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幾分鐘生成一檔播客?這AI實習生會不會太夸張了

IP屬地 中國·北京 編輯:顧雨柔 雷科技 時間:2025-05-28 22:36:24

如果說,2025年開年的行業爆點,是由DeepSeek帶來的深度思考模式。

那么今年年初這股通用AI Agent(智能體)浪潮,則與MCP(模型上下文協議)一起,成為接下來一段時間各家廠商著重去思考、發掘和推廣的關鍵。

就這段時間,字節出品的 Agent 產品「扣子空間」開啟了開放測試。說得直白一點,就是終于不用排隊,也不用折騰邀請碼,直接進入到和豆包一樣,每個人只要拿賬號登錄一下就能用的常態化狀態了。

(圖源:自制)

挺好的,畢竟直到開放測試我也愣是沒擠進去過……

總之,趁著這次開放測試的機會,我也是趕緊進去「扣子空間」里面測了一波,在單日限制的任務上限用完之前,我是先把最近上線的功能和Agent都好好體驗了一番,順便把我平時那些瑣碎的工作任務也都扔給它試了一下,最讓我眼前一亮的,還得是最近更新的「AI播客」功能!

至于它到底能做什么,在哪些方面前途可期?跟著我看下去就知道了。

來,做播客吧

現在想用「扣子空間」,操作還真挺簡單的。

打開「扣子空間」官網 (https://space.coze.cn/) ,登錄賬號,然后就會自動進入到這個異常簡潔的主界面。

(圖源:自制)

而我要做的第一件事,就是讓它幫我生成一檔播客。

看過我過去文章的讀者應該知道,小雷一直都是中文播客/電臺的忠實聽眾,特別是在駕駛、運動、打掃衛生的時候,沒有一段富有感情且有趣的播客,干活的動力起碼得銳減個50%,有的時候甚至就懶得動手了。

有句話說得好,“看客成不了把式,心熱終須落手來”。這播客聽多了,自己也動過錄個播客的心思,只可惜工作太繁忙、臺本沒著落、嗓子又不好,每次稍有動心,就會被自己拿更多的借口給硬壓下去,到頭了還是“摸了”了事。

這不是正好,可以拿剛更新的「扣子空間」來折騰一波。

為了測試AI轉播客的效果,我特地準備了三種不同的測試場景。

首先是第一種場景,我們隨便在微信公眾號里頭找一篇文章,就拿「扣子空間」最近發的Agent搜圖這篇文章做例子,直接給它提供對應文章的網址鏈接,然后向它提出簡單直接的要求就行了,就像這樣:

https://mp.weixin.qq.com/s/aJhiRs8LQbdI2XYk6qAQWg,

根據這篇推送內容,生成5分鐘以內的雙人播客、輸出一個音頻文件

可以看到,「扣子空間」會自動分析這個任務的步驟,然后依次執行讀取網頁、編寫雙人播客腳本,最后調用gen_podcast工具生成播客音頻文件,總共耗時大約2~3分鐘,你就能得到一段由兩個AI主持人進行“深度探討”的中文音頻播客。

(圖源:自制)

這是小雷的測試案例,感興趣的讀者可以自己點擊去聽一下:

本播客由扣子空間(coze.cn)一鍵生成。

接下來,第二種場景,則是我本人提供文本,文本內容是我大學混游戲論壇時,為了水經驗而寫的《CRPG簡述》,共計5000字左右的內容,剛好可以看一下這種游戲類亞文化內容轉寫的效果如何。

同樣,感興趣的可以點進去收聽:

本播客由扣子空間(coze.cn)一鍵生成。

最后是第三種場景,本人稱之為空手套白狼,也就是我這邊只提供一個有爭議的論點,讓扣子空間自己憑空生成播客的腳本,然后再自動完成一鍵轉播客的操作,算是所有場景之中使用門檻最低、實現難度最高的一種。

論點這邊,我選的是今年在二次元圈子里頗有爭議的一個話題,“Ave Mujica算是一部爛片嗎?”

插入音頻,本播客由扣子空間(coze.cn)一鍵生成。

三段播音都完成了,接下來是我的感受部分了。

從播音上來說,「扣子空間」生成的中文AI播客,可能是目前我體驗過的同類產品里擬人程度最高的。

這是我的個人經驗啊,目前市面上的中文AI播客普遍存在著腳本死板、互動不足的問題,就你聽它的內容,你會發現兩邊的主持人雖然說話會有抑揚頓挫,但是對話的推進卻是極其機械化的,這種反差感會讓人非常的不適。

而「扣子空間」不同,它的播客功能顯然對人類的聊天方式略有研究,特意讓這場對話沒那么的“連貫”,兩位主播都會有一定程度上的停頓、思考和試著掌握插話的時機,讓這個內容看上去更有“人味”了一點。

(圖源:自制)

在我看來,他們的互動模式甚至令人聯想到傳統的相聲表演:一個主講,一個捧哏,還見縫插針地進行點評和總結,不僅節奏流暢,提煉的觀點也還算準確和簡潔,使得整個過程基本沒有什么照本宣科的生硬感。

要說還有什么小瑕疵,那偶爾會出現較長的停頓和音調的拉高,這個之后應該還要優化一下。

從內容上來說,「扣子空間」很會抓重點,它可以將稿件打碎,并用口語化表達,在兩人一唱一和中表達出來。

以第二段播客為例,女主播從《神界:原罪2》這款游戲作為引入,然后男主播負責進行講解,二人圍繞著CRPG游戲類型的定義、CRPG游戲的起源以及發展過程,講得那叫一個頭頭是道,生成的網頁最后還附上了CRPG的發展簡史。

(圖源:自制)

至于第三段播客,更是從開頭到結尾全部都由「扣子空間」自己操刀,當我聽到男主播真的在那里分析Ave Mujica究竟為什么塌房、所有的角色都變成了推動劇情的工具人和官方一以貫之的爛炒是不是禍根的時候,你能想到我臉上的表情有多難繃得住。

對了,對應每個AI播客,「扣子空間」還會自動生成一個標準化的播放界面。

從各種意義上來說,這體驗都有點超綱了。

當然,作為「初稿」,目前扣子AI腳本的嚴謹性有余,趣味性一般;可控性也比較有限,目前僅支持調節播放速度和播放進度,不支持自定義主播A、B的聲線,也無法實現音頻編輯、音效庫之類的專業播客功能,但最終的成品已經足夠令人驚訝。

寫完文章,隨手生成一段放在里頭,這個效果我覺得已經是綽綽有余了。

讓它給我打工

用過之前內測版「扣子空間」的人,對探索模式規劃模式應該都不陌生。

事實上,兩個選項的功能都有文字描述,如果拿現在最潮的電車來舉例的話,探索模式就是L3級自動駕駛,而規劃模式充其量就是L2級輔助駕駛,基本上就是完全自動和半自動之間的區別,前者更加省事,后者可控性更強。

問題是僅通過文字描述,大部分人可能很難理解兩個選項生成的步驟和結果會有哪些不同,而突如其來的選項反而可能會讓人更加疑惑。

接下來,我要告訴各位選擇困難癥患者一個好消息。

你們不需要再猶豫選哪個了,因為現在「扣子空間」上線了自動模式,可以自動根據任務復雜程度,幫你從兩個選項中選一個模式來進行操作。

(圖源:自制)

所以接下來的操作,自然也都是在自動模式下進行的。

既然號稱是「實習生」,那肯定得先把我的任務給它分過去一些。

剛好我最近在做一個手機橫評企劃,需要制作一張選品之間的配置比較表格,這雜活就直接扔給它了。

以往想要實現這個效果,我需要自己一個一個頁面翻過去,收集對應的產品參數、記錄當前的產品價格,甚至還要自己去設計表格的視覺效果,哪怕有了大模型,也不過是得到一堆文本,依然需要自己查驗、整理、篩選、設計。

就這樣一張表格,有點耐心的讀者可能還會看看,沒有耐心的讀者基本上一秒鐘就翻過去了,多少讓人有點悲傷。

如果把這個任務交給「扣子空間」呢?

那你會在三分鐘內,得到像這樣一份參數信息異常詳盡的表格文件,甚至可以導出為PDF文檔方便二次創作。

(圖源:自制)

要換我來折騰這個,沒小半天絕對折騰不出來。

其中面對vivo S30 Pro這款未發布的產品,「扣子空間」居然會去主動搜集既有的爆料信息,著實令人驚訝。

更牛的是,這還沒完!我又想,能不能再完善一下,把這個表格做成一個完整的前端項目,做出一個可互動的手機參數對比網站?!

答案是可行的,它真的幫我構建了一個效果相當可以的可互動網站。

(圖源:自制)

手機打開效果更佳,強烈建議大家去體驗一下:

雖然整體生成經歷了不短的時間(將近20分鐘),但對于一個完全不懂網頁制作的用戶而言,扣子智能體已經很好地解決了工具有無的問題。

最后,來個相對長期的任務。

我本人是個二偶迷,正好可以讓「扣子空間」幫我每天早上匯總Lovelive、Bangdream等企劃的最新消息和日程安排。

先來看一下生成的過程:

可以看出,「扣子空間」會把處理思路和過程分成,步驟,并分別調用對應的工具來完成任務。

(圖源:自制)

至于生成的結果,從視覺觀感上還是很有說服力的。

「扣子空間」甚至可以借助前面提到過的Agent搜圖,把相關的圖片給貼上去,自動幫你形成一個二次元門戶網站的效果。

(圖源:自制)

網址我放在這里了,大家感興趣的也可以去看一下:

你還別說,在上述所有任務處理過程中,「扣子空間」都能做到完全自動運行,用戶不需要知道它到底使用了哪個智能體,調用了什么MCP服務,最終往往也能得出個不錯的結果,這點真的令人非常驚訝。

好家伙,我養了個AI實習生

最后,來總結一下吧。

個人覺得,目前「扣子空間」端出來的體驗,確實挺令人驚喜的,甚至能稱得上一句前途可期。

驚喜之處在于,「扣子空間」的響應率異常高。整個體驗下來,我只遇到過一次停止響應的情況,過往需要一點基礎和時間才能搭建的AI工作流,它幾分鐘就完成了,而且流程更清晰、執行更絲滑。

在我看來,AI本來就應該這樣,用戶提出需求,AI交付結果。

它就像是你身邊的一個24小時待命的"實習生",寫方案、做調研、查數據,甚至復雜的播客和圖文網頁都能一鍵生成,真的可以讓它幫你完成80%的工作……

不得不說,哪怕我當年實習的時候也沒有牛馬到這種程度。

當然,「扣子空間」目前呈現出來的效果還不能稱之為盡善盡美,但這也正是實習生有趣的地方,它會一邊和你協同工作,一邊從你身上學習,逐漸熟悉你的工作習慣和要求,理解你的目的動機和思維邏輯,并完善自己的工作能力。

可以預見的是,未來的大模型應用必將從「回答問題」走向「任務執行」,通用Agent將通過深度思考、自主規劃、執行和驗證復雜任務,最終做到直接交付用戶所需的完整成果,而非僅提供建議那么簡單。

到了那時,沒有自己的AI實習生,或許真的會讓你我的工作寸步難行。

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