三大 AI Agent 工具横评：任务委托方式差异与选型建议

AI agent 真正有趣的地方，在于你不再把它们当成聊天机器人来用。

让 AI 总结一份 PDF 有用。但让它研究五份文档、判断哪些内容重要、整理信息、再产出真正能用的东西，这是另一种完全不同的任务。

这才是 Claude Cowork、WorkBeaver 和 Hermes 开始产生交集的领域。

不过，它们处理 agent 工作流的方式并不完全相同。Claude Cowork 瞄准的是委托更大块的知识工作。WorkBeaver 更专注于真正在你的电脑上执行任务，包括浏览器和桌面应用程序。Hermes 则采取了更偏向开发者的方式来看待 agent，强调构建和协调 agent 工作流。

那么，你应该用哪一个？

在了解它们各自如何处理多步骤工作之后，我认为更好的问题是：你想要委托的是什么样的工作？

什么才算多步骤 AI agent 工作流？

向 AI 提问和给 AI 布置任务之间有很大的区别。

一个简单的请求可能是：

"总结这份报告。"

一个多步骤工作流可能是：

"阅读这些报告，找出重要的变化，与上月的信息进行对比，整理发现，最终生成一份报告。"

现在 agent 需要跟踪多个步骤。它需要处理信息、沿途做出决策、最后产出结果，而不需要你解释每一个具体动作。

这就是 agent 工作流的价值所在——也是为什么选择合适的工具很重要的原因。

在本次对比中，我考察三个方面：

推理与知识工作

计算机与应用程序控制

Agent 编排与开发者控制

有了这个区分，差异就容易看清多了。

Claude Cowork 围绕项目委托构建

Claude Cowork 可能是这三个工具中最接近"我这里有项工作交给你，你去处理吧"这个理念的。

Anthropic 将 Cowork 定位为一种方式，让你可以将更长的多步骤任务委托给 Claude，而不是在每一个小步骤上都进行来回对话。

这使得它天然适合涉及文档、研究、文件、分析和关联工具的工作。

想象你有一个包含 20 份研究文档的文件夹。

你不用逐一打开每份文档并单独询问 Claude，而是可以直接给 Cowork 一个更大的任务：审查材料、识别相关信息、整理并产出最终结果。

这比普通聊天会话更适合 agent 的运作方式。

Cowork 还支持连接器和技能等功能，可以让 Claude 获得额外上下文，或者访问基本对话之外的信息和工作流。

Claude Cowork 最适合的场景

如果你的大部分工作属于以下类型，我会首先考虑 Cowork：

审查多份文档

分析信息

准备摘要或简报

处理来自关联服务的信息

重要的区别在于，你主要是在让 agent 思考并产出结果。

如果你的任务是"读这个、比那个、想想差异、再创建点什么"，Claude Cowork 是很自然的选择。

如果实际问题是你每天早上要花 30 分钟在同一网站和桌面应用上反复点击，那你可能根本不需要一个研究导向的 agent。

你需要的是能操作电脑的东西。

WorkBeaver 采取更亲力亲为的方式

WorkBeaver 有趣的地方在于，它试图解决的问题略有不同。

你问的问题不再是"AI 怎么帮我推理这些信息？"，而往往是：

"AI 真的能帮我做这些重复的电脑任务吗？"

想象一个简单的行政工作流。

你从一个应用程序接收信息。打开 CRM。搜索客户。复制几条详细信息。再打开另一个应用程序。再次输入信息。保存。然后更新电子表格。

这些单独的步骤都不难。

烦人的地方在于反复重复这些动作。

这就是计算机自动化的用武之地。

WorkBeaver 旨在跨浏览器和桌面应用程序工作，这使得它适用于那些你所使用的应用程序不一定能很好地整合到单一自动化平台中的工作流。

例如，一个工作流可能涉及：

打开一个 web 应用程序

找到特定记录

将其输入到另一个应用程序

更新文档或电子表格

对下一条记录重复此过程

重要的不是 agent 能写出一段关于任务的漂亮话。

而是它能执行这个任务。

假设销售团队中有人需要在通话后更新客户记录。

工作可能包括阅读记录、找到客户记录、输入备注、更新字段，然后转向下一个客户。

一个只生成摘要的 AI 仍然把手动工作留给了人。

计算机自动化工具则可以承担重复的应用程序操作。

这是我考虑 WorkBeaver 的领域。

它也不局限于纯浏览器的工作流。桌面应用程序也可以是流程的一部分，这一点很重要，因为大量业务软件仍然运行在浏览器之外。

Hermes 是另一种选择

如果你从开发者的角度来看待这个问题，Hermes 会更有意思。

Hermes 不是简单地让 agent 完成一个任务，而是给你一种思考多个 agent 如何协作的方式。

对于一个复杂的技术项目，你可能不想让一个 agent 做所有事情。

你可以让一个 agent 负责研究，另一个负责实现，再来一个负责审查结果。

工作流可能长这样：

Main Agent
    ↓
Research
    ↓
Implementation
    ↓
Review
    ↓
Testing

具体配置取决于你如何设置系统，但底层思想很有用：把复杂的工作拆分成更小的职责，而不是期望一个 agent 什么都擅长。

对于软件开发和其他技术工作流，这一点尤为有趣。

如果你想尝试以下场景，Hermes 更合适：

多 agent 工作流

编码和实现工作流

专业 agent 处理项目的不同部分

这里也有一个权衡。

更多的控制通常意味着更多的设置工作。

如果你是一名开发者，想了解 agent 如何交互，并围绕这一点构建自己的工作流，额外的复杂性可能是值得的。

如果你只是想自动化一个重复的办公室任务，你可能根本不需要为它构建一个 agent 架构。

Claude Cowork vs WorkBeaver vs Hermes

我区分这三者最简单的方式是看你要 agent 实际做什么。

Claude Cowork："处理这个项目"

当任务主要是信息和推理时，Cowork 是一个很好的选择。

"审查这些文档并准备一份报告。"

agent 需要阅读、理解、对比、整理和写作。

这是它的领地。

WorkBeaver："执行这些电脑任务"

当工作主要是通过应用程序执行操作时，WorkBeaver 更适合。

"每天下午把这些信息输入到这些系统中。"

难点不在于理解这些信息的含义，而在于执行重复的动作序列。

Hermes："协调这些 agent"

当你对构建 agent 工作流本身感兴趣时，Hermes 更合适。

"让一个 agent 研究问题，另一个实现解决方案，再一个审查结果。"

这是不同层次的控制。

对于多步骤 AI agent 工作流，哪个最好？

没有唯一的赢家，因为"多步骤工作流"涵盖了很多不同类型的任务。

如果我根据工作类型来选择，会这样拆分。

选择 Claude Cowork 处理知识密集型工作

当工作流涉及阅读、研究、分析、整理并产出输出时使用。

一个很好的例子：研究人员需要浏览大量文档集合并将其转化为结构化报告。

agent 在做大量的思考工作。

选择 WorkBeaver 处理重复性电脑工作

当工作流涉及网站、桌面应用程序、表单、记录、电子表格或重复数据移动时使用。

"每天早上，把这些详细信息从一个系统更新到其他三个应用程序。"

这类任务计算机控制比复杂的多 agent 架构更重要。

选择 Hermes 构建自定义 agent 系统

当你是一名开发者，想要更多控制 agent 如何组织、以及不同 agent 如何为更大任务贡献时使用。

软件开发工作流比简单的行政任务更适合作为例子。

你不必非选其中一个

这是我更感兴趣的部分。

这些工具不必被视为同一产品的三个竞争版本。

你可以让不同工具处理不同的工作。

例如，Claude 可以处理研究并根据一批文档生成指令。

然后 WorkBeaver 可以根据这些指令在相关应用程序中执行重复操作。

开发团队可以单独使用类似 Hermes 的工具来协调围绕其构建系统的技术 agent。

这往往是思考 AI 自动化的更现实方式。

一个 agent 不必做所有事情。

最大的区别在于"工作"意味着什么

很多 AI agent 对比都卡在哪个模型更聪明上。

我不认为这是比较这些工具最有用的方式。

更有用的问题是：

agent 实际上需要做什么？

如果它需要理解一堆信息并从中创建东西，Claude Cowork 是合理的。

如果它需要反复与网站和桌面应用程序交互，WorkBeaver 值得关注。

如果你想设计一个工作流，让多个专业 agent 处理技术任务的不同阶段，Hermes 是更有趣的选择。

这是三个不同的问题。

一旦你这样看，对比就不再是找唯一赢家了。

如果你是普通 business 用户，试图自动化工作，我建议从工作流本身开始，而不是工具。

写下实际的步骤。

如果大部分步骤看起来像：

阅读 → 理解 → 对比 → 写作

去看 Claude Cowork。

打开 → 点击 → 复制 → 粘贴 → 更新 → 重复

如果它们看起来像：

研究 → 构建 → 审查 → 测试

而且你想要不同 agent 处理不同阶段，Hermes 就变得有趣多了。

最好的 AI agent 工作流不一定功能最多。它是那个在不使设置比任务本身更复杂的前提下最适合工作的。

对于很多日常自动化来说，这可能是最重要的检验标准。