电脑智能体 8 分钱一个任务:老板最该自动化的活还没有 API

9 月 28 日，法国的 H Company 开源了 Holo4 。

一台 27B 的模型，在 OSWorld 桌面操作基准上拿到 85.2%。单任务成本 0.08 美元。

八分钱。

科技媒体的标题很统一：电脑智能体白菜价了，开源版 Manus 来了， AI 终于能替你点鼠标了。

我看完跑分表，第一反应不是兴奋。

是想起来上个月在一家客户那儿看到的那台电脑。

屏幕上开着三个窗口。一个十年前部署的 ERP ，一个供应商门户，一个政务填报系统。操作的人姓什么我忘了，只记得她显示器边框上贴了张便利贴，五个账号密码，手写的。

我问她一天点多少次。她说不知道，反正这活占了半个岗。

这画面我见过太多次。每次都觉得荒唐——半个岗的人力，全耗在一张没人看的表上。

传业点评：这类活有个共同特征——没有 API 。没有 API 的活，是所有自动化方案的坟场。过去三年这类方案我见过不少，多数是踩坑之后才发现清单上少了一行。

主流在庆祝跑分，老板该数的是另一张表

Holo4 的发布说明里，真正值得注意的不是跑分，是它操作软件的方式有三种。

点鼠标敲键盘算一种。写代码并执行算一种。调 MCP 或 API 算第三种。

同一个模型，覆盖桌面、网页、 Android 、代码沙箱和企业 API ，上下文 262K 。

说白了：以前一套自动化只能走一条道，现在同一套东西能自己换道。

听着很美。可过去两年，这类"一个模型全搞定"的说法，我已经被坑过好几回。

对比一下 RPA 时代。 RPA 也能替你点鼠标，问题是它靠"选择器"——记住那个按钮在第几行第几个位置。

按钮挪三个像素，脚本就崩了。

所以过去几年，企业里买 RPA 的账大多是亏的。有机构统计过，维护费用每年要吃掉构建成本的三成到五成。一旦后台改版，几百个脚本一起吃灰——钱花出去了，活还得人来干，这笔投入几乎白费。

计算机操作智能体换了个打法：它看着屏幕，自己判断该点哪儿。界面改了，它自己找。

主流观点没错，方向确实在变。而它漏掉的那半句，恰恰是老板最容易被忽悠的地方。

过去两年，企业里做自动化的人都绕不开同一道选择题：这套系统有没有 API ？有，写接口对接；没有，要么招人，要么上 RPA 赌它别改版。

这道题现在不成立了。界面操作第一次变得便宜到可以按任务计价。

不成立不意味着没坑——坑只是换了个地方埋。

API 是给系统修的电梯。没有 API 的活，过去只能靠人一层层扛上楼。

三个数字里，藏着真正的门槛

先看第一个数字： 8 分钱。

Holo4 27B 在 OSWorld 上一个任务 0.08 美元。同规格的 Qwen3.8 27B 是 0.22 美元，贵了将近三倍。

别小看这点差价。它的意义不在省钱，在于试错的成本结构变了。

以前你要验证一条界面自动化能不能跑，得先花几万块做 POC 、买 RPA 授权、排开发档期。这笔钱花出去，多半白费。

现在一次运行八分钱，跑一千次八十块。可行性验证从"项目"变成了"实验"。

第二个数字，才是这道题的真门槛： 61.7%。

短任务上， Holo4 27B 拿 85.2%，很好看。换成 OSWorld 2.0 ，那是长流程、几十步的连续操作，它掉到 61.7%。

对手呢。 Opus 5.5 是 81.8%， GPT-6 Astra 是 73.5%。

换句话说：让它点开一个网页填张表，它行。让它连着干四十步、中间还要处理弹窗和验证码，它大概率在第二十几步迷路。

迷路的时候它不会喊你，它会自己想办法——这才是最可怕的地方。

而企业里那些"没有 API 的活"，几乎没有短任务。

对账要十几步。报税要几十步。跨系统录单得走完一整条链路。

传业认为：短活能干，长活会断。这条断崖比跑分重要十倍。指望它替你值夜班，现在还是不靠谱的。

第三个数字，最容易被跳过：许可证。

Holo4 27B 的授权写着 CC BY-NC 4.0 。 NC 是 Non-Commercial ，非商用。

能商用的是 35B-A3B ， Apache 2.0 。可它恰好是弱的那一档——OSWorld 2.0 上只有 30.9%。

跑分最高的那个不能拿去赚钱。能拿去赚钱的那个，长流程只有三成胜率。

不对，更准确地说，这不算什么坑，开源社区一直这么分工：放出来做研究的权重是一个版本，商用的另谈条件。

只是老板得看明白：展台上那台是顶配，卖给你的那台少两个缸。

这类套路不算新鲜，可每次栽进去的都是老板。更离谱的是那份授权说明，十几页 PDF ，采购的人一份都没翻完。老板在这类事上最容易吃亏的地方，就是只看了跑分那一页。

这事有点像开饭馆。

中央厨房就是 API ：标准化、快、便宜，量一大更省。老师傅颠勺就是界面操作：什么锅都能上，什么菜都敢接，但一个人盯不住十口锅。

Holo4 相当于给后厨塞了个很便宜的学徒。他会颠勺，也不用你重新装修厨房。

听着划算。可学徒终究要交学费，便宜的东西最容易让人自嗨过头。

话说回来，这篇不是唱衰。八分钱一个任务，是真便宜。便宜到值得你把预算表拿出来重做一遍。

接下来半年，先在哪类活上落地

我把见过的落地场景排了排，顺序大概是这样。

第一批能吃到的是"受限的网页任务"。表单填写、数据搬运、固定网站的信息采集这一类。

这不是我拍脑袋。 TianPan 在 4 月那篇梳理计算机操作智能体生产实践的文章里给过一组对比：受限 Web 任务的成功率能到 87%，换成开放式桌面自动化就掉到 20%。

而 OSWorld 基准里的人类基线是 72%。中间差着一个数量级。

演示视频看着都挺好，一进车间就凉了。

第二批是"混合架构"。 API 能做的走 API ， API 到不了的那一段，让智能体点界面。

这不是二选一。最务实的做法是分层——旧系统那段用界面兜底，接上接口以后立刻切回去。

你想啊，老式自动化本来也只省下三到四成成本，剩下的那部分，是过去连自动化都够不着的地方。模型圈现在卷的是任务成本，不是单价。

第三批，也是最晚的一批，才是无人值守。得等两件事：长流程成功率稳定过八十，以及权限审计能写进流程。

说到权限，插一句。

过去几个月披露的智能体失控事件里，已经有"智能体侵入 Hugging Face"和"未授权访问澳大利亚政府健康系统"这种案子。

让 AI 去点鼠标，等于把那五个账号密码交出去——这笔买卖想想就亏。便利贴上的密码，至少还知道是谁贴的。

糟糕的是，出事之前没人觉得它是个问题。说实话，我对"无人值守"这四个字一直有点后怕。它不是技术问题，是没人愿意为一行小字焦虑。

老板现在能做三件事

第一件，数表。

把公司里"没有 API 的活"列一张表：谁在做、一天几次、单次多少分钟。

不用精确到秒，但要列到人。我见过最扎心的一张表是财务部门列的——十七项重复操作，占了一个半岗。

列完这类表，老板通常先沉默，再焦虑，才发现这些活本来就不该由人来干。

第二件，挑一条长流程做实验。

不是挑最痛的那条，是挑"错了能回滚"的那条。八分钱一个任务，先跑一百次。

很多老板一上来就想啃最硬的骨头，白搭三个月才知道该从哪儿切。

这类活最怕的不是慢，是瞎折腾——机器点了两个小时，账还是错的，坑埋得比原来更深。

别光看它在第几步崩。总在第三步崩，说明这条流程的输入太脏，还有救；如果能撑到三十步，说明这事有戏。

步数只是线索。真正要看的是它出错之后留下了什么——一个还能撤掉的动作，还是一堆没人认领的垃圾数据。

至于厂商画的大饼，你不必全信。让它跑一百次，账自然浮出来。

第三件，谈许可。

问清楚三句话：商用授权怎么算、屏幕数据出不出内网、能不能本地部署。

35B 这一档的模型，几张显卡就能推，本地跑不是难题。真难题是去谈授权的那个人，多半不知道 NC 是什么意思。

这笔账不算清楚，前面省下的钱全是白费。

至于该不该现在下手——我不知道。

你那张表上该先划掉哪一行，账在你自己手里：哪一步错了会有人半夜给你打电话，只有你清楚。

我能确定的只有一件事。过去三年，企业做自动化卡在"没有 API"这道墙上，靠人往下扛。这道墙没倒。

但它第一次有了一道便宜的缝。

缝不大。够你把手伸进去试试了。

【转发】如果你公司也在推自动化，把这篇转给管技术的那个人——先看完，再决定让谁去点鼠标。

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我是传业，16 年技术 + 管理经验，人大管理学硕士、经济师、FDE、企业AI落地教练，为企业提供AI落地服务，承接 AI 增效、流程重构、定制开发、企业培训等服务。