實測 5 個 AI Agent 之後，我改變了評估工具的方式
最近看到一篇文章，作者拿 OpenAI Operator、Gemini、Claude、Copilot、Perplexity 跑了同一套內容行銷流程（競品研究→關鍵字→選題→大綱→社群排程），想看看哪個 agent 真的能接手完整 workflow。
這個評估角度讓我很有共鳴。因為我們以前評估 AI 工具，都在問「這個 AI 文案寫得夠不夠好」，但問題是，再好的文案如果每個步驟都要我手動切換工具、貼來貼去，根本沒節省多少時間。
作者的觀察結果跟我的使用經驗頗吻合：
Operator 在多步任務委派上目前最接近「數位同事」的感覺，可以把一個完整 project 丟進去跑，不用每步都回來盯。這對行銷人來說意義很大，因為我們的工作本來就是一連串的「研究 → 判斷 → 執行 → 優化」，單點強沒用。
Copilot 在辦公流程的省時效果很實在，會議摘要、追蹤信這類重複性工作節省的時間，累積起來很可觀。但它的強項比較集中在 Microsoft 生態系裡，換了場景就弱很多。
Perplexity 做競品研究和市場調查效率高，因為它給的答案帶來源，不用另外 verify。我現在 briefing 前的 background research 幾乎都用它，比用 Google 搜一輪快一倍不止。
我補充一個作者沒特別提到的觀察：這些工具的「斷點」設計差很多。有些 agent 在中間步驟會突然要你做決定，有些會靜默繼續跑，兩種都有坑。前者容易打斷思路，後者可能跑偏了你才發現。
數據上來看，我的團隊過去三個月每人每週在 AI 工具切換和結果整理上平均還是花 4-6 小時。這個「工具協調成本」在大家都在說 AI 省時的當下，反而是被低估最嚴重的地方。
AI agent 從「回答問題」轉到「執行工作流」的趨勢是真的，但對行銷人來說，現在最值得測的問題不是「哪個 AI 最聰明」，而是「哪個 agent 能讓我少做最多決策點之間的膠水工作」。📈
作者：Stella