三款桌面 AI Agent 实测：谁能真正帮你干活，谁只是在浪费你时间

上周五下午四点，我同时打开三款桌面 AI Agent，把一份 20 页的会议录音文字稿丢进去，让它们各自整理出会议纪要和待办清单。

deadline 是五点半。

结果其中一款在处理到第 12 页时直接卡住，另一款给我输出了一份格式完整但内容离谱的"待办"——里面有三条任务的负责人全是"[待确认]"。只有第三款在五点二十分给了我一份我能直接发出去的文档。

那次之后，我决定认真做一次横向测评，而不是继续靠"感觉"选工具。

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第一章：为什么桌面 AI Agent 突然成了兵家必争之地

过去两年，AI 助手的战场一直在网页端和移动端。但最近随着 Gemini Spark 的发布，桌面 AI Agent 这个赛道突然热闹起来——它不只是一个聊天窗口，而是真正能读取本地文件、调用系统 API、在你工作流里"动手干活"的工具。

目前市场上最值得关注的三款产品定位差异明显：

这张表是给小白看的"地图"。如果你已经知道自己的核心需求，可以直接跳到第三章对应的产品小节。

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第二章：我怎么测、测什么

在给结论之前，先说清楚测试条件，否则这篇文章就是"软文感受流"。

• 设备：MacBook Pro M3 Max，32GB 内存
• 系统：macOS 15.2
• 网络：家庭宽带，实测下行约 500Mbps
• 测试周期：连续 7 天，每天早晚各一轮任务

1. 上手难度：从下载到跑通第一个任务需要多长时间，有没有反人类的授权流程

2. 响应速度：同一任务的平均首字符响应时间（我用秒表粗略计时，非实验室精度）

3. 任务完成率：给定 10 个典型任务，完整完成不需要人工补救的比例

4. 稳定性：7 天内出现崩溃、卡死、输出截断的次数

5. 价格：免费额度能做什么，付费门槛是否合理

⚠️ 说明：以下响应时间均为我个人实测的粗略计时，受网络波动影响，仅供参考，不代表官方性能数据。

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第三章：逐款拆解——优点、硬伤、适合谁

Claude Cowork：上下文是真的长，但入门门槛劝退了一半人

Cowork 最让我印象深刻的是跨会话的上下文记忆。我在周一建了一个"Q3 复盘项目"的工作区，周四再打开，它还记得我周一提到的那个遗留问题，并且在新的对话里主动提醒我。这种"不需要每次重新交代背景"的体验，对长期项目来说价值极高。

基于 Claude Opus 4.6 的语言能力也确实出色——整理会议纪要时，它能识别哪些发言是"决策"、哪些是"讨论过程"、哪些是"行动项"，分类准确率在我测试的三款里最高。

安装流程是真的麻烦。首次授权需要绑定团队账号，即便你是个人用户也要走"创建组织"这一步，中间有两个权限弹窗如果点错了，需要去设置里手动撤销再重来。我身边有两个朋友在这一步直接放弃了。

另外，本地文件读取功能需要单独开启一个"文件桥接"插件，文档写得不够清楚，我摸索了将近 40 分钟才跑通。

• 10 个任务完整完成：8 个
• 平均首字符响应时间：约 3-4 秒
• 7 天内出现问题：1 次输出截断（长文档场景）

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Gemini Spark：多模态体验是惊喜，稳定性是惊吓

Gemini Spark 的多模态能力是三款里最强的。我把一张手写的思维导图拍照丢进去，让它转成结构化大纲——它不只是 OCR，还理解了节点之间的层级关系，输出的 Markdown 大纲我基本不需要修改。

"读屏"功能也很实用：它可以直接分析当前桌面截图，告诉你"你的 Figma 文件里这个按钮间距不一致"。对设计师和产品经理来说，这个功能的想象空间很大。

稳定性是硬伤。7 天测试期内，Gemini Spark 出现了 3 次无响应（需要强制重启）、2 次输出中途截断。尤其是在处理大文件时，内存占用会飙到让 MacBook 风扇狂转的程度。

另外，它对中文的处理有时会出现奇怪的语序问题——不是不能用，但偶尔需要你再润色一遍。

• 10 个任务完整完成：7 个
• 平均首字符响应时间：约 2-3 秒（快，但不稳定）
• 7 天内出现问题：5 次（最多）

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Codex Mobile：开发者的瑞士军刀，非开发者的摆设

代码任务的完成质量是三款里最高的。我给了它一个真实需求：

任务：读取本地 CSV 文件，过滤掉空值行，
按日期列排序，输出为 JSON 格式

Codex Mobile 的输出：

import pandas as pd
import json

读取 CSV 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

过滤空值行
df = df.dropna()

按日期列排序（自动识别日期格式）
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.sort_values('date')

输出为 JSON
result = df.to_dict(orient='records')
with open('output.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)

print(f"处理完成，共 {len(result)} 条记录")

不只是给代码，它还在旁边的注释窗口解释了每一步的逻辑，并且主动提示"如果 CSV 里的日期格式不统一，可以加 errors='coerce' 参数"。这种"预判你下一个问题"的体验，是另外两款给不了的。

如果你不写代码，这款产品对你几乎没有价值。我让它帮我整理会议纪要，它给了我一份还不错的输出，但和 Claude Cowork 比明显差一个档次——格式死板，行动项的提炼逻辑也弱。

• 10 个任务完整完成：8 个（代码任务 5/5，非代码任务 3/5）
• 平均首字符响应时间：约 2-3 秒
• 7 天内出现问题：1 次（非代码长文本场景崩溃）

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第四章：横向对比——同一任务，三款怎么表现

任务一：整理会议纪要并生成待办

任务二：读取本地文件写代码

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第五章：结论与选购建议

不给你"各有优劣，看个人需求"这种废话。直接说：

配置麻烦是一次性成本，配好之后的体验最稳定、最"懂人话"。会议纪要、文档整理、邮件起草——这些高频任务它做得最好。

代码任务的完成率和质量没有悬念，另外两款在这个维度上不是一个量级的对手。

但要做好心理准备：它目前还不够稳定，更适合作为"辅助工具"而非主力工具。

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进阶选项：不想被订阅绑定，走 API 路线

如果你需要在多款 Agent 之间灵活切换模型，或者不想为某一款产品的月订阅价格买单，可以考虑直接走 API 路线。

我目前用的是 [api.884819.xyz](https://api.884819.xyz)，支持 Claude、Gemini、Codex 等主流模型统一接入，按量计费，没有月租。测试期的成本比订阅低不少，而且可以根据任务类型随时切换最合适的模型。

下面是一段最简接入代码，5 分钟能跑通：

import requests

API_BASE = "https://api.884819.xyz/v1"
API_KEY = "your_api_key_here"

def chat(message, model="claude-opus-4-6"):
response = requests.post(
f"{API_BASE}/chat/completions",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"messages": [{"role": "user", "content": message}]
}
)
return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]

测试调用
result = chat("帮我整理以下会议纪要：...")
print(result)

换模型只需要改 model 参数，其他代码不用动——这是 API 路线最大的优势：你的工作流不被任何一款产品锁死。

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写在最后

这次测的是"能不能用"。

三款产品给我的整体感受是：桌面 AI Agent 这个赛道正处于"功能跑在稳定性前面"的阶段——每一款都有让你眼前一亮的时刻，也都有让你想摔键盘的时刻。

但有一点可以确定：不选，才是最贵的选择。这些工具能帮你省下的时间，已经远超你花在配置上的那点成本。

下一篇我想测「值不值得付费」——三款产品的 Pro 订阅到底比免费版强在哪，我会用同一套任务跑付费版，看溢价是否合理。如果你也在纠结要不要升级，可以先关注，等我把钱花完再告诉你答案。

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