AI 应用风向标（公众号：ZhidxcomAI）

作者｜毕伟豪

编辑｜漠影

智东西 6 月 2 日报道，儿童节这天，扣子 Coze3.0 正式上线，用户可以在一个项目中同时调用多个 Agent，这些 Agent 还带有专业的技能包，可以处理各种场景的任务。

作为一名科技行业记者，我的日常工作就是追着 AI 圈跑，搜集信息、调查研究、撰写成文，这些工作是繁琐的，我一直在思考如何才能将一些初期的搜集和整理工作自动化，为此，我做了一个决定：用扣子 3.0 复制一个我自己。

我直接把写作风格、选题标准、常用话术、关注领域总结好全部打包喂给扣子，封装成一个技能包，然后让这个 AI 分身替我选题、写稿，我还直接把一群 Agent 拉进群，打造了一个 AI 编辑部。

下面来看看这个数字 " 我 " 是如何练成的。

一、五大职业 Agent 模板，喂出一个 AI 分身

在做所有工作之前，首先让我来介绍一下这次扣子 3.0 更新的 Agent 功能，最核心的两个新功能就是职业模板和多 Agent 群聊协作。

在扣子中创建 Agent 时，可以按照任务需求选择不同的模板，比如自媒体达人、科研助理、法律顾问等。每个模板都内置了大量的专业技能包，可以应对各种任务环境。

创建 Agent 后，用户除了和每个 Agent 单独对话外，还可以 " 拉群 "，就像日常工作中有新项目时，会把很多同事拉进一个群一样。用户可以选择新建项目，然后选择所需要的 Agent 加入项目，一个群聊就建好了。

回到主线任务，复刻自己的第一步是让扣子理解我到底怎么工作的。我创建了一个叫 " 世另我 " 的 Agent，然后把人物画像、写作风格模板和最近写的一些文章发给了扣子中这个新的 Agent，要求它分析我的风格特征并改写记忆文件。

它分析出的结论有些我自己都没意识到，比如 " 习惯在第二段用设问句引入冲突 "、" 偏爱用具体数字替代形容词 "、" 结尾时常总结，喜欢用一个细节收束 "，我回头翻了自己的稿子，还真是这样。

接下来是选题标准，我整理了一些近期的选题，标注了哪些我选了、哪些我没选以及为什么，分批次发给扣子，让它学习这个决策逻辑。

随后我让 " 世另我 " 进行了实操，我将一篇融资新闻稿发给扣子，让它来写一篇融资报道。

第一版出来后，我发现扣子写的文章比较冗长，受新闻稿影响较大，写了很多企业 PR 内容，于是我提出让它写短平快的融资报道，参考我上传的文章。

果然第二稿就好了很多，内容简洁干练，该有的信息点都有，只是部分语言还是有点 AI 味道，但内容的准确性是没问题的，如果作为文章撰写的前置信息梳理环节，扣子的产出结果非常能打。

这个数字分身，会随着现实中我的不断成长，学习更多我的文章，汇总更多我日常总结的经验，从而进一步成长。

二、从热点收集到成文，打造 24 小时不停歇的 AI 编辑部

除了复刻自己，我还在扣子中给我的数字分身招揽了左膀右臂，打造了一个 AI 编辑部。

我在扣子中创建了文字编辑、商业消费编辑、标题助手、头图设计师、专业审查编辑这些 Agent，分别负责检查文字错误以及语病、判断商业趋势以及分析财报等数据、拟定备选标题、设计头图和封面、检查科技类文章专业性，然后把这些员工都拉进了一个项目群。

比如我把上面这个群聊命名为 AI 编辑部，里面共有 6 个 Agent 协作，扣子支持用户通过 @来唤起 Agent，实测中发现如果不 @，单独发消息是没 Agent 理你的，目前还不能一键 @所有 Agent，需要单独给它们分配工作。

实际体验中，我在群里发布选题后，@编辑部中的 AI 编辑们，这些 Agent 就会按照要求同时开展工作，我觉得这也是扣子 3.0 最有意思的地方，不是单一 Agent 的按计划分步执行，每个 Agent 都有自己负责的部分，工作安排一出，群里立即热火朝天。

用户可以在扣子项目群中通过定时任务的设置，来让项目群中的 Agent 自动运转。

很实用的一点是，这个项目群中的工作是可以在后台进行的，我在前面定时任务正在运行当中的时候，给 " 世另我 " 派发了新任务。

由于扣子支持用户通过左下角加号中，选择 Agent 职业模板自带的技能来完成工作，比如选择 PPT 功能，我直接选中该技能让 " 世另我 " 来做一个工作汇报 PPT。

可以看到这些工作是可以并行处理的，不会因为前面有工作在运行而影响新任务推进。

为了模拟真实编辑部，我又创建了三个定时任务，分别是选题、周报和标题复盘，让扣子和现实编辑部一样运转。

每日 AI 方向选题：每天早上 8 点自动搜过去 24 小时 AI 圈新闻，筛选 3 到 5 个值得写稿的选题，附简短推荐选题理由和切入角度，发到这个群里并推送到我的微信。

周报：每周五下午 5 点自动出工作周报。内容来自扣子里的对话记录、本周发布的文章链接、选题跟进状态，发送到这个群里。

标题复盘：每周五下午 6 点汇总所有拟定的标题，分析标题被采用和未被采用的原因，以及标题实际效果，生成标题复盘报告。

当然，这些定时工作流还需要不断进行迭代完善，不可能一次性就能做到完美。

目前，扣子支持移动、网页、桌面应用三端互通，早上出门时给扣子发个消息，让它搜集科技日报，骑电动车到公司，打开电脑就能看到已经整理好的日报了。我只需要点开这些链接查看具体文章，然后筛选出合适的选题即可。

跨端的整体体验是顺畅的，手机到电脑的上下文没掉过链子，知识库在不同端也都能调用，项目群中的各项功能也都可以正常使用。

扣子 3.0 本次上线还更新了云端 Agent 和本地 Agent 接入功能，可以将 Agent 部署在扣子云电脑上，也可以接入自己本地部署的 Agent，实测中本地 Agent 仅支持 Claude Code、Codex 以及 OpenClaw，Hermes 无法接入。

不过这次扣子 3.0 上线后，一些新的功能需要订阅才能体验，创建云端 Agent、职业模板、项目多 Agent 协作、Seedane2.0 视频生成以及积分增购都需要高阶版才能使用。

进阶版可以接入一个本地 Agent 以及自己的自定义模型，前面所说的功能都无法体验。

写在最后：分身帮我干活，但不能替我做判断

一整天体验下来，这个扣子中的数字分身做的最相似的，是我的写作外壳：短句、设问、数据打头、结尾减少总结，这些表层特征被 AI 学得很像。

最不像的是判断力，哪个选题值得深挖、哪个观点需要压一压、哪句话说出来会失去新闻公平，这些不是技能包能封装复用的。

实际体验中，这个 " 世另我 " 加上 AI 编辑部中的其他 Agent，的确可以梳理纷繁复杂的信息，但就写文章而言，还不足以达到合格的标准。

其职业模板所自带的技能包，在实际场景中属于 " 可用 " 的状态，处理简单和机械化的任务时效果不错，但在一些创造性的任务上表现还达不到惊艳的程度。

如果将其作为日常工作前置环节的助手，扣子 3.0 的表现非常合格，多 Agent 处理任务的速度比单一 Agent 要快很多，而且多个任务并线处理也让 AI 团队这个词更加真实。

不过目前为止，多 Agent 模式只能在文本、生图、数据分析等日常任务中使用，在扣子编程和视频生成项目中依然还是单一 Agent。

同时需要注意的是，扣子目前的订阅价格并不便宜，如果任务需求不复杂也不紧迫，进阶版的单一 Agent 就足以满足需求了。