优势任务处理能力强复杂任务拆解执行：采用 Multiple Agent 架构，能将复杂任务自动拆解为规划、执行、验证等步骤，像自动解压简历文件、生成旅行手册、编写代码并部署网站等都能轻松完成。支持多领域任务：可应用于人力资源、房地产、金融等多个领域，能筛选简历、搜索房源、分析股票数据等，满足不同工作场景下的多样化任务需求。异步处理与云端执行：用户可以关闭设备离线等待任务完成通知，支持长尾任务，如连续处理 10 份以上简历并生成结构化分析，不占用用户设备运行时间。自主学习与用户体验好记忆用户偏好：会记录用户对结果呈现形式等方面的偏好，如优先使用 Excel 表格，在后续类似任务中自动采用用户偏好的方式，提升使用体验。过程可视化界面：首创 “过程可视化” 界面，能实时展示 AI 的浏览器操作、代码编写等步骤，让用户清晰了解任务执行过程，增强用户对任务的掌控感。代码生成与交付成果出色自主编写代码：能自主编写 Python 脚本等处理复杂任务，如进行股票建模、学区房比价等，并生成交互式可视化报告，减少人工编写代码的工作量和难度。直接交付成果：与传统 AI 助手不同，强调直接交付最终结果，而不仅是给出答案，例如可直接提供分析报告、部署好的动态网站等，真正成为用户的 “数字代理人”。劣势技术局限性工具链依赖：任务执行依赖预设的工具调用逻辑，其能力受限于开发团队预置的流程模板，若任务超出其工具链范围，如控制 PowerPoint 直接制作幻灯片，则无法完成。环境封闭性：运行在沙盒化的虚拟机中，仅能调用浏览器、代码编辑器等有限工具，无法在操作系统级自由操作，如安装新软件或调用本地硬件资源。底层原创性弱：核心能力基于现有多模型协同与工具链整合，底层技术原创性相对较弱，模型层依赖 GPT-4、Claude 等大模型的 API 调用。任务执行风险存在模型幻觉：由于依赖现有基座模型，在处理复杂任务时可能因模型幻觉而生成错误内容，导致任务结果不准确或不可靠。权限限制问题：可能会因权限限制无法访问某些敏感数据，从而影响任务的完整执行，比如在进行一些需要获取特定数据的深度分析时可能会受阻。稳定性挑战长尾任务稳定性差：在处理一些大规模或高难度的长尾任务时，可能会出现稳定性问题，如处理 100M 以上 Excel 文件时偶发崩溃。