全球首个 L4 级智能体母体?MasterAgent 的真相与体验

近期,一款号称"全球首个 L4 级智能体母体"的平台 MasterAgent 在社群里引发了不少讨论。它不仅打着"全国产智能体生成引擎"的旗号,还自诩为"复杂方案落地专家"。听上去几乎像是人工智能的终极形态。

但实际体验下来,它究竟是未来的雏形,还是概念先行的 Demo?本文结合笔者个人的测试,以及其他用户的真实反馈,来聊聊 MasterAgent 的真相。


智能体分级:L0 到 L5

在介绍体验之前,我们先来看看智能体的分级标准。这一套说法参考了自动驾驶的分级体系:

  • L0 无自主:纯工具,完全听指令。典型代表:传统脚本、API。
  • L1 规则自动:按固定规则跑流程。典型代表:自动回复机器人、RPA。
  • L2 推理决策:能"想一步"做决策。典型代表:客服机器人、初级 Copilot。
  • L3 任务闭环:给定目标,能自己拆任务并闭环完成。典型代表:AutoGPT、Devin。
  • L4 多智能体协作:一群智能体能自己组队、分工、互相 Review,全程不依赖人类。典型代表:MasterAgent(宣传)、扣子空间的多 Agent 模式。
  • L5 超人类团队:比人更会干活,能持续自我进化,人类只需给目标。目前尚未出现。

MasterAgent 把自己放在了 L4 级别,而类似 Manus 这样的系统更多定位在 L3。


官方宣传:你的多智能体生成与协作平台

根据官方文档,MasterAgent 主打的功能是:

  • 多智能体集群生成:一键生成多个智能体,自动分工协作,解决复杂问题。
  • 多智能体编辑与调优:可以修改智能体提示词,自定义接入插件,打造专属 AI 团队。
  • 本地存档与分享:支持保存配置,并能一键打包分享。

一句话总结:只需输入一个任务需求,它会自动为你生成一支"AI 小分队",然后开始协作执行。

听起来确实很诱人。于是我带着期待去体验了一下。


第一次体验:PPT 任务

我的第一个测试任务是------让它帮我制作一个 PPT。

理论上,这个任务用一个专门的 PPT 智能体就能搞定。但 MasterAgent 煞有介事地给我生成了四个角色:

  • 视觉设计师
  • 案例分析师
  • 技术校对员
  • 内容架构师

乍一看确实很专业,每个智能体都有自己的提示词和插件,看起来像是一个团队。

它们开始分工"干活",很快生成了两张配图(有点GPT意思,图中无法嵌入中文),

还写了一些网页内容,但最终只支持导出 HTML 文件,连最基本的 PDF、PPT 导出都不支持。

那一刻,我觉得这套"多智能体协作"更像是形式大于内容,和 Coze 空间相比并没有明显优势。

于是第一次体验草草结束。


第二次体验:AI 简历筛选

没过几天,在 HR 产品交流群里又有人问起 MasterAgent。我想自己是不是没有找到正确的使用方式,于是又打开了它。

这次,我把自己正在做的 AI 简历筛选 项目交给它试一试。

我给出需求后,它依然很快生成了四个角色:

  • 语义匹配智能体
  • 条件验证智能体
  • 关键词分析智能体
  • 综合评分智能体

这套组合比 PPT 任务那次靠谱多了,甚至和我的设计思路不谋而合。

我上传了一份简历,即便没有提供岗位 JD,它还是生成了一份完整的评估报告,包括:

  • 硬性条件评估:学历、城市、技能、经验等,总评分 95.2。
  • 语义匹配分析:综合得分 92。
  • 关键词匹配分析:识别出简历中的关键词并给出建议。
  • 综合评分报告:最终匹配度 95.3%,并附改进建议。

报告里还有图表,整体观感相当完整,算是我在 MasterAgent 里第一次看到"像样的产出"。

不过可惜的是,封测阶段限制只能使用三次,没法进一步测试更多组合。


功能背后的逻辑

从两次体验来看,我发现 MasterAgent 似乎有个固定模式:

  • 通常会生成四个智能体,分别承担不同角色。
  • 智能体之间的协作,大概是通过 Agent-to-Agent (A2A) 机制实现的。
  • 外部能力调用,则依赖 MCP 或 Function Call 机制。

换句话说,团队的"协作感"更多是通过分工和串联来模拟的,而非真正像人类一样动态协作。


用户的更多反馈

我也收集了一些其他用户的体验反馈,可以说是两极分化:

  • 差评集中在:UI 被吐槽"用力过猛""像老人机";宣传过度(全球首个 L4 级智能体母体),但实际表现拉胯;生成的团队看似专业,结果像"划水内卷的数字社畜",60 分都嫌抄得不走心。
  • 好评集中在:任务分析的可视化比较直观;网页生成效果尚可;任务链路完整,有一定启发。

在功能和性能层面:

  • 支持一句话生成多智能体协作系统,但协调性和深度不足;
  • 复杂任务耗时明显长于其他平台(如扣子空间);
  • 工具链粗糙,PPT、播客、视频等生成质量一般;
  • 数据源未做有效筛选,参考价值有限。

另外,使用限制较高:邀请码 3 天内必须激活,总共只能体验 3 次功能。门槛高,体验感打折。

一句话总结:

MasterAgent 目前更像是"概念先行、体验滞后"的早期 Demo------炫酷的自动组队噱头很足,但产出常被吐槽为"实习生水平",距离真正可用的 L4 级智能体还有不小差距。


多智能体的未来:从概念到真正的生产力

回过头来看 MasterAgent,它确实踩中了一个重要趋势:单智能体的边界越来越明显,复杂任务需要"群体智慧"。

但从 L3 到 L4,并不是简单地"多拉几个 Agent 上场"就行了,而是要解决:

角色协作的真实有效性 ------ 智能体之间能否真正理解彼此的输出,而不是机械传递字符串。

  1. 动态组织能力 ------ 不是固定四个模板,而是根据任务灵活生成、合并、替换智能体。
  2. 自治与 Review 机制 ------ 智能体不仅能执行,还能检查和改进队友的结果。
  3. 成本与性能平衡 ------ 群体智能需要高效调度,否则成本和时延都会失控。

未来几年,我们可能会看到:

  • 多智能体编排框架的标准化;
  • 跨平台的智能体市场;
  • 更接近人类团队行为模式的智能体群体;
  • 人机混合协作的新模式。

所以,即便今天的 MasterAgent 体验并不完美,它至少说明了一个方向: 多智能体一定会是未来 AI 应用的重要突破口。 而谁能率先把概念落地成真正的生产力工具,谁就可能拿下下一代 AI 平台的入口

最后把我的在masterAgent创建的简历筛选智能体也分享给大家,感兴趣的可以体验一下

masteragent.top/share-agent...

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