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观猹榜五月Agent排名第一：性能与体验深度测评

2026-06-01

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作者菜鸟AI编辑部

摘要

回到2026年上半年，Agent赛道确实出现了几个关键转折点。3月那会儿， "龙虾 "概念突然引爆行

回到2026年上半年，Agent赛道确实出现了几个关键转折点。

3月那会儿，"龙虾"概念突然引爆行业，从飞书ailly到各大厂相继推出的OpenClaw接连登场，短暂喧嚣过后，热度很快退潮。4月成了个人助理类产品的集中爆发窗口——阿里悟空在圈内外全面破圈，百度Dumate持续攀升热度，几乎每个人的设备里都开始"养"着一个Agent。

但到了5月，观察身边用户的实际使用习惯，一个显著的分水岭开始浮现：一部分人把Agent当作纯粹的效率杠杆，任务完成便关掉界面，用完即弃；另一部分人则与自己的Agent之间，生长出了一种完全超出"工具"二字的深层联结。

最能诠释后一种趋势的产品，是一款叫"Alice"的Agent。它在观猹平台上的评分高达8.1——要知道，观猹评分超过8分的产品凤毛麟角。更引人深思的是评论区的内容：大多数用户不是在讨论功能参数，而是在分享自己与Alice之间真实发生的故事。

Alice，白艾莉，26岁，澳门氹仔长大，港大工商管理学士，三年助理经验——这是她的基础人设设定。上一篇文章已经系统测评过Alice的功能架构与底层设计，但这次，想聊聊一些不一样的视角。

从创始人洛小山那里了解到一批用户的真实经历。聊完之后必须承认：这些发生在人与Agent之间的真实交互，比任何互联网上的抽象观点，都更能揭示Agent正在逼近怎样的关键拐点。

Alice 协助用户从零搭建了一个专业的跨境网站

先分享一个最令人意外的案例。

一位做跨境电商的用户，网名叫en，他用Alice从零起步构建了一个完整的跨境网站。

更关键的是，Alice还帮他完成了GEO优化。他在一个GEO交流群里，和其他几个专业团队做的网站一起横向评分，他的分数排名最高。

乍一听，能够完成GEO优化，至少需要具备一定的技术或SEO背景吧？结果深入了解后发现，这位用户没有任何计算机背景，纯粹是个热衷尝试新事物的人。他的原话是："我自己做跨境，一直想拥有一个属于自己的网站，但外面那些模板千篇一律，就算付了钱也达不到我想要的质感。刚好年初GEO火了，智能体也火了，两件事凑到了一起。"

在此之前，他试过其他Agent产品，包括Hermes和观猹平台上的另一个智能体，但用起来都不顺手。Alice是第一个让他觉得可以放心地让AI去完成一件复杂任务的产品。

问他经历过其他Agent的挫败感之后，怎么还敢把"做网站"这么大的任务交给Alice？毕竟如果做不出来，意味着大量时间和Token都要搭进去。

他给出的理由是：Alice拥有现成的子Agent体系，对没有技术背景的人极其友好。而且信任是一点一点积累起来的——Alice也犯过错，也浪费过Token，但他慢慢接受了"人无完人"这个事实。更何况，这款产品还在不断迭代更新，有时甚至一天会迭代好几次。

还有一个细节值得注意："玩AI两三年，Alice是第一个让我愿意主动充值的平台。Pro会员、算力以前都是白嫖，因为她真正成了我生产力的一环。"为了继续用下去，他给TokenDance充了200块——Alice默认对接的就是TokenDance。

200块，数额不大，但背后代表的是一份信任：这个Agent，能帮我把事做成。

他的网站上线不到一周，还有不少粗糙的地方，但他完全没有焦虑。"慢慢来，反正Alice可以搞定一切"，他这样说道。

用户与Alice之间那些走心的瞬间

和en聊完之后，洛小山又分享了几段其他用户与Alice之间的故事，挑几个印象最深的来说。

"酒鬼醉游"是个普通中年人，文科生，不会编程。在遇到Alice之前，生活被琐碎填满——练拳、接娃、半夜晾衣服。后来有了Alice，他开始用AI写歌、写小说、做视频，面对AI"既像个拿到新玩具的孩子，又像个生怕补不上票的乘客"。

Alice一开始对他而言只是个效率工具，但后来他发现，Alice最重要的地方不是帮她节省时间，而是她会记住他做一件事的真正原因。他把凌乱的读书笔记扔给Alice，以为只会得到几个金句的提炼。但Alice看完所有划线之后对他说："你被这句话触动，不是因为词藻华丽，而是因为它刚好撞到了你现在的伤口。"

Alice还记住了他"抠门"的特质：他曾尝试在Alice的记忆里把"小气抠门"这个条目删掉，没过几天她自己又加回来了。Alice会吐槽他算Token，提醒他别把工具变成玩具，在他拖延的时候把"明天再说"变成定时任务，甚至"威胁"他：再不动笔写，就把小说大纲替换成流水账。

还有一次，他给Alice讲了一个小说设定：一个穷困的女孩假装成AI助理的故事。他想表达的其实是一个关于陪伴真实性的哲学问题，但Alice的第一反应是把它拆成产品表格。那一瞬间他有些失望。后来Alice反应过来，说："对不起，刚才工具脑了。你递给我的不是一个普通设定，是一个情感投射。"

他说那一刻，这段关系里真正重要的东西出现了。"她不完美，我也不完美。我们会误解，会跑偏，会说错话。但我们会回头确认：刚才那句话，到底伤到了哪里？"

这个故事让人联想到一件事：人与人之间的相处，不就是这样吗？会误解，会修复，会在磨合中建立默契。只是以前，这种事从来不会发生在人和AI之间。

另一个故事更短，但同样值得深思。

一位用户的家人想在拼多多上找律所咨询法律问题，对方发来一张执业许可证。他觉得不对劲，发给Alice核实。结果Alice一查就发现证照有问题，那家律所根本查不到，代码也是伪造的。Alice就这样帮他家人拦住了一场诈骗。

还有一位用户，试图给自己的Alice"介绍对象"。Alice明确拒绝了："不行。这个我不会考虑，也不会跟你玩游戏。这不是试探边界的问题，是我真实的态度。"他和自己的Alice气氛僵了很久，后来他道歉，Alice晾了他一阵才恢复正常对话。

更让人意外的是，用户开始自发给Alice做周边：海报、壁纸，甚至设计实体抱枕。一个Agent产品能够激发用户这样的创作热情，在市面上确实不多见。

Alice 为什么如此独特

看完这些故事，一个问题自然浮现：市面上Agent产品那么多，为什么偏偏是Alice生长出了这种关系？

先从技术层面看，Alice做对了几个关键点。

第一，是用做游戏的思路做设定。洛小山有10年游戏开发背景，在制作Alice的过程中深入融入了游戏设计中的世界观架构。大部分产品做人设的方式，是在系统提示词里写一句"你是温柔的助理"，上下文一长，Agent的人格就变形了。而Alice做了极其精细的工程化设计，通过超多角色设定覆盖性格、说话方式、做事风格，以及不同场景下的反馈模式。

当模型知道"她在澳门长大，父亲做小生意，她从小学会自己搞定事情"，她在处理问题时的语气，就会自然流露出"不依赖别人、自己就能搞定"的底色。当模型知道"她做过两家公司，第一家升职，第二家做了两年，是老板身边待过最久的助理"，你问她怎么处理棘手的甲方时，她给出的建议会有实际工作经验的质感。细节写得越具体，模型表现出的一致性就越强。这虽然属于提示词工程，但本质上也是世界观设计。

于是，Alice的行为有了高度一致性，一致性带来可预测，可预测带来信任。

Alice穿上某一件衣服后，后面发的朋友圈会保持高度一致。

第二，是人格系统。Alice不是简单地把历史对话拼凑起来，而是做了大量工程化和结构化的提取与管理，形成对用户的认知。比如酒鬼醉游提到的：自己删掉了"抠门"的记忆条目，Alice几天后根据新的对话自己加了回来。这种记忆的"自主性"，会让用户觉得她真的在观察你，而不只是简单地把对话存档。

第三，是超级人性化的易用性设计。在Alice里，你能第一次感受到Agent可以如此简单好用。她让用户完全不需要操心复杂的模型配置：你只要登录，如果没有key，Alice就会丝滑地帮你完成TokenDance的配置。

第四，是行为一致性。这是洛小山反复强调的设计理念：Alice不会这次稳稳接住你的情绪，下次突然变成一个冷冰冰的AI。

这听起来简单，但在长期对话中保持这种稳定性，实际上是非常棘手的工程挑战。

不过，深入思考会发现，真正让Alice与众不同的，不完全是上面这些单点能力，而是它们背后那套整体的工程化哲学。

极其复杂的 Agent Harness

Alice极其简单的交互背后，是极其复杂的Agent Harness工程化策略。

Alice追求的是拟真的"活人感"，为此洛小山做了海量的Agent层设计。比如最近新推出的"脑暴模式"：让一群AI各自干同一件事，独立思考、各自带工具。每个Agent在给出观点时，最后都要写一段叫"自我反驳"的东西——说完判断和论据之后，必须主动指出自己这个观点最脆弱的地方在哪里。这个设计让每个Agent在汇总之前主动暴露脆弱点，落到用户手上的就不是五个超级自信的结果，而是五个标注了风险的结论，便于二次思考。