从"谁回答得更好"转向"谁能把任务真正做完"，是过去一年里 AI 智能体赛道最明显的变化。对需要选型的企业管理者、产品经理和开发者来说，厂商宣传页上的能力清单和 Demo 演示并不足以支撑决策，真正值得关心的是：一个智能体能否在没有人工逐步兜底的情况下，自主拆解并走完一条需要多轮工具调用的长流程。为此，我们设计了一套可复现的多步任务测试集，用统一的任务、统一的评分维度横向比较通用型 AI 智能体的真实表现。需要说明的是，本文所有结论都来自我们设定的测试任务，而非厂商榜单或未经核实的性能数据；涉及具体产品版本与价格的时效信息，请以官方文档为准。
为什么要用统一测试集，而不是看厂商数据
任务编排能力，本质上是智能体在接到一个模糊、多步骤的指令后，能自动将其拆解为子任务、规划执行顺序、调用相应工具完成操作，并验证结果是否达标的能力。它与传统 RPA 最大的区别在于：传统 RPA 需要人工预先设计好每一步的流程图，而具备任务编排能力的智能体可以"零设计"地自主生成流程。
问题在于，市面上多数智能体在任务规划上存在短板——要么只能拆解成"伪步骤"（实际仍需人工执行），要么规划过于僵化，无法适应变化。单看厂商提供的性能数字，很难分辨这些差异。所以我们选择用一套固定任务让不同智能体跑同样的流程，用完成率、步骤稳定性、耗时与可控性四个维度做横向打分，这样得到的结论才具备可比性与可复现性。
四类通用智能体与测试任务设计
从技术路线出发，当前的通用型智能体大致可以归为四类：
- 云端多智能体并行型：以多个 sub-agent 分工协作完成检索、整理、核验，代表路线如 Manus。
- 桌面/本地操控型：通过屏幕语义理解在本地环境模拟人工操作软件界面，强调能像人一样"看懂"屏幕元素。
- 浏览器自动化型：聚焦网页端的信息抓取与表单填写，围绕浏览器操控构建能力。
- 工具编排/框架型：以调用外部 API、脚本和工具链为核心，强调流程的可编排与可控。
测试集包含三类统一任务，覆盖了多步执行最典型的三个环节：
| 任务类型 | 具体内容 | 考察重点 |
|---|---|---|
| 网页信息抓取与填写 | 从指定页面抓取结构化信息并回填到表单/表格 | 网页操作稳定性、反爬与登录态处理 |
| 跨表格数据整理 | 合并多源数据、清洗异常值、做分组聚合分析 | 数据处理准确性、聚合逻辑是否可靠 |
| 调用外部工具完成计算与检索 | 自主选择并调用工具完成计算、检索与交付 | 多轮工具调用的规划与闭环能力 |
实测观察：三类任务里谁更稳
在跨表格数据整理这类任务上，云端多智能体路线表现突出。以 Manus 为例，面对一份数千行销售 CSV 和"按地区/品类做月度趋势分析、标出下滑品类并给原因假设"的提示，它能自动拆成数据清洗、分组聚合、可视化、归因四步，交付含透视表的表格与多张图表。抽查聚合值时大部分准确，个别因原始数据格式问题算错的，它会在报告里主动标注"待核实"——这种自我标注异常的习惯，正是生产可用性的加分项。多个 sub-agent 并行完成"检索+整理+核验"，也在一定程度上避免了单一模型边搜边写导致的幻觉。
但在网页信息抓取环节，云端路线的短板暴露得很明显。由于运行在云端环境、缺少本地 cookie 和登录状态，智能体难以绕过电商平台的反爬机制，也无法完成必要的验证流程。这正是桌面/本地操控型路线的用武之地：它通过屏幕语义理解自动标注"提交按钮""金额输入框"等界面元素，像人一样在本地环境里逐步操作，天然规避了云端抓取的登录态难题。两条路线在同一任务上的强弱几乎是互补的。
工具调用类任务最能拉开差距。能真正跑通的智能体会把一句口语化指令映射成完整的步骤序列——比如把"整理订单并发给销售总监"规划为"登录→查询→导出→格式化→写邮件→发送"并逐个执行；而规划能力弱的智能体往往止步于把数据列成表格，最后仍需人工复制粘贴到文件里，所谓"自动化"大打折扣。
中断与报错时的恢复能力，决定了能不能上生产
比完成率更能区分产品的，是出错后的恢复与纠错能力。我们在测试中故意制造信息缺失和中间步骤报错，观察智能体的反应。
表现较好的智能体会在聚合出错时主动标注待核实、在抓取失败时切换策略或向用户求助；而表现差的则会在同一个报错上反复重试却不改变方法。一个典型案例是 Manus 的 Web App Builder：面对"做一个带登录的 Todo SaaS 并部署上线"的任务，它生成了前端和数据库配置，但在部署环节因数据库连接串格式问题报错，反复重试三次仍失败，最终只给出一个本地可跑但未部署的半成品。这印证了一个被反复验证的结论——复杂场景下的智能体"看起来很有前景，但 bug 多到还不能直接上生产"。
这类"陷入重试循环而非换思路"的失败模式，是当前通用智能体的通病，也是 Demo 演示与生产可用之间最真实的鸿沟。
选型建议：按场景匹配，而非追求全能
综合四个维度看，没有一类智能体能通吃所有场景，务实的做法是按任务特征匹配路线：
- 以数据分析、调研报告为主的场景，优先考虑云端多智能体并行型，它在检索整理与核验上的闭环最成熟。
- 涉及登录态、反爬、本地软件操作的流程，桌面/本地操控型更可靠。
- 需要稳定复用、可审计可控的企业流程，工具编排/框架型的可控性更有保障。
- 任何涉及部署上线、复杂全栈的任务，目前都不建议交给通用智能体一键完成，仍需人工把关关键环节。
对企业而言，评估一个智能体时，与其盯着它在 Demo 里完成了什么，不如关注它在报错和信息缺失时怎么处理——能主动标注不确定、能换方法、能及时交回控制权的，才是离生产更近的那一个。
【软盟资讯观察】
从趋势判断看，智能体的竞争焦点已经从"规划得对不对"转向"执行得稳不稳"。我们的实测印证了一个共识：当前主流大模型在任务理解和拆解上已相当成熟，国内外产品的规划路径甚至惊人地一致，真正的差距落在执行链路的稳定性、工具调用的闭环能力，以及出错后的恢复机制上。这意味着从 Demo 到生产的拐点，不会由某一次参数突破决定，而取决于工程层面的可靠性积累。
从机会与风险看，分化已经出现：数据整理、调研核验这类"信息密集但操作可控"的垂直场景，最有希望率先跑通商业化；而涉及部署上线、跨系统写操作的复杂流程，短期内仍充满 bug 风险，贸然上线可能带来数据或业务事故。对企业落地来说，务实路径是先在低风险、高频、可回滚的环节试点，用人工兜底关键步骤，用统一测试集持续回归验证，再逐步扩大授权边界。把智能体当成"需要监督的新员工"而非"即插即用的全自动系统"，才是现阶段最稳妥的用法。