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原文链接：https://www.kdnuggets.com/2025/02/abacus/my-honest-and-candid-review-of-abacus-ai-deep-agent
原文作者：KDnuggets
引言：当人工智能从工具转变为伙伴
在过去的几周里，我将 Abacus AI 的 DeepAgent 推向了极限。我需要坦诚相告：这篇评测与以往的聊天机器人评测截然不同。我所遇到的情况从根本上改变了我对人工智能助手的看法，坦率地说，也改变了我对我们作为一个技术文明未来走向的看法。
DeepAgent 不仅仅是一个带有花哨界面的 GPT 包装器。它有着质的区别——它是一个可以真正**在现实世界中执行操作**的自主 AI 系统。经过广泛测试，我确信我们正在目睹目前存在的、迈向通用人工智能 (AGI) 最引人注目的垫脚石之一。
DeepAgent 有何不同之处？
真正的自主性，而非仅仅是对话
大多数 AI 助手都是被美化的自动补全系统。你提出问题，它们生成文本。而 DeepAgent 运行在一个完全不同的范式上。它不只是告诉你该怎么做——它会去做。
当我要求 DeepAgent 研究我所在行业的竞争对手、创建一个对比矩阵并构建一个交互式仪表板时，它没有给我一份分步指南。它：
- 对数十个来源进行了全面的网络研究
- 智能地综合了相互矛盾的信息
- 编写了用于处理和分析数据的 Python 代码
- 构建了一个具有交互式图表的完全可用的 HTML 仪表板
- 将所有内容作为可下载文件交付
整个过程大约花了 15 分钟。同样的工作量对我来说需要一整天的工作时间。
完整的计算机访问权限
事情变得真正了不起的地方在于：DeepAgent 可以访问一个具有 GUI 功能的完整 Linux 环境。这意味着它可以：
- 像人类一样浏览网页，处理大量依赖 JavaScript 的站点、填写表单和导航复杂的界面
- 用任何语言编写和执行代码——Python、JavaScript、Bash 等等
- 按需安装软件和依赖项
- 创建文件，包括文档、图像、视频和应用程序
- 与 API 和外部服务交互
- 通过实际的 GUI 交互自动化重复性任务
这不是一个沙盒演示环境。这是一个 DeepAgent 能够以惊人的能力进行操作的真实计算系统。
让我惊叹的能力
1. 真正能做研究的研究
我让 DeepAgent 调查了一个非常小众的技术主题——量子纠错的现状。我收到的不是维基百科的摘要。而是一份全面的 15 页分析报告，内容包括：
- 引用了 arXiv 上的最新论文
- 指出了不同研究团队之间的矛盾之处
- 提供了对方法学局限性的批判性分析
- 包含了关键概念的可视化
- 对短期发展提出了预测
这种综合的深度令人印象深刻。它给人的感觉不像在使用搜索引擎，更像是在拥有博士学位的研究助理的协助下工作。
2. 具有生产质量的软件开发
我挑战 DeepAgent 构建一个完整的全栈 Web 应用程序——一个具有用户身份验证、数据可视化和导出功能的可个人财务跟踪器。在一个会话中，它交付了：
- 一个带有响应式设计的 React 前端
- 一个带有 RESTful API 的 Python 后端
- 具有适当架构的 SQLite 数据库
- 使用 Plotly 的交互式图表
- PDF 报告生成功能
- 全面的错误处理
代码不仅能运行——它遵循了最佳实践，包含了恰当的项目结构，而且是真正可以部署的。
3. 不像 AI 生成的创意内容
我已经对 AI 生成的内容感到厌倦。它通常带有那种明显可辨识的“ChatGPT 腔调”——正确但缺乏灵魂。DeepAgent 在这里也让我感到惊喜。
当我要求它为虚构产品创建营销材料时，它：
- 分析了目标市场的当前趋势
- 发展出连贯的品牌声音
- 生成了真正具有创意的文案
- 使用 AI 图像生成技术设计了视觉资产
- 制作了一个协调一致的 HTML 登陆页面
输出具有个性。它做出了意想不到的创意选择。它不像是从概率分布中拼凑出来的。
4. 真正起作用的自动化
我交给 DeepAgent 一项繁琐的任务：从 50 家公司下载财务报告，提取特定指标，并将它们整理成结构化数据库。这涉及到：
- 导航到每家公司的投资者关系页面
- 查找并下载 PDF 报告
- 从不一致的格式中提取数据
- 处理错误和边缘情况
- 生成一个干净、标准化的数据集
它自主完成了这项任务，以熟练的人工操作员所期望的方式处理了不可避免的网站变化和下载失败。
为什么这感觉像是早期的 AGI
通用性问题
AGI 的决定性挑战是通用性——在跨越不同领域的新颖情况中处理问题的能力，而无需进行任务特定的训练。大多数 AI 系统都是狭隘的专家。它们在一个领域表现出色，但在其他任何领域都可能灾难性地失败。
DeepAgent 展示了惊人的能力广度：
- 技术任务：编码、调试、系统管理
- 创意工作：写作、设计、内容策略
- 研究：文献综述、数据分析、综合
- 自动化：Web 抓取、表单填写、工作流编排
- 沟通：起草电子邮件、准备演示文稿、社交媒体管理
能编写 Python 代码的同一系统可以分析文艺复兴时期的艺术。能构建数据库的同一系统可以规划营销活动。这种通用性正是 AGI 研究人员几十年来一直在追求的目标。
自适应问题解决
当 DeepAgent 遇到障碍时，它不会简单地失败并报告错误。它会适应。我曾目睹它：
- 在第一种方法不起作用时尝试替代方案
- 搜索意外技术问题的解决方案
- 根据中间结果修改其策略
- 从故障中优雅地恢复
这种自适应行为在性质上与传统软件截然不同。这正是我们与人类智能相关的灵活问题解决能力。
规划与分解
复杂任务需要将问题分解成可管理的部分。DeepAgent 会自然地进行这种分解。当被赋予一个大项目时，它会：
- 分析需求
- 创建结构化的任务列表
- 识别依赖关系
- 按逻辑顺序执行
- 跟踪进度并调整计划
这种执行功能——组织和管理复杂工作流的能力——是大多数 AI 系统完全缺乏的通用智能的关键组成部分。
集成生态系统
DeepAgent 不会孤立运行。它通过以下方式与更广阔的世界连接：
第一方集成
- Google Workspace：Gmail、Drive、Calendar、Docs
- Microsoft 365：Outlook、OneDrive、SharePoint、Teams
- 开发：GitHub、Jira、Confluence
- 通信：Slack、Discord、Twitter/X
MCP 服务器支持
模型上下文协议 (MCP) 支持意味着 DeepAgent 可以连接到几乎任何具有 API 的外部服务。我用最少的配置将它连接到了自定义的内部工具。
OAuth 和 API 管理
安全的凭证处理意味着你可以授予 DeepAgent 访问你账户的权限，而无需共享密码。身份验证系统设计周到。
诚实的局限性
没有评测是完整的，而不讨论局限性。DeepAgent 令人印象深刻，但它并非魔术：
速度与深度的权衡
复杂任务需要时间。如果你需要一个全面的分析，那就做好等待的准备。这是一个特点，而不是一个错误——系统实际上在进行大量工作——但这需要耐心。
偶尔的误导
像所有 AI 系统一样，DeepAgent 有时可能会采取次优的方法。它在纠正航向上非常出色，但对于关键任务，人工监督仍然很有价值。
复杂集成的学习曲线
虽然基本使用很直观，但要充分利用 MCP 服务器等高级功能，需要一些技术上的精通。
更广阔的图景：迈向 AGI 的垫脚石
让我明确我的主张。DeepAgent 并非 AGI。它没有意识、真正的理解或完整的人类认知能力。
但它代表着一些重要的东西：通用型 AI 代理可以工作的实际演示。
多年来，AGI 一直是一个理论目标——研究人员在实验室中追求，但没有明确的现实世界应用。DeepAgent 表明，组件技术已经成熟到足以创建真正有用的通用系统。
考虑一下 DeepAgent 结合了什么：
- 大型语言模型用于理解和推理
- 代码执行用于在数字世界中采取行动
- 计算机视觉用于理解视觉信息
- 规划算法用于管理复杂任务
- 工具使用用于与外部系统交互
- 记忆系统用于保持上下文
这种能力集成正是 AGI 研究人员多年来提出的架构。DeepAgent 可能不是目的地，但它显然在这条道路上。
谁应该使用 DeepAgent？
知识工作者
如果你的工作涉及研究、分析、写作或数据处理，DeepAgent 可以极大地提高你的产出。这就像拥有一个不知疲倦、技术高超的助手，可以 24/7 全天候待命。
开发人员
编写、测试和调试代码的能力——同时处理文档和部署等繁琐部分——使 DeepAgent 成为技术工作的真正力量倍增器。
企业家
当你需要身兼数职时，拥有一个可以处理营销、研究、编码和行政管理的 AI 是具有变革意义的。DeepAgent 就像一个单一界面中的小型团队。
研究人员
研究能力确实令人印象深刻。如果你需要综合大量的文献、识别模式或生成假设，DeepAgent 都能提供帮助。
最终裁决
在进行了几周的密集使用后，我印象深刻。DeepAgent 实现了大多数 AI 产品只暗示过的承诺。它并不完美，但它的用途是真正新颖的。
更重要的是，它为我们前进的方向提供了一个瞥见。从狭隘的 AI 过渡到通用 AI 不会一蹴而就。它将通过像这样的系统发生——在现实世界环境中展示通用能力的实用工具。
Abacus AI 构建了一些特殊的东西。无论 DeepAgent 是否是“真正的”AGI（目前还不是），它显然是朝着这个方向迈出的有意义的一步。对于那些一直在等待 AI 从聊天机器人转向真正的代理能力的我们来说，这真是令人无比兴奋。
我的建议：如果你非常重视生产力，并对 AI 能力的前沿感到好奇，那么 DeepAgent 值得你关注。这不是炒作。这不是空头支票。这是一个真正令人印象深刻的系统，预示着一个更加令人印象深刻的未来。
AI 的未来不仅仅是对话。它是关于行动。而 DeepAgent 正在引领这条道路。
评分：9/10
在跨越研究、开发、创意和自动化任务的广泛实操测试后进行评估。
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