以前的 AI 是个聊天框,智能体不一样,不是跟你聊天,是 帮你干活 .

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以前的 AI 是个聊天框，智能体不一样，不是跟你聊天，是帮你干活。

—— Lucas的2049

前 3 篇文章发完之后，后台收到最多的一个问题不是关于 skill 的，而是，你到底用什么工具。

这个问题其实不太好回答。因为不同的人，不同的需求，适合的工具完全不一样。但我可以把我试过的工具聊一聊，把我的真实体验摆出来，你自己判断。

我试了4 个智能体工具。两个国外的，Codex 和 Claude Code。两个国内的，扣子和 WorkBuddy。

先说清楚一件事。什么叫「智能体」。

别去查百科定义，那些说法看完更懵。你只需要知道一个区别，以前的 AI 是你问一句它答一句，其实是个聊天框。智能体不一样，你给它一个任务，它自己拆解、自己规划、自己执行，最后给你一个能用的结果。不是跟你聊天，是帮你干活。

这个区别很关键。聊天框再聪明，也得你一句一句地喂。智能体能自己跑起来，你只需要告诉它你要什么。

好，开始聊工具。

本文看点

Codex 界面

我第一次打开 Codex 的时候，说实话有点懵。它的界面分好几个模式，Cloud 任务、本地 CLI、IDE 扩展、还有 macOS 桌面 App。光搞清楚这几个模式之间的关系，我就花了不少时间。

Codex 的核心能力是写代码。你给它一个需求，比如「帮我写一个贪吃蛇游戏」，它能在云端沙箱里跑起来，自己写代码、自己测试、自己修 bug。GPT-5-Codex 驱动，处理复杂任务的能力确实强。我让它帮我写过一个数据处理的脚本，从需求到能跑的代码，大概几分钟，中间还自己跑了一遍测试。

但问题也很明显。Codex 的设计假设你会编程。它的整个交互逻辑，CLI、IDE、代码仓库、PR、拉取请求，这些概念对非技术人来说每一个都是门槛。我虽然是建筑行业的，但自学了一段时间 AI，勉强能跟上。如果你完全没碰过代码，Codex 上手会很痛苦。

还有一个现实问题。Codex 需要 ChatGPT Plus 订阅，每月 20 美元。国内用户还得解决网络问题。

不过有一件事让我觉得有意思。Codex 最近推出了 Skills 体系，跟 WorkBuddy 的技能包思路很像。你可以给 Codex 装技能，让它不只会写代码，还能做信息搜集、写文档、跑工作流。OpenAI 内部已经在用它处理日常问题了。这个方向跟我在 WorkBuddy 上的体验是一致的，技能化是智能体的必然趋势。

Claude Code 终端原生编程智能体

跟 Codex 的云端优先不同，Claude Code 是终端原生的。你打开终端，输入 claude，它就开始干活。在终端里能读你的代码库、改文件、跑命令、提交 Git，一条龙服务。

我试 Claude Code 的时候，最直观的感受是它特别「谨慎」。每次要改文件或者执行命令之前，都会先把改动展示给你，让你确认。Allow、Ask、Deny 三档权限。这个设计对安全很友好，但也意味着每一步都要你盯着。如果任务比较长，确认的次数多了会有点累。

Claude Code 有一个设计我觉得很聪明。它在项目根目录放一个 CLAUDE.md 文件，把项目规范、代码风格、团队约定写进去，AI 每次执行任务都会读这个文件。这个思路跟我之前做会议纪要 skill 时的参考文件一模一样，把规则固化下来，不用每次重复说。

它还有个 Computer Use 功能，能打开你电脑上的应用、操作浏览器、运行开发工具。理论上能力范围比纯编程更广。但实际用下来，这个功能目前还不太稳定，偶尔会卡住或者操作出错。

跟 Codex 类似的门槛问题。Claude Code 需要终端操作，对非技术人不友好。订阅价格也差不多，Claude Pro 每月 20 美元，Max 每月 100 美元。国内同样有网络问题。

扣子，新一代 AI 团队，从扣子开始

扣子跟前两个工具的定位不太一样。Codex 和 Claude Code 是「帮你干活的智能体」，扣子是帮你搭智能体的平台。你可以用它零代码搭建自己的 AI Agent，然后发布到飞书、微信这些渠道。

我试扣子的时候，第一感觉是上手门槛比前两个低很多。网页打开就能用，不需要终端，不需要命令行。界面上拖拖拽拽就能拼出一个工作流，配几个插件，一个简单的 Agent 就跑起来了。我搭了一个自动抓取行业新闻然后生成摘要的 Agent，大概花了半个小时。

扣子的 Agent World 概念挺有意思。它给每个 Agent 配了云电脑和云手机，7×24 小时运行。你可以让它定时执行任务，比如每天早上自动搜集信息、整理成简报。这个方向跟智能体的终极形态很接近了，不依赖你的电脑开机，自己在云端跑。

但也有让我觉得不够的地方。扣子更偏向「平台」而不是「工具」。你用它搭 Agent，需要理解工作流、插件、知识库这些概念。搭完之后，Agent 的能力取决于你配置得有多好。对于想快速解决具体问题的人来说，这个学习曲线还是有点高。

而且扣子的 Agent 跑在云端，操作不了你本地电脑上的文件。这个对我来说是个硬伤。我的工作场景里，大量需求是处理本地文件，整理 Word、Excel、PDF。扣子做不了这件事。

— WorkBuddy ，Code Where You Build

如果前面三个工具是「有能力但门槛高」或者「门槛低但能力有限」，那 WorkBuddy 是我目前找到的，门槛最低、能力最全的那个平衡点。

先说上手。下载，安装，微信扫码登录，授权文件夹访问。完事了。一分钟。不需要终端，不需要命令行，不需要订阅海外服务，不需要解决网络问题。这对我来说是最基本的要求，但很多工具连这一步都做不到。

再说能力。WorkBuddy 有几个核心设计让我觉得它真的想明白了非技术人的需求。

说真的，我前面试 Codex 和 Claude Code 的时候，最深的感受就是，这些工具很强，但它们不是给普通人设计的。它们的交互逻辑、概念体系、使用场景，都是围绕程序员转的。而 WorkBuddy 是我目前看到的，唯一一个从第一天就瞄准非技术职场人群的智能体工具。

聊了四个工具，你可能要问，那我到底该用哪个。

这个问题没有标准答案，但我可以给你一个判断逻辑。

如果你是程序员，或者有技术背景，想深度参与代码开发，Codex 和 Claude Code 都值得试。两个都很强，选哪个看你习惯用 OpenAI 还是 Anthropic 的生态。我个人更喜欢 Claude Code 的权限确认机制和 CLAUDE.md 记忆设计，但 Codex 的云端并行任务能力确实更猛。

如果你想自己搭智能体，享受从零配置的乐趣，扣子是个不错的起点。零代码、可视化工作流，适合有一定 AI 基础、愿意花时间折腾的人。但如果你跟我一样，核心需求是处理本地文件、做日常办公自动化，扣子可能不太够用。

如果你跟我一样是非技术背景的职场人，想找一个下载就能用、不用学命令行、能直接帮你干活的工具，WorkBuddy 是我目前最推荐的。不是说它比前三个强，而是它最适合我们这类人。

这句话听着像是废话，但我是认真的。我试这四个工具花了差不多两个月，最后的结论不是「哪个最强」，而是「哪个最适合我的场景」。你的场景跟我不一样，结论可能也不一样。

前 3 篇文章我聊了什么是 skill、怎么用 skill 做会议纪要。这篇聊了用什么工具。从概念到实践到工具，这条线算是走完了。

但这条路没走完。智能体这个领域变化太快，今天的结论可能下个月就过时了。我能做的，就是把当下的真实体验摆出来，你参考。

选一个，下载试试。自己跑一遍，比我说一百句都有用。