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智东西6月2日报道，儿童节这天，扣子Coze3.0正式上线，用户可以在一个项目中同时调用多个Agent，这些Agent还带有专业的技能包，可以处理各种场景的任务。
作为一名科技行业记者，我的日常工作就是追着AI圈跑，搜集信息、调查研究、撰写成文，这些工作是繁琐的，我一直在思考如何才能将一些初期的搜集和整理工作自动化，为此，我做了一个决定：用扣子3.0复制一个我自己。
我直接把写作风格、选题标准、常用话术、关注领域总结好全部打包喂给扣子，封装成一个技能包，然后让这个AI分身替我选题、写稿，我还直接把一群Agent拉进群，打造了一个AI编辑部。
下面来看看这个数字“我”是如何练成的。
一、五大职业Agent模板，喂出一个AI分身在做所有工作之前，首先让我来介绍一下这次扣子3.0更新的Agent功能，最核心的两个新功能就是职业模板和多Agent群聊协作。
在扣子中创建Agent时，可以按照任务需求选择不同的模板，比如自媒体达人、科研助理、法律顾问等。每个模板都内置了大量的专业技能包，可以应对各种任务环境。
创建Agent后，用户除了和每个Agent单独对话外，还可以“拉群”，就像日常工作中有新项目时，会把很多同事拉进一个群一样。用户可以选择新建项目，然后选择所需要的Agent加入项目，一个群聊就建好了。
回到主线任务，复刻自己的第一步是让扣子理解我到底怎么工作的。我创建了一个叫“世另我”的Agent，然后把人物画像、写作风格模板和最近写的一些文章发给了扣子中这个新的Agent，要求它分析我的风格特征并改写记忆文件。
它分析出的结论有些我自己都没意识到，比如“习惯在第二段用设问句引入冲突”、“偏爱用具体数字替代形容词”、“结尾时常总结，喜欢用一个细节收束”，我回头翻了自己的稿子，还真是这样。
接下来是选题标准，我整理了一些近期的选题，标注了哪些我选了、哪些我没选以及为什么，分批次发给扣子，让它学习这个决策逻辑。
随后我让“世另我”进行了实操，我将一篇融资新闻稿发给扣子，让它来写一篇融资报道。
第一版出来后，我发现扣子写的文章比较冗长，受新闻稿影响较大，写了很多企业PR内容，于是我提出让它写短平快的融资报道，参考我上传的文章。
果然第二稿就好了很多，内容简洁干练，该有的信息点都有，只是部分语言还是有点AI味道，但内容的准确性是没问题的，如果作为文章撰写的前置信息梳理环节，扣子的产出结果非常能打。
这个数字分身，会随着现实中我的不断成长，学习更多我的文章，汇总更多我日常总结的经验，从而进一步成长。
二、从热点收集到成文，打造24小时不停歇的AI编辑部除了复刻自己，我还在扣子中给我的数字分身招揽了左膀右臂，打造了一个AI编辑部。
我在扣子中创建了文字编辑、商业消费编辑、标题助手、头图设计师、专业审查编辑这些Agent，分别负责检查文字错误以及语病、判断商业趋势以及分析财报等数据、拟定备选标题、设计头图和封面、检查科技类文章专业性，然后把这些员工都拉进了一个项目群。
比如我把上面这个群聊命名为AI编辑部，里面共有6个Agent协作，扣子支持用户通过@来唤起Agent，实测中发现如果不@，单独发消息是没Agent理你的，目前还不能一键@所有Agent，需要单独给它们分配工作。
实际体验中，我在群里发布选题后，@编辑部中的AI编辑们，这些Agent就会按照要求同时开展工作，我觉得这也是扣子 3.0最有意思的地方，不是单一Agent的按计划分步执行，每个Agent都有自己负责的部分，工作安排一出，群里立即热火朝天。
用户可以在扣子项目群中通过定时任务的设置，来让项目群中的Agent自动运转。
很实用的一点是，这个项目群中的工作是可以在后台进行的，我在前面定时任务正在运行当中的时候，给“世另我”派发了新任务。
由于扣子支持用户通过左下角加号中，选择Agent职业模板自带的技能来完成工作，比如选择PPT功能，我直接选中该技能让“世另我”来做一个工作汇报PPT。
可以看到这些工作是可以并行处理的，不会因为前面有工作在运行而影响新任务推进。
为了模拟真实编辑部，我又创建了三个定时任务，分别是选题、周报和标题复盘，让扣子和现实编辑部一样运转。
每日AI方向选题：每天早上8点自动搜过去24小时AI圈新闻，筛选3到5个值得写稿的选题，附简短推荐选题理由和切入角度，发到这个群里并推送到我的微信。
周报：每周五下午5点自动出工作周报。内容来自扣子里的对话记录、本周发布的文章链接、选题跟进状态，发送到这个群里。
标题复盘：每周五下午6点汇总所有拟定的标题，分析标题被采用和未被采用的原因，以及标题实际效果，生成标题复盘报告。
当然，这些定时工作流还需要不断进行迭代完善，不可能一次性就能做到完美。
目前，扣子支持移动、网页、桌面应用三端互通，早上出门时给扣子发个消息，让它搜集科技日报，骑电动车到公司，打开电脑就能看到已经整理好的日报了。我只需要点开这些链接查看具体文章，然后筛选出合适的选题即可。
跨端的整体体验是顺畅的，手机到电脑的上下文没掉过链子，知识库在不同端也都能调用，项目群中的各项功能也都可以正常使用。
扣子3.0本次上线还更新了云端Agent和本地Agent接入功能，可以将Agent部署在扣子云电脑上，也可以接入自己本地部署的Agent，实测中本地Agent仅支持Claude Code、Codex以及OpenClaw，Hermes无法接入。
不过这次扣子3.0上线后，一些新的功能需要订阅才能体验，创建云端Agent、职业模板、项目多Agent协作、Seedane2.0视频生成以及积分增购都需要高阶版才能使用。
进阶版可以接入一个本地Agent以及自己的自定义模型，前面所说的功能都无法体验。
写在最后：分身帮我干活，但不能替我做判断一整天体验下来，这个扣子中的数字分身做的最相似的，是我的写作外壳：短句、设问、数据打头、结尾减少总结，这些表层特征被AI学得很像。
最不像的是判断力，哪个选题值得深挖、哪个观点需要压一压、哪句话说出来会失去新闻公平，这些不是技能包能封装复用的。
实际体验中，这个“世另我”加上AI编辑部中的其他Agent，的确可以梳理纷繁复杂的信息，但就写文章而言，还不足以达到合格的标准。
其职业模板所自带的技能包，在实际场景中属于“可用”的状态，处理简单和机械化的任务时效果不错，但在一些创造性的任务上表现还达不到惊艳的程度。
如果将其作为日常工作前置环节的助手，扣子3.0的表现非常合格，多Agent处理任务的速度比单一Agent要快很多，而且多个任务并线处理也让AI团队这个词更加真实。
不过目前为止，多Agent模式只能在文本、生图、数据分析等日常任务中使用，在扣子编程和视频生成项目中依然还是单一Agent。
同时需要注意的是，扣子目前的订阅价格并不便宜，如果任务需求不复杂也不紧迫，进阶版的单一Agent就足以满足需求了。
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