国内扣子空间定位通用智能体，近期开始内测。任何用户均可注册登录后，使用邀请码激活开始使用或加入等候队列，每个用户默认 5 个邀请码，文末附上，也提请使用者接龙。从定位来看，扣子空间是字节跳动推出的一个旨在通过自然语言交互自动完成任务的通用智能体平台，提供了内容生成、简单应用创建、通过 MCP 集成外部服务等功能，并支持探索和规划两种工作模式。 作为一个处于早期测试阶段的产品，其在信息整理、任务规划方面展现了一定潜力，但在指令遵循和结果准确性方面可能仍有优化空间。 随着产品迭代和 MCP 生态的完善，它有望在自动化处理重复性工作、辅助调研分析等方面发挥作用。
内测资格
扣子空间的内测参与需要邀请码，不过门槛不高，每个受邀用户默认自带 5 个邀请码，接龙的话人手一个。文末附上作者本人的，有需要的自取，同时倡议在同期视频评论区接龙，仍更多人早期体验上。登录后，需要填写邀请码才使用，否则只有加入等候列表。
提交并完成一个任务，就可以激活默认的 5 个内测邀请码，同一注册手机号、不同账号可以自己邀请自己。
任务体验
作者分别以计划撰写、集成 MCP 的网页/代码生成、研究报告生成等三个常见任务对其探索模式、规划模式进行了体验。探索和规划两种模式的区别在于任务完成中是否提供了人工干预和修正，前者完全由智能体（主管 Agent）自主“探索”调用工具、完成任务，无需人工干预，后者会在第一个步骤完成后插入一个可选的人工干预和修正环节。这类平台或工具的原理并不复杂，核心就是主管 Agent、动态编排，因此，不妨再抨一万遍 manus 的闹剧。
交互方面，扣子空间的实时跟随不会让人在任务完成过程中有割裂感，浏览器、文件等渲染集成做的也很好，无缝、平滑。所以，manus 高潮吹不动技术吹交互的，属实是实在没得吹了。
任务一：旅行计划
第一项体验任务是让其制定为期 15 天的北欧旅行计划，使用探索模式，总体上完成度较高，以 markdown 格式输出，但没有给出必要的引申链接，如酒店、机票的预订、签证办理等参考 URL。对于常见的如婚礼、活动的策划场景，扣子空间或同类工具完全可以胜任，优势在于不需要提示词技巧。
任务二：集成 MCP 的网页生成
第二项体验任务是“生成一个中国地图页面，鼠标移动可以弹出精美的卡片以显示当地实时天气信息”，添加了高德地图和墨迹天气两项 MCP，仍然采用探索模式，全过程不施加人工干预。扣子空间智能体会调用 MCP，但可能因为提示词不够详细的原因，这项任务的完成度主观认为不高。
最终完成的情况如下图，添加了北京、西安、成都等 5 个城市散点，卡片“精美”没觉得，查看详细预报为空链接。
任务三：研究报告生成
第三项任务是让扣子智能体生成中国外卖市场分析报告，扣子总结为《中国外卖市场全面分析报告》。采用规划模式，可以在步骤规划完成后进行人工干预，作者偷懒弃权，直接让智能体继续干活。总体来看，过程高分、结果一般。过程中，智能体搜索了大量联网信息，包括京东外卖的入局等，形成的过程文档中引用了搜索到的大量数据，在对最终报告期待万分的时候，最终生成的报告不尽人意，相比 OpenAI、Gemni 甚至 xAI 等家的 deep research，还有不小的差距。
每个被调用的智能体会将当前阶段的研究称多保存为过程文档，而下一阶段则会读取该文档，仅需进行更为深入或广泛的研究，并将输出保存，如此迭代，最终生成目标报告。最后的报告撰写，则读取了所有的过程文档，在此基础上“合成”撰写出目标报告。作者本例中，生成的报告仅 3 页，甚至少于任何一篇过程文档，可能默认设定上就是如此，需要像官方样例一样最后通过页面构建 agent 来摘要、生成更为美观、直观的页面，自然不需要太多文字。并且，浏览器端不支持 doc/docx 预览，需要下载后自行打开编辑。
总体来看，扣子空间定位通用智能体平台，提供的功能在任务达成率上尚可，并且交互很好，对于普通用户而言，不需要考虑提示词、任务编排等，而且没有网络访问门槛，应该说字节始终是走在国内大厂前列的。邀请码分别如下：
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