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陈成
@chenchengpro
engineering
@qoder_ai_ide
, created umijs, dvajs, mako and neovate code.
参加 June 2008
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陈成
@chenchengpro
2026.06.09 10:50
Perplexity 刚发了篇论文,用自家两款产品做对照,把「Agent 到底比 Chat 强在哪」量化了出来。它的价值不在答得更快,而在把人原本要手动编排的整段活儿吃掉了。 对照组很干净:Search 是对话式搜索助手(你问它答),Computer 是端到端自主 Agent(给目标它自己干完)。方法是把「初始 query 几乎相同」的会话配对,当作同一任务被两款产品分别尝试的自然实验来比。 几个数字:单次会话里,Computer 替你执行 26 分钟的自主工作,Search 只有 33 秒,差约 47 倍;配对任务上,完成时间从 269 分钟压到 36 分钟,相比「人 + 仅用 Search」,时间省 87%、成本省 94%。自主也不等于失控——Computer 每条 query 的不满意率反而比 Search 低 55%。 它还改变了人的行为。机器接管底层执行后,用户的后续动作从「下一步搜什么」转向验证和扩展,更像监工而非干活;人也开始敢做以前不会做的事,比如把多个相互依赖的子任务打包进一条 query,解锁一批在 Search 里几乎不存在的工作类型。 一条因果链:自主性 → 效率 → 广度。给做 Agent 产品的人提个醒:别再用「单轮回答好不好」这种 Chat 指标去评估 Agent,要看它接管了多长的自主工作链、把人腾出来去做多高阶的事。(数据为厂商自评,绝对数字当方向性证据看。)
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