OmniWork实测：免费「雇」一批专家给你打工，这届AI Agent有点不一样

过去一年，AI Agent绝对是整个AI行业最热的关键词之一。但真正用下来，很多Agent产品给人的感受却有点微妙：自动化流程是跑起来了，token也烧了不少，最后交付出来的东西却未必真的能用。

一个让内容创作者「本命」的Agent平台

所以当我们最近关注到OmniWork这款新的Agent产品时，最开始是带着一点怀疑的。它给自己的定位是一款面向全创作场景的AgentOS。但经过几天的试用，体验完全超乎预期。

最打动我的地方在于：它把真实行业专家的工作流、判断标准和执行链路封装进Agent里。简单说，你可以从专家市场中直接免费「雇佣」各种专家给自己打工。

这些专家本质上是围绕具体创作方向设计的专家型Agent，覆盖内容策划、趋势分析、脚本创作、音乐制作、视频创作、游戏开发、社媒运营等不同任务。雇佣之后，系统会根据任务需求，把工作分配给适合的专家来处理。

多Agent协作：三个臭皮匠顶个诸葛亮

对于复杂一点的项目，OmniWork支持多Agent协作。多个专家分别承担研究、策划、脚本、视觉、开发、增长等环节，再在统一工作区里协同推进。

我测试了一个LV版猫咪奢侈品广告的复刻任务。OmniWork先调用了一个Film-Production-Director的专家角色作为主导，把任务分给了多个专家协作处理——视觉替换、视频生成、BGM合成，最后输出成片。

对于内容运营场景，它也能同时调动Growth-Marketing-Expert（负责账号定位、人设构建）和Trend-To-Post（负责栏目规划、选题脚本）两个专家，协同完成一份完整的运营策略方案。

Autowork：让AI自己盯梢，你只管喝咖啡

另一个比较关键的能力是Autowork，也就是自动化任务。你可以设置周期性任务，比如每小时自动运行一次，让Agent持续追踪垂直行业动态、监测竞品或特定话题，并定期生成报告。

这对于需要持续追踪行业信息的AI创作者来说，简直是刚需。真正消耗时间的往往不是写稿，而是前期的信息筛选、交叉整理和选题判断。

专家型Agent的正确打开方式

从实测来看，OmniWork在策略型创作任务上优势明显。它没有只给出一堆泛泛而谈的建议，而是能结合平台生态、用户画像和账号目标，输出具体的内容策略。

当然，AI不能替代创作者自己的经历、人格魅力和价值判断。如果要真正做出一个有辨识度的账号，还需要创作者继续加入自己的真实案例、具体工作场景和个人表达细节。

OmniWork目前仍处于内测阶段，采用邀请码机制开放体验。感兴趣的玩家可以留言领取邀请码，亲自体验一下「雇」一批专家给自己打工是什么感觉。