如果只想要一个简单名单，我会先给这个版本：

• 编程/研发工作流：Trae、ZCode、通义灵码、百度 Comate、腾讯 CodeBuddy、华为 CodeArts Snap
• 通用任务型 Agent：Manus
• 企业内部研发 Agent：Qoder 这类大厂内部工具
• 模型底座和 Agent 能力方向：Kimi、GLM、Qwen、DeepSeek
• GUI / 浏览器 / 手机操作类 Agent：AutoGLM 这一类路线
• 内容创作工作流：iMini AI 这类图像/视频生成工具，可以作为创作链路里的执行型工具接入 Agent

但如果认真回答“国内有哪些比较好用”，我觉得不能只列产品名。因为现在国内 Agent 的真实状态不是“没有产品”，而是每一类产品解决的问题不同，成熟度也不一样。

有的更像 AI IDE，有的更像通用任务助理，有的偏企业内控，有的其实是模型能力在往 Agent 化演进。它们不应该被放在一张表里粗暴排序。

先说结论：国产 Agent 有点，但还没聚成面

国内不是没人做 Agent，也不是完全没有能打的产品。真正的问题是，大家的牌都散在不同战场，还没有出现一个像 Claude Code、Cursor、Codex 那样，能直接占住某类用户心智的“默认答案”。

如果只看模型，国产这边已经很卷。

GLM、Qwen、Kimi、DeepSeek 这些模型的价格、速度、代码能力都在往前冲。很多企业场景里，大家也不一定非要用最贵的海外模型，成本账一算，国产模型非常有吸引力。

但 Agent 不是模型价格战的简单延长线。

尤其是 Claude Code、Codex、Cursor 这一类产品，它们拼的不是“这个模型会不会写代码”，而是能不能真的进入工作流：读仓库、理解上下文、拆任务、改文件、跑测试、看报错、修一轮、解释 diff，甚至把一个开发任务完整推进下去。

这个链路比单纯模型能力复杂得多。

所以我现在不太认同那种说法：“国产模型这么便宜，Agent 很快也会把海外卷趴。”

模型便宜是真的。

Agent 价格战刚开始。

Agent 产品力战还远没打完。

1. 编程类 Agent：Trae、ZCode、通义灵码、Comate 们

如果讨论目前最容易落地、付费意愿也最清楚的 Agent 场景，编程一定排在前面。

这条线上，国内能看的产品不少。

Trae 是字节押 AI IDE 的牌，产品形态更接近 Cursor。它的问题不是“不像 Agent”，而是开发者心智还没完全立起来。大家提到 AI IDE，第一反应仍然是 Cursor；提到终端级 coding agent，第一反应还是 Claude Code。

Z.ai 的 ZCode 最近也值得看。Business Insider 报道里提到，ZCode 用更低订阅价去打 Cursor / Copilot 这类 coding tool 的市场，Lite 16.2 美元/月，Max 144 美元/月，比 Cursor 对应档位低。

这个动作有意义。

它说明国产 Agent 产品已经不只是“国内自嗨”，而是开始按海外开发者市场的定价体系去打。

但价格只是入场券。

开发者很现实。一个工具便宜，会让人愿意试；但能不能留下来，要看它是否真的减少返工，是否能稳定处理长任务，是否不会在复杂项目里突然乱改，是否能让人信任它的 diff。

Coding Agent 这条赛道里，“便宜一点”不是杀招。

真正的杀招是：我放心把仓库交给你，你能把活干完，而且我能看懂你做了什么。

通义灵码、百度 Comate、腾讯 CodeBuddy、华为 CodeArts Snap 这类产品，更多是从上一代 Copilot 式编程助手往 Agent 化升级。它们的优势是和国内云、企业客户、研发体系结合得更近；短板是大众开发者心智上，还没有一个产品形成“国产 Claude Code”级别的默认入口。

所以如果问编程类国产 Agent 哪些值得试，我会说：

• 想体验 AI IDE 路线，可以看 Trae、ZCode
• 企业研发场景，可以看通义灵码、Comate、CodeBuddy、CodeArts Snap 这类和内部流程结合更深的产品
• 真正对标 Claude Code 的终端级、仓库级 Agent，目前国内还没有一个公认默认答案

2. 通用任务型 Agent：Manus 是绕不开的样本

Manus 是国内通用 Agent 方向最绕不开的产品。

它当时能火，是因为它确实让很多人第一次感受到“AI 不只是回答问题，而是能自己开浏览器、搜资料、生成文件、交付任务”。它的全球声量也说明，国内团队不是没有产品敏感度。

但 Manus 的问题也很典型：通用 Agent 看起来很性感，落地时很容易卡在稳定性、成本、交付可控性上。

用户不是只想看它“演示一次很厉害”，而是希望它每天都能稳定帮自己干活。

这也是通用 Agent 最大的难点：它什么都想做，但用户真正付费时，往往只为某一个高频场景付费。

所以 Manus 的意义未必是“它已经是最终形态”，而是它把国内通用 Agent 的想象力打出来了。

它证明了一件事：用户不是不想要 Agent，而是不想要一个只能演示、不能稳定交付的 Agent。

3. 企业内部 Agent：Qoder 代表的是另一种机会

阿里禁用 Claude Code、转向内部 Qoder 的报道出来后，我反而觉得这是一个比“某个工具被禁”更重要的信号。

大厂不会不用 AI 编程。

它们真正担心的是：核心代码能不能出境？AI 能读哪些仓库？能执行哪些命令？日志有没有留存？出了安全问题谁负责？能不能接入内部权限、CI/CD、代码规范和审计系统？

这就是国产 Agent 未来很可能先突破的地方。

个人开发者会用最好用的工具，谁强用谁。

但企业不只看好不好用，还看可不可控。

Claude Code 很强，但越强越会碰到企业安全红线。国产企业级 Agent 的机会，不一定是做一个“便宜版 Claude Code”，而是做一个企业安全部门也敢放进研发体系里的 Agent。

所以 Qoder 这类工具，虽然公开信息不多，但它代表了一个非常现实的方向：企业不会把关键研发流程长期交给不可控的外部 Agent。

未来国内最先成熟的 Agent，未必是个人用户口碑最响的那个，而可能是大厂内部先跑出来的一套“安全、审计、权限、流程集成”体系。

4. 模型底座型 Agent：Kimi、GLM、Qwen、DeepSeek

Kimi、GLM、Qwen、DeepSeek 这些名字严格来说不应该和 Agent 产品混在一起讲。

它们首先是模型或模型体系。

但现在 Agent 的上限又确实被底座模型影响很大，所以必须放进来观察。

Kimi 这一轮的重点不是简单聊天，而是在往 agentic capability 方向走。它的问题在于，普通用户心智里 Kimi 还是“很会读、很会搜、上下文很长”，还没有变成“我默认让它接管一个任务”的工具。

GLM 这边，coding 能力和后训练能力被讨论得很多。智谱也有 AutoGLM 这类 GUI Agent 路线，重点在浏览器、手机、界面操作这些真实执行场景。它不完全对标 Claude Code，但说明国内团队也在啃“模型怎么真正操作世界”的问题。

Qwen 和 DeepSeek 的价值，则更多在于开源生态、成本、企业可控和模型能力扩散。它们未必直接给普通用户一个“Agent 产品”，但会成为很多国产 Agent 的底座。

这类产品最大的问题是：模型能力和产品心智之间还隔着一层。

模型强，不等于用户会默认把某类任务交给你。

Agent 最终拼的是工作流占位。

5. GUI / 浏览器 / 手机操作类 Agent：AutoGLM 这条线值得长期看

我个人觉得 GUI Agent 是很值得长期看的方向。

因为真正的 Agent 不可能永远只在聊天框里工作。它迟早要操作浏览器、手机、后台系统、网页表单、设计工具、办公软件。

AutoGLM 这类路线的意义就在这里。

它不是 Claude Code 的同赛道竞品，但它回答的是另一个核心问题：模型怎么从“生成文本”走向“操作界面”。

这条线短期可能没有 AI IDE 那么容易商业化，但长期价值很大。因为很多普通人的工作并不是写代码，而是在不同软件之间点来点去、复制粘贴、整理资料、填写表格、发布内容、处理订单。

这些任务一旦被 Agent 稳定接管，影响会非常大。

但问题也一样明显：GUI 环境变化太多，稳定性要求很高，一旦误操作，用户信任很容易崩。

所以这条线现在更像技术储备，还没有到全民可用的成熟阶段。

6. 内容创作类 Agent：别只看“写文案”，要看完整链路

内容创作是很多人最容易接触 Agent 的场景，但也是最容易被误解的场景。

很多人一说 AI 做内容，就想到“让它写一篇文案”。

这太窄了。

真正能提升效率的内容型 Agent，不应该只会写，而是能进入完整创作链路：选题、资料搜集、风格判断、文案生成、标题调整、配图、排版、发布素材整理、复盘。

这也是为什么我会把 iMini AI 这类工具放进内容创作工作流里看。

严格说，iMini AI 不是一个通用 Agent，也不是 Claude Code 那种编程 Agent。它更像是内容生产链路里的一个“执行型能力模块”：当 Agent 已经帮你确定选题、写好文案、明确配图需求之后，iMini AI 可以承担图像、视频这类视觉资产生成。

这点很关键。

因为内容创作的瓶颈往往不是“写不出一段话”，而是从想法到成品之间有太多碎活：标题要改、图要配、风格要统一、平台格式要适配。

如果一个 Agent 能把写作、素材生成、图片/视频制作、平台发布准备串起来，那么 iMini AI 这种工具就不是单独的“生图网站”，而是工作流里很实用的一环。

所以我不建议把 iMini AI 硬说成“国内最好用的通用 Agent”。那样反而不真诚。

更准确的说法是：在内容创作型 Agent 工作流里，它适合承担视觉生成这一段，尤其适合小红书、短视频、图文营销这类需要稳定出图/出视频的场景。

这也是现在很多 Agent 产品会走向“模型 + 工具 + 工作流”的原因。

单点能力很难形成长期价值，能被流程调用才有价值。

如果让我按场景推荐

如果你是开发者，优先看 Trae、ZCode、通义灵码、Comate 这一类。

它们不一定已经能替代 Claude Code，但最接近真实高频工作流。

如果你是企业研发管理者，重点不是哪个模型最聪明，而是 Agent 能不能私有化、能不能审计、能不能控制权限、能不能接内部系统。Qoder 这类内部工具的方向，比单纯买一个外部订阅更重要。

如果你想体验通用 Agent，Manus 仍然值得看。它的问题很多，但它代表了国内通用 Agent 的一次重要尝试。

如果你关心模型底座，Kimi、GLM、Qwen、DeepSeek 都值得长期跟踪。它们未必直接等于 Agent 产品，但会决定很多国产 Agent 的成本和上限。

如果你做内容创作，不要只问“哪个 AI 会写文案”。你应该看完整工作流：谁能帮你定选题，谁能写，谁能改，谁能配图，谁能做视频，谁能帮你沉淀成固定流程。iMini AI 就适合放在视觉生成这一环。

最后说一句

国产 Agent 不是没有牌。

但现在还没聚成面。

美国这一轮强的地方，不只是模型强，而是几个关键入口已经被产品卡住了。

Claude Code 卡住终端和仓库。

Cursor 卡住 IDE。

Codex 卡住 OpenAI 生态里的开发任务。

Deep Research / Operator 这类产品卡住浏览器任务和研究任务。

而国内目前更像是：模型公司、云厂商、AI IDE、通用 Agent 团队、内容工具团队都在往前冲，但还没有一个产品让大量用户形成“这类任务我默认找它”的肌肉记忆。

这就是心智差距。

不是参数差距，也不只是价格差距。

接下来国产 Agent 最值得看的，不是谁喊得最大声，而是谁先把四件事打通：

第一，模型能力足够稳。

不是 benchmark 好看，而是长任务里少犯蠢。

第二，执行链路足够完整。

能读、能改、能跑、能验、能解释，而不是只会生成一段看起来不错的内容。

第三，权限和安全足够可控。

尤其是企业场景，不能让 Agent 在核心仓库和业务系统里乱跑。

第四，能占住一个高频入口。

Agent 不是越通用越好卖，反而是越能嵌进某个具体工作流，越容易留下来。

所以现在如果问“国内有哪些比较好用的 Agent”，我的答案是：

有一些值得试，有一些值得观察，有一些已经在企业内部发生。

但真正的“中国版 Claude Code”或者“中国版 Cursor”，还没有到尘埃落定的时候。

国产模型已经把价格战打起来了。

国产 Agent 正在拿到入场券。

真正决定胜负的，是谁能先从“能演示”走到“能被依赖”。

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