书接上回，世超用 Claude Cowork 把日常杂活儿干了个遍。这玩意看起来数据分析、文档整理、路线规划样样精通，实际细节上还是频频出错。

再加上开源模型群起攻之，Anthropic 架不住攻势，Cowork 入门价立减 80 刀。

刚被这波大甩卖狠狠背刺的世超，今天就带大伙儿来看看，这些 " 类 Cowork " 的免费开源 Agent 到底表现如何。

这次，世超一共测了三款榜上有名的开源项目，分别是 OpenWork、Eigent 和 AIonUi。

其中，只有 OpenWork 是在 Cowork 之后才发布的，Eigent 和 AIonUi 的原始版本早在去年八月就已经上线，这一波属于是蹭蹭 Cowork 翻红了。而从实际体验上来讲，OpenWork 的完成度明显高于后两者，用起来也更接近 Cowork。

好消息是，如果只看能不能把活儿干完，那 Cowork 能干的，开源基本也能干。

坏消息是，这些免费的开源 Agent 各有各的毛病。慢，麻烦，质量低，整体很难和 Cowork、Manus 这种成熟的商业产品相提并论。

好了，话不多说，咱们直接开搓。对标 Cowork，我们同样设置了三个难度递增的任务，考察四类技能。

第一个，整理桌面录屏，考文件文档管理；第二个，规划春节珠港澳旅游路线，考研究分析和文档创建；第三个，整理 B 站差评君 2025 年度数据，考数据收集分析。

开头即巅峰，世超先给大伙儿看看 OpenWork。有一说一，这个做得还算不错，自带免费模型底座，效率也是最高的。

文件整理轻轻松松十秒内搞定，快啊，太快了。不过它不能自己根据视频内容改文件名，这个比 Cowork 差点。

再看看行程规划机酒推荐，两分多钟，doc 直接给我放桌面。这还说啥了，Cowork 都干了七分多。

生成的文档虽然简陋点吧，该有的都有。

即使价格上犯错，和 Cowork 一样拿平时价当春节价，但免费，世超愿意原谅它。

然而，在最难的数据收集分析上，OpenWork 还是严重翻车了。

数据整理得歪七扭八，又乱又缺又错，更别提分析。五分钟出结果，之后再怎么问它，多思考不了一点。

整体体验下来，OpenWork 最大的优点是快，但就像一个糊弄糊弄交差的低级打工人一样，最多解决从无到有，别指望质量多好。要是只想编份大差不差的报告给老板，用它勉强也够。

而接下来的 Eigent 就很难绷了，它完美诠释什么叫免费的，才是最贵的。

Eigent 自带几个免费可切换的模型，世超立选 Gemini 3 Pro Preview。高端模型免费用，还有这等好事？

实际上呢，预制模型巨慢无比，Eigent 二十分钟都没搞定桌面一个文件夹。

行吧，那我换自己的 API 再测测。

这下可好，让它规划个旅游攻略，任务开始两分钟不到，Eigent 上网东搜搜西看看，火速刷光了我 5 刀的 API 余额，最后啥也没做出来。。。

这么一算，它的使用成本比 100 刀一月的 Cowork 还夸张，这吃相多少有点离谱。

都说 Agent 是数字实习生，公司里要真有这种实习生，财务第一个报警，法务第二天起诉。

客观来看，Eigent 的思路很美好，它试图在一套系统里集成四种不同的 Agent，写代码的、找资料的、写文档的、看图看视频的，各司其职。而且你还能清楚看到每个 Agent 正在干什么，开云app登录听起来相当合理。

但现实是四个 Agent 各玩各的，不仅 token 消耗暴增，配合不好效率更低，我还得给它很忙的表演买单，最后一个任务都没成功。

这表现，只能说拉完了。

相比起来，下面这个 AIonUi 都显得很可爱，纯傻 NPC，不坑人。AIonUi 能回答问题但答不准，对文件文档操作一窍不通。

AIonUi 小 bug 非常多，比如每一步操作都要反复请示；显示任务执行了五分钟，世超后台的 API 却完全没信号，说明 AI 纯摸鱼，一点活没干。

从生成的内容上看，旅游攻略大差不差，只是金额依旧不对。数据分析任务更离谱，一共只找了 4 条视频，4 条都不是差评君 B 站账号的。。。

总结一下战绩，OpenWork 三关勉强算过，但质量一般；Eigent 和 AIonUi 基本全败。一通操作下来，开源项目是真抗不下 Claude Cowork 降价这面大旗，这表现不是差了一点半点，完全没威胁。

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所以，世超在这里建议各位差友感兴趣的话，浅尝 OpenWork 就够了。

而且只有上过手后，世超才发现自己对这些开源项目有很多误解。

首先，开源项目不像一般软件那样，下载安装就能放心使用。

像是 OpenWork 安装后弹出了 CLI not found bug，要通过终端命令行才能解决，这对没有技术背景的用户来说很难做到。

另外，要是软件没有自带模型，或者不好用，自备模型 API 是基操。

但怎么填写这个 API 设置，对普通用户来说都是门槛。

这也就引出了第二个误区，开源，不等于免费。

OpenWork 自备模型还好，但要是没有底层模型的话，参照 Eigent 的例子，这种量贩式吃 API token 的模式，用不好比订阅制贵多了。

最后，世超发现了一个很反直觉的事儿：Agent 并不是模型能力的放大器，反而成了限幅器。

世超给 Agent 喂的 API，都是最上乘的 Claude-Opus-4.5。如果我直接问 Claude 旅游攻略，数据分析，肯定又快又稳。怎么一套 Agent 上来，降智这么多？

这是因为，大多数开源 Agent 的设计，本身就在削弱模型能力。它们把一个本来可以一次想清楚的任务，硬拆成无数彼此割裂的小步骤，每一步都要重新向模型复述背景、同步进度、强调目标。

这相当于让 AI 每走一步失忆一次，把本该在模型内部完成的连续思考，变成了低带宽的文字交接。

比如，轮到 AI 订酒店的步骤，至少得告诉它之前确认了哪些必玩景点，之后还要留点预算订机票。这些 token 和时间，白白贡献给了 AI 的自言自语，万一沟通不到位来个幻觉，极容易忙中出错。

作为对比，Claude Cowork 这类 Agent 产品会让 AI 从头到尾连续地完成同一件事。对 AI 来说，它始终知道 " 我在做一个完整任务 "，可以自己决定先想什么、后做什么，流程看起来更简单，思考连贯，中间不容易忘事跑偏。

只不过，Agent 的定位本来就是交付更完整的成果，所以它们往往会比大模型多做几步验证、结果整理和文档编写之类的工作。

换来的是输出更完整好看，但你要是急，真不如直接问模型方便。

说到底，Agent 这玩意儿不是套个壳就能点石成金。至少在现在这个阶段，不管开源还是闭源，大多数 Agent 距离真正融入生产和生活，还有不小的距离。

它们确实能把流程包装得更完整，但也往往牺牲了效率和稳定性。对普通用户来说，Agent 是个看起来聪明的助手，不一定是真聪明的那个。

所以，和它玩玩就好，别太认真。