核心观点
事件:4月18日,字节跳动旗下扣子空间(Coze Space)开启内测。扣子空间产品定位为“通用型 专业级”AI Agent,具备MCP扩展能力,可自主拆解和执行复杂任务,并能以多元形式交付成果,可进行市场调研、择校建议、股票分析和用户研究等活动。
从应用场景看,扣子空间覆盖广泛通用场景及专业场景。1)通用场景方面,扣子空间应用场景丰富,全方位满足用户学习、工作和生活需求,可应用在市场调研、择校建议、活动指南、游戏评测、教育科普等通用场景;2)专业场景方面,扣子空间构建专家Agent生态,目前包括具备深度股票分析能力的「华泰A股观察助手」和具备用研分析能力的「用户研究专家」两大专家Agent。
从实测案例看,我们利用扣子空间以“规划7天北京行程”为例来分析扣子空间的自主执行任务和MCP扩展能力。扣子空间完成任务的步骤包括:
1)接受任务:扣子空间在输入框接受用户的任务需求。在输入框内,用户可以选择上传文字附件,添加MCP扩展,以及选择探索/规划能力。
2)规划任务:扣子空间对任务进行分析并生成执行计划。扣子空间会对任务需求进行拆解,生成可执行的几个步骤。
3)执行规划:在用户对规划反馈之后,将自主执行规划任务。对于扣子空间生成的规划,用户可以对扣子空间生成的规划进行修改,或者不修改直接开始任务。
4)结果交付:扣子空间可以多元形式交付结果,包括PPT、飞书文档、网页等形式交付结果。
从实例测试中,我们认为扣子空间在旅游规划上具备良好可用性、用户友好性以及可扩展性。首先,扣子空间的交付结果基本满足任务需求,规划出的旅行计划具备良好可用性。此外,考虑到扣子空间完成任务的时间在10-20分钟左右,用时较短,且生成出的网页可视性较好,包括恰当的图标使用、清晰的内容排版、层次分明的色彩使用等,因而具备较强的用户友好性。再者,扣子空间通过接入高德地图、墨迹天气等MCP,可在地图上展示规划景点,体现出较强的MCP扩展能力。
投资观点:扣子空间是AI Agent在ToC方向的重要探索成果,看好AI Agent加速落地。我们认为扣子空间作为“通用型 专家级”AI Agent,能够基于用户需求,规划执行步骤并自主执行任务,并以网页等多元形式进行结果交付,是AI Agent在ToC方向的重要探索成果。展望未来,随着以扣子空间为代表的AI Agent产品陆续具备MCP扩展能力以及用户友好的交付成果形式,或能更全面深度地满足用户需求。产业侧来看,AI Agent落地范式逐渐清晰,为推理模型 任务编排 工具调用。而我们认为,基于越来越多的MCP集成,大模型工具调用能力的提升有望实现更好的结果交付,我们看好AI Agent在To C方向上加速落地。
风险提示:政策监管趋严,AI技术迭代发展不及预期,AI产品商业化不及预期;单次测试结论存误差等。
目录

01
产品定位:“通用型 专业级”AI Agent,具备强扩展性、多元交付等特点
2025年4月18日,字节跳动旗下扣子空间开启内测。扣子空间产品定位为“通用型 专业级”AI Agent,具备MCP扩展能力,可自主拆解和执行复杂任务,并能以多元形式交付成果,可进行市场调研、择校建议、股票分析和用户研究等活动。

具体而言,产品特点包括:
1)可自主执行任务,并以多元形式交付成果。它首先能自动分析用户需求,拆解为多个子任务,接着会自主调用工具(浏览器、代码编辑器等)执行任务,最后以网页、PPT、飞书文档等形式输出完整的结果报告。

2)具备专家级AI Agent生态,有效应对专业任务。扣子空间目前提供两个专业的AI Agent,包括华泰A股观察助手以及用户研究专家。华泰A股观察助手可以为用户生成每日早报,也可针对股票分析问题,进行答疑解惑;用户研究专家则可以协助用户对用研资料深度分析,更高效地获取更多用户洞察。
3)支持探索和规划两种模式。探索模式指的是让AI自主动态探索,任务完成速度更快;规划模式则是让AI进行深度思考,适合高复杂性任务。

4)集成MCP扩展功能,可拓展Agent能力边界。支持飞书多维表格、高德地图、图像工具、语音合成等MCP;即将支持扣子开发平台发布MCP至扣子空间。

02
应用场景:通用场景 专业场景,全面满足用户需求
(一)通用场景:应用场景丰富,全面满足用户需求
覆盖场景丰富,全方位满足用户学习、工作和生活需求。从官网用例看,扣子空间可应用在市场调研、择校建议、活动指南、游戏评测、教育科普等通用场景。如:
●市场调研:扣子空间可根据用户需求进行市场调研,可涵盖某行业的投资状况、发展战略、未来展望等,并输出报告和可视化网页;
●择校建议:扣子空间根据高考生的分数,为其选择学校及专业提供建议,如地域优势、调剂风险、就业前景等;
●活动指南制作:扣子空间可对活动信息进行整理并制作指南。以第十五届北京国际电影节为例,扣子空间可整理电影节的举办时间、放映影院、上映片单以及相关活动等信息;

●游戏评测:扣子空间可对游戏的相关信息进行汇总,如开发时间线、关卡介绍、技能介绍等,并输出可视化网页;
●教育科普:扣子空间可根据科普或教学需要制作寓教于乐的小游戏,提升教育效果;
●体育赛事对阵分析:扣子空间可对体育赛事的对阵形势进行分析,如两队历史交锋,各队伤病状况,影响胜负的因素等;
●旅游规划:借助高德地图,扣子空间可基于用户偏好为用户规划旅游行程,包含前期准备、具体地点、费用预算和注意事项等;
●论文写作:扣子空间可根据用户需求,撰写学术论文,并将结果以飞书文档等形式输出。

(二)专业场景:构建专家级Agent,当前覆盖股票分析和用户研究等场景
扣子空间构建专家Agent生态,目前包括具备深度股票分析能力的「华泰A股观察助手」和具备用研分析能力的「用户研究专家」两大专家Agent。

华泰A股观察助手Agent:支持每日早报以及个股分析功能。华泰A股观察助手是华泰证券与扣子团队共同孵化的专家Agent,具备数据源高质量、数据计算准确、支持复杂研究任务以及交付方式灵活四大特点。基于华泰A股观察助手,扣子空间可对股票的基本面、技术面、市场面等信息进行整理分析,为用户提供早报生成以及个股股票分析功能。
●早报生成:基于用户的自选股和自选板块,收集全球隔夜消息、昨日A股行情,并思考值得关注的消息,为用户生成每日早报。
●个股分析:包括基本面和技术面分析。1)基本面分析方面,扣子空间可进行对个股的主营业务、财务以及行业等基本面情况分析,指出优势以及风险。此外,扣子空间还可为用户对比不同股票的基本面,并据此给出投资建议;2)技术面分析方面,扣子空间可对比分析不同技术指标的效果,如某股票的MACD、KDJ、BOLL等信号指标的胜率情况,并给出投资建议及策略。

用户研究专家Agent:实现深度用户洞察。基于用户研究专家Agent,扣子空间通过“规划-执行任务-反思-再规划”的思维-行动再循环机制,可帮助用户进行问卷结果分析、访谈记录总结,调研问卷生成以及访谈提纲生成等活动,从而高质量地满足研究需求,实现深度用户洞察。
●问卷数据分析:当用户上传一份调研问卷回收的表格文件,填写表格描述、产品介绍信息后,用户研究专家将灵活运用查询SQL的技能实现“即问即分析、即问即答”的高效问答,快速响应各种用户交叉数据分析需求,深入挖掘用户洞察;还能实现在问卷中快速找到满足条件的用户,以便于做下一步的用户访谈调研;
●访谈纪要总结:在用户上传访谈原声文档后,用户研究专家将经历文件处理、多步阅读思考,帮助总结访谈主要内容,并提供纪要问答、网页报告创建的功能,便于快速提取关键信息和用户原声;
●调研问卷生成:在用户填写产品介绍和调研目的后,用户研究专家将生成一份专业的调研问卷。问卷内容将紧密结合产品特点和调研目标,确保问题的针对性和有效性;
●访谈提纲生成:在用户填写产品介绍和调研目的后,用户研究专家将为生成一份详细的访谈提纲,提纲将涵盖关键问题和讨论点,帮助用户在访谈中更高效地获取有价值的信息。

03
实测案例:以旅游规划为例说明扣子空间的自主执行和MCP扩展能力
我们利用扣子空间规划从深圳出发的5月1日-7日的7天北京行程,以此来分析扣子空间的自主执行任务和MCP扩展能力。
1)接受任务:扣子空间在输入框接受用户的任务需求。在输入框内,用户可以选择上传文字附件,添加MCP扩展,以及选择探索/规划能力。为了规划从深圳出发的5月1日-7日的为期7天北京行程,我们在扣子空间输入框输入“我需要一个5月1-7日从深圳出发的7天北京行程,总共2人,预算不超过10000元。我们喜欢历史遗迹、自然风光、品尝当地美食。请提供详细的行程安排和一个简单的HTML旅行手册,包含地图、景点描述、必备的装备和我们整个旅程中可以参考的旅行小贴士。”接着,为了得到更好的效果,我们选择规划模式进行测试。最后,我们选择接入高德地图、墨迹天气等MCP,以利用地图、天气来进行旅游规划。

2)规划任务:扣子空间对任务进行分析并生成执行计划。扣子空间会对任务需求进行拆解,生成可执行的几个步骤。基于我们的需求,扣子空间规划的执行计划分为四步,包括资信息收集,行程规划、手册资料准备以及结果交付。具体来看:
●信息收集:收集北京5月1-7日适合游览的历史遗迹、自然风光景点信息和当地特色美食推荐;
●行程规划:首先,根据景点分布和开放时间,规划每日具体行程安排,精确到每个景点的游览时间和交通方式。接着,统计行程中的各项费用,确保不超过10000元预算;
●手册资料准备:收集地图、景点描述、必备装备和旅行小贴士等资料;
●结果交付:输出一份详细的7天行程安排和一个包含地图、景点描述、必备装备和旅行小贴士的简单HTML旅行手册,调用网页生成工具。
3)执行规划:在用户对规划反馈之后,将自主执行规划任务。在用户对规划反馈之后,将自主执行规划任务。对于扣子空间生成的规划,用户可以对扣子空间生成的规划进行修改,或者直接开始任务。我们选择直接开始任务。在接受到我们的指令之后,扣子空间开始依据规划自主执行任务。从下图可以看到,在执行过程中,扣子空间的页面左侧会展示任务执行的步骤,右侧则是扣子空间的工作空间。
●执行过程可以概括为“思考 具体执行”模式。在思考过程中,扣子空间会对每步的执行任务进行拆解,划分为更细致的步骤,包括工具调用、搜索信息、数据存储/读取/计算等流程;在具体执行过程中,扣子空间会基于思考过程,进行Markdown文件创建/保存/读取、调用搜索工具、Python代码创建/执行等步骤,来实现在思考过程中规划好的步骤。
●工作空间提供了用户观察扣子空间执行规划的窗口,分为实时跟随,任务,终端,文件以及浏览器的五个部分。在实时跟随部分,用户可以观察扣子空间的实时的任务进展状况;在任务里,用户可以了解当前执行计划执行到哪一个步骤;在终端里,用户可以查看代码生成状况;在文件里,用户可以了解文件的生成情况,如在执行过程中生成了“北京旅游资料汇总.md”、“北京7天行程费用统计.py”等文件;在浏览器里,用户可以了解扣子空间在搜索过程中浏览了哪些网页。

4)结果交付:扣子空间可以多元形式交付结果,包括PPT、飞书文档、网页等形式交付结果。在我们的测试用例中,扣子空间以网页形式交付结果。从下图可以看到,该可视化网页涵盖每一天的具体行程,并用高德地图表示出景点位置。此外,网页还包括景点的详细介绍,北京气候、必备装备以及旅行小贴士。

从实例测试的结果看,我们认为扣子空间基本满足任务需求,规划出的旅行计划具备良好可用性。此外,考虑到扣子空间完成任务的时间在10-20分钟左右,用时较短,且生成出的网页可视性较好,包括恰当的图标使用、清晰的内容排版、层次分明的色彩使用等,因而具备较强的用户友好性。再者,扣子空间通过接入高德地图、墨迹天气等MCP,可在地图上展示规划景点,体现出较强的MCP扩展能力。
扣子空间是AI Agent在ToC方向的重要探索成果,看好AI Agent加速落地。综上所述,我们认为扣子空间作为“通用型 专业级”AI Agent,能够基于用户需求,规划执行步骤并自主执行任务,并以网页等多元形式进行结果交付,是AI Agent在ToC方向的重要探索成果。展望未来,随着以扣子空间为代表的AI Agent产品陆续具备MCP扩展能力以及用户友好的交付成果形式,或能更全面深度地满足用户需求。产业侧来看,AI Agent落地范式逐渐清晰,为推理模型 任务编排 工具调用。而我们认为,基于越来越多的MCP集成,大模型工具调用能力的提升有望实现更好的结果交付,我们看好AI Agent在To C方向上加速落地。
04
风险提示
1、政策监管趋严;
2、AI技术迭代发展不及预期;
3、AI产品商业化不及预期;
4、单次测试结论存误差。