亲手实测「天工」：通用Agent新玩家，实战表现超预期
嘿，朋友们！你是否曾为繁琐的办公任务头疼？今天，我带你实测昆仑万维的「天工超级智能体」，发现它通过结构化设计，让AI Agent真正实用化。亮点包括智能意图澄清、Deep Research与MCP方案结合，以及Office三件套的高效输出。在文档、PPT、表格生成等场景中，效果亮眼，还支持导出、编辑和溯源，大幅提升交付物可用性。
昆仑万维近期重磅升级原有Chatbot，推出通用Agent新品「天工超级智能体」。
官方产品特性如下：
为确保Agent高效落地，「天工」在垂直能力封装和人机交互上深度打磨，值得一试。
我第一时间全面实测，尤其在办公输出物生成上，效果惊艳。产品核心亮点如下：
More Structure, Better Agent可编辑、可溯源的 Office 三件套更自然顺手的意图澄清机制
本文通过全套产品分解和3项额外测试，带你速通这款对打工人更务实、易用的「天工超级智能体」。
💎 More Structure，Better Agent？实用主义的新答案尽管“世一Agent”Manus主张Less structure, more intelligence，但「天工」用产品证明：在落地场景中，更多结构反而提升性能。
现阶段Agent需通过结构化设计，换取稳定输出。让我们以具体任务为例，解析「天工」的设计理念。
🔍 产品与AI设计全解析：从意图澄清到成果生成打开「天工」首页，除了通用Agent模式，文档、PPT、表格三种场景被封装为独立模式，凸显垂直深耕。
输入任务：选择PPT模式，Prompt：请汇报OpenAI公司的完整发展路线。
第一步：可视化意图澄清，交互更直观
任务输入后，Agent首先以表单形式寻求信息补充，提升交互效率。
左「天工」，右「Manus」
与多数Agent不同，「天工」将澄清问题封装为可视化选项表单，简化用户操作。这虽非技术突破，却是当前最自然的交互方式。
实现方式猜测：先通过Prompt输出表单文本，再由前端渲染。
第二步：Deep Research + MCP方案，任务执行更智能
「天工」采用Deep Research + MCP方案，使AI能自主规划任务并动态调整。
Deep Research让AI自主规划步骤，MCP提供工具能力。用户确认待办清单后，Agent逐步执行任务。
用户可反馈修改步骤，提升任务质量。
第三步：Office三件套专精输出，成果可直接使用
任务准备完成后，AI生成指定格式成果。除通用生成外，「天工」单独提供文档、PPT、表格模式，输出效果出色。
选择PPT模式后，AI调用ppt_agent工具规划大纲，逐页生成内容。
通过AI Coding + Artifact渲染，确保样式契合。
全程约10分钟，最终PPT信息密度高、设计精良，远超手动制作。
Html生成方案需工程化努力，昆仑团队做得扎实。后续将开源Deep Research框架和Office工具。
拓展功能：可导出、可编辑、可溯源，提升协作效率「天工」还提供三项实用功能：
第一：多格式导出。PPT支持PPTX、PDF；Word支持DOC、DOCX、PDF；Sheet可直接下载。
第二：在线编辑。对话界面可直接修改Word、PPT内容，保存后下载新版本。
第三：精准溯源。Word、PPT报告中以Html预览格式提供溯源模式，方便校对信源。
可导出、可编辑、可溯源，让人-AI协作更顺畅，提升Agent可用性。
💡 3项额外测试：速通天工多场景表现我还测试了其他任务，评估工作中的应用潜力。整体表现优秀，适合多种人机协作场景。
1）文档Agent：深度调研，输出图表报告。任务：规划AI付费专栏，调研Lenny’s newsletter发展历程。
基于Deep Research的文档自动插入匹配图表，提升可读性。
图文并茂的结果，远超Gemini Deep Research，更懂打工人需求。
2）表格Agent：整理信息，统一输出。任务：分析2025年Google I/O大会新品，生成发布分析表。
AI联网搜索后，全面归纳信息，提供实用分析。
另测试旅游规划：任务：南昌2天1夜自驾游，生成日程表。AI搜索路线后，输出包含景点、餐厅的表格。
一目了然的表格，方便J人出行规划。也可基于用户文件定制。
3）通用Agent：设计→网页→视频。任务：设计修仙世界火柴人升级形象，从筑基到渡劫。
AI生成各阶段形象，并制作完整网页和视频。
输出网页含文字解说和动态预览：https://www.skywork.ai/share/v2/website/1925040507609272320
生成BGM音频和视频，手动拼合后效果不错。目前视频工具需BGM，长任务记忆有损耗，官方在修复。
👉 为何要More Structure？昆仑万维主张：用结构化换取高频场景的可用性，是务实之举。
交互结构化降低用户成本，垂直场景封装提升体感，交付结构化确保协作效率。牺牲通用性上限，换确定性和易用性，是当前AI阶段的聪明路径。
📝 小结：结构化设计，Agent落地的关键人类社会工作职责滞后于AI发展。「Less Structure」追求智能进步，「More Structure」基于现实需求稳定落地。
两者互补，是Agent落地的必然手段。天工印证了Agent竞争已走向场景理解、产品打磨和工程实现。
期待未来解开结构束缚，迈向AGI。但当前，它能作为可靠下属，提升办公效率，已是巨大进步。
——More Structure, Better performance.
🙋 如何试用？立即行动提升效率！「天工」提供两个版本，请用电脑体验：海外：https://skywork.ai 国内：https://tiangong.cn
新用户赠2500积分，每日送1200积分。Office生成任务约消耗300-800积分，足够日常使用。
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本文由人人都是产品经理作者【一泽Eze】，微信公众号：【一泽Eze】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
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