为什么说这款AI Agent实现了从「能用」到「有用」的跨越？

原创ⓒ科技新知 AI新科技组

作者丨思原 编辑丨九黎

OpenAI前联创被誉为AI大神的Karpathy从不吝啬对Agent的看好，“Agent代表着AI的一种未来”、“未来十年是Agent的十年”。

这些听起来想象力丰富，甚至还带那么点规划的话，多少有些让人不太靠谱。

不过随着Token越来越便宜，MCP协议工具越来越丰富，Agent产品开始大规模从Demo 走向B端、C端，甚至开始了升级迭代。

已经没有人会怀疑Agent未来的确定性，只是大家都在寻求一个能够给企业、个人带来实质性效率提升的产品。

因为在企业数字化转型的深水区，员工常面临「数据孤岛难打通、重复工作耗精力、需求对接成本高」的困境。而传统AI还停留在问答式服务时，一款能记住你、规划事、交付成果的企业级 AI Agent至关重要。

而最近智谱发布了企业级AI Agent CoCo，按照官方的描述，CoCo除了能够根据用户提问自主规划、异步执行，最终交付成果，基于企业实际情况提供定制化结果外，它还引入了独特的记忆机制，能够记住每位员工的职能、工作重点等，从而主动提供服务，做每位员工的专属AI秘书。

这样看起来每个人似乎都能非常容易的拥有属于自己的Jarvis（钢铁侠体内的智能助手），但事实情况如何呢？我们进行了一次深度评测，结果确实让人意想不到。

「交付导向」的落地成色

传统AI的 “碎片化响应” 痛点在于只能完成单一任务,如生成文案或数据分析，无法串联企业复杂工作流。而AI Agent不仅能被动响应用户指令，还能主动规划任务路径、调用工具并与环境互动，例如通过多轮对话理解用户需求并执行数据分析等复杂任务。

于是我们对CoCo进行了全方位的AI Agent核心功能测试。

首先我们将自己形容成一位在电商平台工作的市场运营人员，想要策划一个618电商促销方案，于是我们 让CoCo帮忙前置调研，看看各大电商平台都有哪些政策。

输入问题： “帮我 总结2025年各大电商平台的相关政策 ”。CoCo在接收到要求后，首先会给到一个任务规划，我们可以去任意修改或者确认这个规划，当我们确认规划后，CoCo便开始自动工作，最终给到了一个非常完整且数据准确、靠谱的解决方案，达到了直接可用的效果。

可以看到，CoCo根据给出的 任务 自行扩展延伸了许多搜索词并执行了检索，最后形成了一份网页形式的文字报告。页面包含了比较丰富的内容，排布简洁，美观性也说得过去。并且对一些复杂的部分，CoCo还以表格形式进行了精准总结。

当然，我们也可以根据企业原有的工作流、知识库、数据库来进行调整，让CoCo的每次回答都能基于企业内部实际情况，提供更贴合企业的结果。

以数据复杂的销售行业场景为例，我们 模拟并上传 上传了 一 组 某公司华北地区的销售 数据， 让CoCo帮忙分析销售情况，给出改进建议 。

可以看到， CoCo调取了我们上传的销售数据，还关联了“天气情况”、“消费者反馈数据”等其他数据，并且输出了针对性改进建议，决策周期大幅缩短。

作为企业级Agent，CoCo对于企业业务场景的理解非常深入。我们进行了一次真实场景测试，假定用户的身份是汽车销售，正准备向客户推荐一款汽车。

我们 给CoCo 输入 了客户的选车条件 ，首次强调“续航里程大于500公里”，第二次补充“充电网络覆盖全国主要城市”，第三次提及“售后服务响应时间小于2小时” 。 然后还模拟了一份客户历史的购买记录，显示这些客户 曾购买过某品牌电动车，续航表现不佳 。 在给定以上条件后，我们让CoCo生成一份定制化销售提案。

从结果来看，CoCo 精准识别到了该客户 的痛点，在报告中特别关注了汽车的续航、维护问题，用简明的图表给出了清晰的销售建议和话术。

最后， 我们还进行了 用户 个性化测试， 先配置了某 电商运营 员工的工作 职位和工作习惯 （该员工70%的工作与数据处理相关） ， 然后直接让生成工作日报。可以看到，在提问语没有额外信息的情况下，CoCo生成的日报就包含了GMV、订单数等电商关注的核心指标，可见CoCo的确理解不同员工的工作内容和重点。

几 轮测试下来，可以非常明显的感知到， 作为企业级的智能体， CoC o不仅能无缝接入和利用好企业现有的数据和资源，本身也更加理解企业和员工的真实工作场景，交付 符合企业、个人 需求的 成果。

重新定义「人机协作ROI」

CoCo 的价值不仅在于核心功能上的好用，更在于其对传统工作模式以及传统AI工具的重构。

传统企业级AI工具常因复杂操作界面（如代码级配置、多模块权限管理）导致员工抵触，而CoCo采用的是 简单明了的 可视化交互界面，普通员工可在30分钟内便可掌握基础操作（如创建任务、调用系统数据）。

对于深度功能（如自定义工作流模板），用户也只需学习类似Excel函数 的规则配置语言即可快速上手。这种设计打破了传统AI工具的技术壁垒，使企业无需投入大量资源进行培训，即可实现全员数字化协作。

另外，企业中60%以上的基础工作属于重复性劳动（如公司尽调、会议纪要、数据报表、客户需求整理），CoCo通过自动化工作流引擎，能够实现对重复工作的替代，使其成为释放人力价值的“效率杠杆”。

例如在公司尽调场景中，可以借助官方自带的公司尽调助手，只需要告诉它公司名字，便可生成一份完整的公司尽调，并且还可以转换为思维 导图 的形式，大大提高了办公效率。

此外，数据分析、股票分析、法务分析、会议纪要等各行各业中的繁杂的重复性工作，在CoCo一句话便能实现。

「企业部署」正当时

总体用下来可以发现， 智谱CoCo的核心调度 和执行 引擎采用的是code 路线 ，脱离对模型FC能力的强依赖，通过context 闭环机制实现任务规划与执行的全链路可控。

另外，CoCo 原生支持MCP协议， 通过产品化MCP Server接入方案，可 无缝接入企业资源， 直接调用企业ERP、CRM等内网工具。例如在销售数据场景中，CoCo能实时调取本地数据库的数据，而通用Agent只能依赖公开数据集。

CoCo预设的工作流工具也可自动转换为 MCP 协议工具 ，无需人工配置参数。对比之下，一些产品的MCP服务需开发者手动封装API，效率低下。并且通过MCP Server标签机制，CoCo能根据用户历史行为（如70%工作与数据处理相关）优先推荐数据分析功能，而通用Agent的工具列表为静态配置，缺乏个性化适配。

值得注意的是，与一些Agent多依赖公有云服务，无法满足金融、医疗等行业的合规要求，CoCo 支持将模型、知识库、工具链全部部署在企业本地服务器，不但响应更加迅速，还能做到数据不出内网，实现效率与安全的平衡。

在落地层面，CoCo更具创新性的功能是可以结合企业内个人用户的本地数据，及使用过程中形成的记忆，打造内生于企业环境，同时了解用户偏好（“ 懂你懂企业，能干能交付 ”）的超级助手。并且基于使用数据的沉淀、挖掘，个人使用数据筛选，工作流模板复用功能，使CoCo支持将高频任务（如跨部门需求对接）固化为可复用模板，提高员工效率的同时，也夯实了企业数据、资产的建设。

毋庸置疑，作为 一个 真正落地的企业级超级Agent，CoCo交出了一张出色的答卷，切实解决了企业重复劳动多、数据流通难、经验沉淀弱的痛点，让AI从成本中心成为效率引擎。CoCo也让我们看到，当AI真正懂企业，才是智能协作时代的真正开端。