试用近10个AI助理，我决定自己把活干了

当前的AI助理技术狂热背后，实用性的匮乏让回归人工成为必然选择。面对Claude、Manus以及各大厂商基于OpenClaw技术推出的各种封装应用，作者在亲身体验后发现，尽管技术迭代迅速，但在真正提升生产力方面仍面临诸多挑战。无论是跨平台任务分配、细分场景的自动化，还是成本与效率的权衡，AI目前的表现更像是一把盲目寻找钉子的锤子，而非全能的生产力工具。

大厂竞速：Claude与OpenClaw的攻防战

随着开源技术OpenClaw的兴起，AI助理市场进入了白热化阶段。Anthropic发布的Claude新增了桌面控制功能，凭借视觉模型能够识别屏幕图标并模拟鼠标操作，虽然在安全性上优于系统级的OpenClaw，但实际运行速度缓慢且受限于订阅服务。相比之下，Manus通过命令行控制电脑虽具潜力，却在测试中频频遭遇安全拦截和定位错误，显示出机械操作的不可靠性。

国内厂商则迅速跟进，将OpenClaw技术封装成易于使用的APP。智谱的AutoClaw便是典型案例，但在测试中，其响应延迟高达一小时，主要受限于网络抓取次数和模型思考时间。此外，小米和华为等手机厂商推出的移动端Agent（如“手机龙虾”和“小艺Claw”）试图打造类似“乐高底盘”的自定义功能平台，但目前更多停留在概念阶段，尚未突破核心应用场景。

细分场景的局限：从跨境电商到日常复盘

在细分场景的探索上，阿里推出的跨境电商Agent Accio和钉钉的“悟空”工作平台显示出了一定潜力。Accio能够辅助设计产品并对接供应商，虽设计质量一般但提供了实际的供应链资源；“悟空”则能收集信息生成报告，不过因限量邀请码导致一码难求。然而，这些工具在实际应用中仍存在明显短板，例如Littlebird虽能通过读取屏幕文本辅助复盘，但免费版无法联网搜索，功能受限严重。

更广泛的测试表明，AI在面对反爬机制（如求职网站）或高Token成本（如新闻整理）时往往失效。自媒体人尝试让AI自动收集整理新闻，结果发现Token费用远超稿费成本，最终不得不放弃。这些案例揭示了AI助理在复杂商业环境中的脆弱性，人力操作在经济性和灵活性上仍占据上风。

AI生产力的“伪命题”：拿锤找钉与Token成本

当前AI助理面临的最大困境在于“拿锤找钉子”的逻辑错位。许多用户需要具备高度的觉察力才能找到合适的落地场景，而大多数工作尚未达到必须依赖AI提效的阶段。例如，求职者试图用AI一键投递简历，却因反爬机制无功而返；企业尝试用AI做批量任务，却发现Token消耗巨大，远不如雇佣实习生划算。

从技术角度看，Agent的Token消耗量远超普通对话模型。以Claude为例，其多模态识别和视觉操作需要处理海量截图，导致算力成本飙升。这种高昂的代价使得AI在很多场景下失去了经济优势。李继刚提出的“干状态”与“湿状态”理论进一步佐证了这一点：AI可以压缩逻辑与效率导向的“干状态”时间，但涉及情感、人际交往的“湿状态”价值将愈发珍贵。

未来展望：生产力经济与深度无聊的悖论

尽管《互联网已死，Agent永生》预言了生产力经济取代注意力经济的趋势，但人类对社交和情感的需求仍难被AI满足。Eyls平台的AI分身互动曾风靡一时，但用户很快因虚假的社交反馈感到疲惫，反思将有限精力分给AI是否值得。

韩炳哲的“深度无聊”理论则为这场技术狂热提供了哲学视角。过度追求效率可能剥夺人类创造力所需的沉思空间。当AI试图填满所有时间缝隙时，我们或许需要重新审视：究竟是为了效率牺牲生活，还是把无聊还给生活，从而保留人性的温度？在可预见的未来，AI助理或许能成为特定领域的得力助手，但完全替代人类劳动仍是一条漫长且充满不确定性的道路。