导语:一套代码能跑遍所有芯片。(雷峰网)
实测 Grok Bot:变身「云端AI团队」同题硬刚两款国产Agent
一套代码能跑遍所有芯片。

    作者丨吴海明

    编辑丨李娜 岑峰

                                                                                                       

实测 Grok Bot:变身「云端AI团队」同题硬刚两款国产Agent

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Grok Bot 的进化:

从“聊天框”到“云电脑”

马斯克最近又给 Grok Bot 加上了新技能点。(雷峰网(公众号:雷峰网))
10 月 7 日,他在X上表示 Grok Bot 将接入 Claude Opus 5.5、Midjourney 和 Suno等第三方顶级模型;而最近更是迎来了一次核心范式的跃升:主 Bot 会发现可替用户承担的工作,并主动提议接手。
实测 Grok Bot:变身「云端AI团队」同题硬刚两款国产Agent
也就是说,它不再只是被动等待提问的聊天机器人,而是变为“主动找活干”的AI云端团队。
它不像传统聊天助手那样,主要围绕一个对话框展开工作。用户可以创建多个具有不同名字和职责的 Bot,例如研究员、项目经理、运营专员,让它们各自负责一类工作。主 Bot 会根据每日任务执行情况,帮助用户发现下一步工作,并主动提议接手,把需要决定的事留给用户排版。
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(示意图:无需用户主动发问,Grok Bot 根据已有工作上下文,主动提醒 AAAI-27 审稿截止日期,并提出进一步核查 OpenReview 中尚未提交的稿件。)
前脚刚搜集完资料,后脚就主动拟好邮件等你确认审批;你关闭了电脑,它在云端还在和它的“AI 同事们”交接工作。
这种以 Grok Bot 为代表的“多智能体协作”与“主动式 Agent”,究竟进化到了什么程度?几个 Bot 一起打配合,比单个智能体强多少?
为此,我们策划了一场“同题硬核测试”:找来 Grok Bot 以及两款国产 Agent——WorkBuddy 和 Qoder CN,让它们分别组建 AI 团队,完成一项极易出错的研究任务:撰写《大模型路由研究综述》。
这个测试,需要完成文献检索、方法梳理、数字核查和独立审稿,这个题目要求智能体能区分多个名字相似度极高的研究,也要求审稿意见落实到最终文件,还要求智能体能在分工、交接和纠错过程中都能在交付物中留下痕迹。
经过实测,Grok Bot 用 12 分 49 秒交稿,速度最快、收录论文最多;WorkBuddy 用 21 分 43 秒,交出了最接近编辑底稿的正文;Qoder CN 用 14 分 42 秒,呈现出一次有价值的智能体交叉纠错。三份交付也分别留下文件引用、数字口径或方法归类方面的问题。由此判断,多智能体产品下一步要比拼的是交付可靠性:核查结论能否穿过每次交接,准确落到最终文件。
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三款 AI 同题写作,谁先交卷?

为什么选大模型路由?
这是一个很容易在资料整理阶段出错的研究主题。不同论文可能使用相近的名称,却采用不同的路由方法;同一项研究在论文、项目仓库与其他介绍材料中,也可能出现口径不同的实验数字。
仅仅搜集十几篇论文、将内容拼成一篇综述,并不意味着任务完成。
我们要求智能体分别承担文献检索、方法梳理、实验与基准核查、独立审稿等职责,并在最终交付中保留可见的任务交接与修订记录。
测试指令如下:

代码块

1.请使用你可用的多智能体协作机制,完成一份截至 2026 年 10 月 15 日的中文研究综述,主题为“大模型路由研究”。

2.请让不同智能体分别承担文献检索、方法梳理、实验与基准核查、独立审稿等职责,由一位负责人整合结果。

3.可以按产品支持的方式分工,但必须保留实际可见的任务交接与审稿修改记录;不要编造未发生的智能体协作。

4.最终交付:①一篇约 3000—4000 字的综述,解释大模型路由要解决什么问题、主要方法如何分类、LLMRouter 的具体贡献及局限;②一张涵盖至少 12 篇原始论文的对照表,列出方法、路由依据、模型池、质量/成本/延迟指标及适用边界;③一个“尚无定论的问题”小节;④简短的协作记录,说明哪个智能体发现了什么问题、谁核实、最终如何修订。

5.优先阅读论文全文、作者项目与公开代码。

6.每项关键事实和数字附可打开的原始来源链接;区分论文报告的结果、独立基准结果与自己的推断。

7.无法核实的说法标为“待核实”,不要填补或编造引用。

8.完成前请由未负责撰稿的智能体独立检查引用、数字、方法分类和结论边界。

来看看三款产品的表现:
首先是Grok Bot,Grok Bot 以最快的使用感受完成了任务。如下图所示,Grok 先把任务交给显示的“学术调研师”、“项目经理”和“文章撰写专员”三个具有名字的 Bot,自己负责最终整合。学术调研师给出 19 篇论文的对照表,并提前区分多个高相似度研究名字,项目经理核查数字,撰稿 Bot 收到材料后写初稿,学术调研师再对其审阅。最终, Grok bot 给出了含有八份文档文件的产出,覆盖正文、对照表、开放问题、文献梳理、基准核查、审稿意见和协作记录。
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Grok bot 运行截图 1: 任务开始后调用三个 bot 一起干活儿
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Grok bot 运行截图 2: 任务完成后给出交付清单
在 Grok bot 执行任务过程中,独立审稿意见抓到了两个未经核查表格确认的百分数,撰稿 Bot 随后将其删去。另一轮交接还纠正了两篇论文的 arXiv 编号,这些是可以从文件与会话互相对应的修订,说明多 Bot 协作在扩大检索范围之外,确实承担了核查职责。
其次是 Qoder CN,在任务开始后,启动了三个检索子智能体分别寻找核心论文、基准与近期进展;随后由方法梳理和事实核查两个角色接手,独立审稿者在成稿后检查,最终  Qoder CN 给出了包含四个文档的交付件:综述、论文对照表、开放问题与协作记录。
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Qoder CN 运行截图 1: 任务开始后创建 3 个智能体检索文献
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Qoder CN 运行截图 2: 创建方法梳理和事实核查 2 个智能来处理检索后的论文
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Qoder CN 运行截图 3: 交付件截图
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Qoder CN 运行截图 4: 任务结束后 6 个智能体使用总结
在任务执行最后,核查者智能体参考 RouteLLM 论文,认为“最高节省 85% 成本”出处不明;审稿者继续找到项目仓库来确认项目这一表述。此外,论文表格中给出 3.66 倍的成本节省比率,两个数字的评测条件和计算口径需要分别说明,不能直接互换。因此,增加的审稿工序确实改变了稿件内容。
然后是 WorkBuddy,从评测感受上来看,WorkBuddy 花的时间最长,交出的正文也最像一份可继续编辑的研究底稿。在文献检索、方法梳理、基准核查分别安排来三个研究角色并行工作,由负责人整合初稿,再交给未参与撰稿的角色审阅,最终综述围绕“路由信号”和“决策结构”组织方法,明确区分论文自报、独立基准、作者推断和待核实数字,并且读者能够顺着标注回到证据。
Source:https://www.leiphone.com/category/yanxishe/6QM0ls2hB4Dhqgbh.html