稿,Gamma是最佳选择。如果您更需要内容详实的幻灯片来激发研究或分析灵感,Genspark则是更合适的选项。
应用场景二:电子表格
测试指令:从该PDF中提取所有数据并计算营业利润率。
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电子表格属于高复杂度应用场景。这种复杂性在输出如复杂财务模型等结果时尤为明显,因为格式规范与计算精度都至关重要。尽管如此,AI电子表格工具已开始展现出处理中低难度任务的能力,例如从PDF中提取数据并执行基础财务计算。
在本测试中,我们上传了一份S-1文件中的一页,要求工具计算该公司的营业利润率。在横向通用Agent中,Manus表现最佳:它将数据提取至结构化电子表格格式,并快速返回了准确结果。Claude在电子表格任务中速度最快且得出了正确答案,但其输出内容有限——仅提供最基础的分析,且未将完整数据集导入表格。
而作为垂直领域的Excel专属Agent,Shortcut在原生Excel环境中提供了更全面的分析,但其运行耗时较长,且仅提取了与计算相关的数据而非完整数据集。
应用场景三:电子邮件
测试指令:撰写一封邮件,安排下周四的晚餐事宜。
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Fyxer、Serif和Jace是专注于电子邮件的垂直助手。三者均能生成高质量的邮件草稿,并在邮件线程中保持上下文连贯性。其中Serif凭借其高度可定制性脱颖而出:它支持流程手册、邮件标签和偏好设置——使用户能够编码最佳实践,并在类似场景中应用标准化工作流程。
这些工具在日程安排方面的处理方式各有不同,但均能成功执行简单的调度任务:
相比之下,Comet将通用助手能力延伸至邮件场景。它能起草回复、根据指令安排会议、发送邀请并搜索收件箱。但由于缺乏内置的流程手册、标签或偏好设置等定制功能,其生成的草稿相较于专用邮件助手显得不够精准化。
应用场景四:研究分析
测试指令:以表格形式总结并对比微软、亚马逊和谷歌最新季度的云收入增长情况(需注明数据来源),随后撰写简短报告分析业绩背后的驱动因素。
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借助AI工具,用户现在能在数秒内生成深度且基于研究的分析报告——这类工作以往可能需要耗费数小时甚至依赖多年经验积累。
我们测试的所有产品均能准确提取云收入增长数据并将其整理成表格。差异主要体现在细节处理速度和执行效率上——这反映出各产品底层优化策略与架构限制的不同。两款AI原生浏览器——Comet和Dia——速度最快,均在20秒内返回结果。但其输出分析深度较浅,结构完整性也弱于Manus;后者提供了更全面的表格数据和对业绩驱动因素更深入的解读。
数据源质量也存在差异。Comet和ChatGPT Agent在直接引用权威来源(如财报和雅虎财经)方面表现突出,通常包含便于验证准确性的内文引用。
总体而言,其权衡取舍十分明确:若您优先追求深度分析且对处理时间不敏感,Manus是最佳选择;若重视速度并需要快速获得可靠答案,Comet则更为合适。
应用场景五:会议记录
会议期间保持记事本开启状态
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会议记录是最自然的AI应用场景之一,它通过让用户专注于对话而非打字来节省精力。该类别工具通常以记事本形式运行,自动转录并结构化讨论内容,而ChatGPT的录音模式则提供了更轻量级的替代方案。所有参与测试的产品均支持通过关键词搜索进行内容检索,但它们在记录质量、可定制性和协作功能方面各有侧重。
Mem生成的记录最为详尽,能详细捕捉讨论内容和行动项;而ChatGPT的录音模式提供更宏观的摘要,虽更易于浏览但完整性较低。Granola则通过可定制模板实现差异化,能适配不同类型的会议,赋予用户对记录结构和输出的更强控制力。
Granola、Mem和Notion均支持用户提前准备笔记、在会议过程中添加指导说明,并实时跟随转录内容。Notion在协作方面表现突出:可直接在笔记中分配任务,同步至Notion日历,并与更广泛的团队工作流程保持联动。
总体而言,若需全面捕捉会议内容,Mem是最佳选择;若注重结构性与定制化,Granola表现卓越;而对于团队协同需求,Notion则是最强有力的选择。
通过对上述应用场景的测试,我们发现了若干共性规律:
原文:The AI-Native Office Suite – Can AI Do Work For You?
https://a16z.com/the-ai-native-office-suite-can-ai-do-work-for-you/
文章来自于微信公众号 “Z Finance”,作者 “Z Finance”
【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务,堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板,达到了57.7%,超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。
项目地址:GitHub:https://github.com/camel-ai/owl
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目,它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址:https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用:https://n8n.io/(付费)
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架,其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址:https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用:https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费,搜索结果包含文本,图片,视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目,测试搜索结果最好。
项目地址:https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用:https://www.morphic.sh/
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0