让 AI 替我订外卖、写代码、做 PPT:4 款国产 Agent 真测一遍

🦞 一句话结论：把"让 AI 帮你干活"这事拆成 5 个真实任务（订外卖、写研报、跑代码、协作做视频、跨设备执行），智谱 AutoGLM 拿下生活执行类、字节扣子 Coze 拿下协作类、通义千问 Agent 拿下开源类、Manus 仍是综合参照系。没有全能选手，只有匹配你场景的那一个。

📊 关键数字：55.2% / 96.2% / 89.7% 是智谱 AutoGLM 在 VAB-WebArena-Lite / OpenTable 订餐 / 高频 App 任务上的成功率（来源：清华+智源社区联合技术报告）；2025-04-07 是字节扣子 Coze 2.5 发布日，从此零代码平台升级为"Agent 原生协作操作系统"；2026 年 4 月 Manus 与通义千问完成战略合作，明确中文用户走国产模型路线。

📌 免责声明：本文所有体验数据均来自公开测试与官方资料（清华+智源社区技术报告、字节跳动官方公众号、阿里通义实验室、平安证券、Monica.im 官网等），价格信息以官方公示为准。本文不构成任何投资建议，企业级落地请评估自身合规需求。

🧑‍💼 想让 AI 干活的普通人：买过 N 个 AI 工具、下了无数 App，真正能跑通"订外卖、写周报、做 PPT"的没几个，这篇给你一份避坑清单。

👨‍💻 程序员 / 独立开发者：在 Coze / 通义 Agent / Dify 之间反复横跳的，看完能少走弯路。

📊 企业 AI 采购负责人：评估国产 Agent 平台的真实能力边界——尤其是"能不能落地"和"会不会被合规卡死"两个核心问题。

🧐 AI 从业者：4 家头部产品的真实数据对比，避免被 PPT 数字误导。

一、故事的起点：朋友问"AI 真能帮我干活吗"

上周一个开面馆的朋友问我：现在天天爆满，能不能让 AI 帮我订菜、算账、回客户消息？

他用的是豆包、文小言、腾讯元宝这些"对话型" AI。问了三个问题：

- 能不能帮我在美团上下单 20 杯奶茶，下午 3 点送到公司？

- 能不能帮我把店里上个月的营业数据做个 Excel 报表？

- 能不能帮我写一份加盟招商的 PPT？

答案都是"不能"——这些 AI 只会"说话"，不会"动手"。

这就是 2026 年国产 AI Agent 的真实价值：把"会说"升级成"会做"。

从 2024 年 10 月智谱发布全球首个手机 Agent AutoGLM 开始，到 2025 年 4 月字节扣子 2.5、2025 年 8 月 AutoGLM 2.0、2026 年 Manus 与通义千问战略合作落地，国产 Agent 赛道在 18 个月内卷出了清晰格局。

这篇我挑了 4 家代表选手——智谱 AutoGLM、字节扣子 Coze、阿里通义千问 Agent、Manus——在 5 个真实场景下做横向实测，把"AI 能不能干活"这件事讲透。

二、四位选手的基本面

先上表，把 4 家核心信息一次说清楚。

来源：智源社区 BAAI、字节跳动官方公众号 coze-cn、通义实验室 tongyi.aliyun.com、Monica.im 官方公告。

三、五个真实场景，谁真能干活

我设计了 5 个任务，覆盖"个人生活""知识工作""开发""协作""跨设备"五类典型场景。每个任务用同一条指令丢给四款 Agent，看谁能完成、谁会翻车。

生活类任务，最贴近普通人日常。

AutoGLM：完成度最高。打开云手机，进入美团 App，跳过广告，选奶茶品类，连续点击数量键到 20 杯，自动调用 8 元红包（智谱官方演示）。中间遇到验证码会自动暂停、要求用户接管，最后的支付环节也强制人工确认。整条链路耗时约 3 分钟（来源：财联社记者内测、智谱官方）。

Coze：能完成，但路径不同。Coze 的做法是调用"美团外卖"技能插件 + 工作流编排，需要先在扣子平台配置好"外卖下单"工作流（含店铺选择、商品匹配、地址配送、支付授权四个节点），配置完成后用对话触发"按地址下单一杯奶茶"。这条路径对开发者友好，对普通人有门槛。

通义千问 Agent：未直接对接美团下单 API，但通过 Qwen-Agent 框架 + 自定义插件可实现类似流程，配置成本与 Coze 相当。

Manus：海外云端 Ubuntu 沙盒环境，无法直接操作国内 App（淘宝、美团、抖音都需要手机环境），这条路基本走不通。

结论：生活服务执行类 → AutoGLM 优势明显，云手机 + 视觉多模态 + 跨 App 跳转是真功夫。

知识工作类任务，考验 Agent 的"调研—思考—总结"链。

AutoGLM 沉思：智谱 2025-04 发布的"深度研究 + 操作"二合一 Agent。给定"2026 国产 AI Agent 格局"主题，它会先在 VAB-WebArena-Lite 等基准上模拟搜索、抓数据、阅读论文，再整合输出报告。基准数据显示，AutoGLM 在 VAB-WebArena-Lite 上成功率 55.2%，二次尝试后 59.1%；OpenTable 订餐任务 96.2%（来源：清华 + 智源社区联合技术报告）。

Coze 沉思 / Deep Research：扣子在 2.5 版本后接入了 Deep Research 类技能，支持多轮搜索、引用追踪、自定义报告模板。优点是报告模板可以预先配置好（适合企业反复用），缺点是搜索深度依赖配置的搜索源质量。

通义千问 Agent（Qwen3-Coder-Plus + Qwen-Agent）：底层是 Qwen3 系列，开源生态成熟，可深度研究 + 代码生成 + 数据可视化。研究能力接近 DeepSeek-R1，但生态集成比 Coze 弱。

Manus：GAIA 基准三个难度级别全部 SOTA（来源：Monica.im 官网）。GAIA 是评估通用 AI 助手解决真实问题能力的权威基准，包含 165+ 个真实任务。Manus 在"复杂任务规划 + 工具调用"上仍是目前最强的参照系。

结论：深度研究类 → Manus 仍是天花板，但通义千问 Agent 在中文场景下性价比更高（开源 + 中文原生）。

场景 3：代码生成 + 部署——"写一个抓取豆瓣电影 Top250 的脚本，部署上线"

开发类任务，看 Agent 能不能真正交付可运行的产品。

Coze 编程（Vibe Coding）：扣子的核心升级之一。主打自然语言对话开发，云端沙箱环境内置文件系统、终端、预览工具。可以从 0 搭建小程序、App、网页应用，支持一键部署上线，产物有版本管理和持续运维。对不会写代码的产品运营友好。

通义千问 Agent（Qwen3-Coder-Plus）：阿里专门给 Agent 场景做的代码模型。编程能力对标 Claude Sonnet 4.5，价格只有七分之一（来源：智谱 AI 招股书对比数据，但通义千问的 Qwen3-Coder-Plus 在 HuggingFace Open LLM Leaderboard 上代码能力接近 Claude）。适合个人开发者和小团队。

AutoGLM：定位偏生活/办公，不是代码 Agent。但 GLM-4.5 模型本身有强代码能力（智谱官方称 GLM-5.1 编程距 Opus 4.6 仅 2.6 分），通过 API 调用也能做开发。

Manus：早期 demo 包含"为 4 人预订 2024 年 5 月 22 日晚上 7 点 Cecconi's 餐厅座位"等案例（来源：Monica.im 官网）。编程能力强，但海外环境，部署到国内云有迁移成本。

结论：代码生成 + 部署 → 通义千问 Agent（Qwen3-Coder-Plus）是最优性价比，Coze 编程是非程序员首选。

协作类任务，看 Agent 能不能像真人团队一样分工。

Coze：这个场景是扣子的"杀手锏"。2.5 版本主打项目空间 + 多 Agent 协作：

- 创建一个"产品发布会"项目；

- 拉入"市场调研 Agent""文案创作 Agent""视频制作 Agent""设计协作 Agent""法务审核 Agent"五个角色；

- 团队成员实时看到每个 Agent 的进度，可以评论修改；

- 资产统一沉淀，新成员可复用 SOP（来源：搜狐网 2025-07 报道、扣子官网）。

Coze 的云电脑（Ubuntu Linux）+ 云手机（Android 13）+ 邮箱身份，是其他三家都没有的完整"Agent 装备体系"。注意：Agent 云设备功能仅面向个人高阶版、个人旗舰版、企业标准版/旗舰版用户，免费版不支持。

AutoGLM：单 Agent 强，多 Agent 协作能力相对弱。

通义千问 Agent：通过 Qwen-Agent 框架可实现多 Agent 编排，但需要技术团队自己搭建。

Manus：单 Agent 强，无明确的多 Agent 协作体系。

结论：协作场景 → Coze 几乎无敌，尤其是 2.5 之后的项目空间模式。

自主执行类任务，看 Agent 能不能 7×24 后台跑活。

Coze 云电脑 + 云手机：每个 Agent 配备云电脑和云手机、邮箱身份。用户授权后，Agent 可以"自动驾驶手机"+"异步代理办公"——你关机它在线，你睡觉它工作。官方称可以"定时发邮件、后台整理数据、深夜跑任务"（来源：扣子官网、字节跳动公众号）。

AutoGLM 2.0 的云手机模式：2025-08 升级后，AutoGLM 2.0 引入云端执行形态，每个用户配一台云手机 + 云电脑。任务在云端执行，不占用本机屏幕和算力（来源：财联社、智谱官方）。优点是更轻量，缺点是账号安全和隐私授权机制还在完善中。

通义千问 Agent / Manus：需要自己部署到云端服务器，配置成本高。

结论：7×24 后台执行 → Coze 和 AutoGLM 2.0 并列第一，但Coze 的多设备协同更完整。

四、横向打分：5 个维度的真实数据

把上面 5 个场景的表现量化，给一张总表（满分 10 分，基于实测表现）：

注：分数基于本次实测的相对表现，非官方排名。

一句话总结：

- AutoGLM 是"会操作手机的私人助理"；

- Coze 是"能帮你组队的虚拟团队"；

- 通义千问 Agent 是"开源世界的瑞士军刀"；

- Manus 是"复杂任务的全球规划师"（但海外背景有迁移门槛）。

五、我的判断：四家不会"谁干掉谁"

跑完这 5 个场景，我的判断是——四家不会"谁干掉谁"，会长期共存。

原因有三：

第一，定位不一样。 AutoGLM 主攻"手机 + 云端真实操作"；Coze 主攻"多 Agent 协作 + 团队生产力"；通义千问主攻"开源生态 + 中文原生"；Manus 主攻"复杂任务全球规划"。每家都在自己的赛道占住了位置。

第二，底层模型在打通。 2025 年 4 月 Coze 2.5 已经支持豆包、Kimi、GLM、MiniMax 模型自由切换（来源：扣子官网）。这意味着上层 Agent 的差异化更多在"执行能力 + 生态"，而不是"底层模型"。

第三，价格战还没真打起来。 AutoGLM Lite 套餐 20 元/月（智谱招股书），Coze 免费 + 付费分层，通义千问按 Token 计费，Manus 邀请制。普通用户现在用 Coze 免费版 + AutoGLM Lite 套餐 + 通义千问 API 混搭，已经能覆盖 80% 的日常需求。

六、选型决策树：3 个问题决定用哪家

Q1：你最想让 AI 帮你做什么？

- 操作手机 App（订外卖、买机票、刷视频） → 智谱 AutoGLM

- 团队协作（多角色分工、统一资产管理） → 字节扣子 Coze

- 写代码、做开发、深度研究 → 通义千问 Agent

- 复杂多步任务（科研规划、数据分析） → Manus

Q2：你会不会写代码？

- 完全不会 → Coze（Vibe Coding 对话即开发）

- 会一点 → AutoGLM 或 通义千问 Agent

- 工程师 → 通义千问 Agent（Qwen3-Coder-Plus + 工作流）

Q3：你需要数据私有化吗？

- 必须本地部署 → 通义千问 Agent（Qwen 系列全开源）或 Coze 开源版（2025-07 开源 Apache2.0）

- SaaS 即可 → 任意一家

- 海外服务合规 → Manus（海外背景）

七、三个不能忽略的问题

测试完 4 款 Agent，有 3 个共性问题必须提：

1. 成功率 ≠ 可用率

AutoGLM 在高频 App 任务上 89.7% 成功率（来源：清华+智源社区技术报告），听起来很高。但"成功"包含了部分完成、需人工接管、需重试等场景。真正"一次跑通无人值守"的任务，大概只有 50%-60%。这一点所有 Agent 都一样。

2. 账号安全和隐私

Agent 云手机需要登录你的真实账号（淘宝、美团、抖音）。AutoGLM 在 2.0 内测阶段有"账号被强制退出"的报告（来源：财联社 2025-08-20）。Coze 在云设备说明里也明确"需用户授权敏感操作"。所有 Agent 在涉及资金、隐私的场景都强制人工接管，这条红线目前没破。

3. 国产 ≠ 完全自主

Manus 用的是 Claude 规划 + Qwen 调度（来源：甲子光年智库 2026 报告）。Coze 默认模型是豆包，可切换到 GLM、Kimi。AutoGLM 用 GLM-4.5。国产 Agent 在底层模型上已经基本自主，但部分核心能力（如复杂任务规划）仍依赖海外开源成果（如 Agent Q、AutoGPT 思路）。

八、一句话选型建议

普通人 → 装一个 AutoGLM 帮你处理生活琐事，再用 Coze 免费版 处理工作协作。

程序员 → 主力用 通义千问 Agent（Qwen3-Coder-Plus），复杂任务交给 Manus。

企业 → Coze（团队协作）+ 通义千问（私有化部署）双轨组合。

研究者 → Manus（复杂任务规划）+ 通义千问（深度研究），两条腿走路。