夜雨聆风一个非程序员试了十多款后的终极答案
今年2月初，武汉的小龙虾还没上市，我却先被当时的“龙虾”给馋住了。
各大媒体平台都在讨论龙虾- OpenClaw。我也跟着下载安装，想看看这只“龙虾”到底有什么特别。它成了我接触的第一个 AI 智能体工具。说真的，那时候我连“智能体”是什么意思都搞不清楚。
第一次看到它能听懂我说的话，还能自己执行任务，我脑子里就一个反应：卧槽，这玩意儿不只是陪我聊天，它还真的能帮我干活？
然后我就上头了。半年里，我前后试了 OpenClaw、Kimi CLI、Claude Code、Trae、WorkBuddy、Qoder Work、Codex 等十多款工具。装了又卸，卸了又装。
折腾到最后，我感受最深的不是哪家功能最多，而是：模型和 AI 智能体工具能不能真正深度绑定。这句话听起来有点技术，其实很好理解。
AI 智能体像一个人的身体，模型就像它的大脑。身体功能再多，大脑和身体配合不好，真正干活时还是容易掉链子。
WorkBuddy 的功能确实很多，我也在用。它的优点是可以切换不同模型，但是换一个模型后，理解能力、执行能力，甚至整个使用感觉都会变。
工具还是那个工具，“脑子”换了，表现就完全不一样。希望workbuddy后期能够拥有属于自己的真正大脑。
Codex 给我的感觉正好相反。它的工具和模型都在同一个相对封闭的体系里，不需要我今天选这个模型、明天换另一个模型。模型、文件操作、终端和项目上下文是一起配合的，所以整体体验更统一，也更稳定。
我不是程序员，说不清它底层怎么让AI智能体和模型深度融合的。但我能明显感觉到：Codex 更容易听懂整个项目，也更能把任务接着往下做。
最重要的是，它让我这个不会写代码的人，也敢去做网站、做软件，把原来只停留在脑子里的想法一点点做出来。
所以，对于我们普通人选择自己的 AI 智能体工具，不要只看功能有多少，也不要只看能接多少模型。真正要看的是：模型和工具能否深度融合，模型能否把工具的全部能力发挥出来。
Codex在有额度的情况下当主力，WorkBuddy 功能多，我把它当辅助；Qoder Work 我还在观察。Claude code虽然最强，也最好，但是被封号，我没有开通会员就普通账号都会被封，所以完全舍弃了。
这不是专业测评，也不是广告，只是一个非程序员折腾半年后的真实感受。
