前言

  2025 年看 AI Agent，已经不能只问“哪个模型最强”了。

  如果说 2024 年的重点还是模型能力对比，那么 2025 年的关键词明显变成了“能不能把事情做完”。Agent 不再只是聊天框里回答问题，而是开始读仓库、改代码、跑测试、开 PR、查网页、操作表格、生成文档、搭应用，甚至异步跑几个小时。

  但这也带来一个问题：很多产品都叫 Agent，实际解决的问题完全不同。有的是通用任务助手，有的是开发者 IDE，有的是云端软件工程师，有的是原型应用生成器。如果不先分清场景，直接拿它们横向排名，很容易得到一个没什么意义的结论。

这篇文章按 2025 年 12 月前后的公开产品状态，简单梳理几个比较热门的 AI Agent：ChatGPT Agent、Manus、Replit Agent、Devin、OpenAI Codex、Claude Code、GitHub Copilot coding agent、Cursor。

先把 Agent 分成几类

  我更愿意先按使用场景分，而不是直接做排行榜。

大致可以分成四类：

1.通用任务型：ChatGPT Agent、Manus。 2.应用生成型：Replit Agent。 3.异步工程型：Devin、OpenAI Codex、GitHub Copilot coding agent。 4.IDE 协作型：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot agent mode。

这几类的差异很大。通用任务型更像“会用电脑的助理”，适合研究、整理资料、操作网页、做表格和幻灯片。应用生成型更适合从一句想法到一个可运行原型。异步工程型更像把一个 issue 派给同事，让它在云端改代码、跑测试、发 PR。IDE 协作型则更贴近日常开发，它在你当前项目里读文件、改文件、运行命令，交互节奏更快。

所以选择 Agent 前，先问自己一个问题：我需要的是“帮我完成一件工作”，还是“陪我把代码写完”？

一张粗略对比表

  如果只从工程使用角度看，我会这样理解：

Agent	更像什么	适合场景	主要优势	主要风险
ChatGPT Agent	通用数字助理	资料研究、网页操作、表格、幻灯片、轻量自动化	综合能力强，工具组合完整，适合跨应用任务	会接触真实账号和数据，权限与确认机制要谨慎
Manus	通用执行型 Agent	市场调研、自动化流程、网站/应用原型、批量资料处理	强调端到端执行和异步任务	结果需要验收，复杂任务容易出现黑盒感
Replit Agent	从想法到应用的生成器	原型、个人工具、小型 Web 应用、非工程师做 demo	环境、代码、部署链路一体化	生产系统边界、权限和数据安全要额外管控
Devin	云端 AI 软件工程师	多仓库任务、迁移、批量修复、工程团队异步协作	更偏团队流程，适合复杂工程任务	成本、上下文准备、验收成本都不低
OpenAI Codex	云端/终端/编辑器里的编码 Agent	修 bug、写功能、跑测试、代码审查、并行处理任务	云沙箱、CLI、IDE、ChatGPT 账号体系逐渐打通	需要清楚的任务边界和测试体系
Claude Code	开发者身边的结对工程师	读代码、改代码、重构、解释复杂逻辑	代码理解和长上下文协作体验好	大改动仍需要人工 review 和测试兜底
GitHub Copilot coding agent	GitHub 工作流里的自动开发者	issue 到 PR、组织策略内的任务派发	和 GitHub issue、PR、权限、规则结合紧	对非 GitHub 流程吸引力会下降
Cursor	Agent 化 IDE	本地迭代、快速改动、代码理解、PR 修复	编辑器体验顺，反馈快，Agent 和人工切换自然	容易在大任务里改散，需要小步提交和测试

这张表不是排名。它更像提醒：Agent 的竞争已经从“回答质量”变成“执行环境、上下文、权限、测试、协作流程”的竞争。

ChatGPT Agent：通用任务能力最均衡

  ChatGPT Agent 的定位很清楚：把原来的对话、深度研究、网页操作和工具使用合到一个更主动的工作流里。

它适合处理跨应用任务，比如查资料、整理竞品、生成报告、更新表格、准备会议材料、做旅行计划。对于不完全是写代码的任务，它的价值很明显：你不用自己把每一步拆成提示词，它会自己选择搜索、浏览器、文件、表格等工具。

但越通用，风险越大。因为它可能接触网页、账号、连接器和个人数据。只要 Agent 能替你点按钮，就必须考虑权限边界。比如发邮件、下单、提交表单、修改线上数据，这些动作不能只靠一句自然语言授权。

我的看法是，ChatGPT Agent 很适合知识工作和轻量自动化，但在企业里落地时，要先把数据连接、操作确认、审计记录和敏感动作拦截想清楚。

Manus：更强调“把任务跑完”

  Manus 在 2025 年很有代表性，因为它抓住了一个很容易传播的概念：不只是回答，而是交付结果。

它的使用感更接近“把一个开放任务丢给云端 Agent”。比如让它做市场研究、整理候选人资料、搭一个简单网站、做一份分析报告。它强调的是端到端执行，用户不需要像在普通聊天里那样一步步追问。

这类产品的吸引力很强，尤其适合不想关心实现细节的人。但工程上也要保持冷静：Agent 交付了文件、页面或报告，不代表结果就可靠。数据来源有没有错，分析口径是否一致，代码有没有安全问题，仍然需要人来验收。

我觉得 Manus 代表的是通用 Agent 的一个方向：它更像执行层，而不是单纯模型能力展示。它能不能长期稳定，关键不只看模型，还要看任务编排、浏览器环境、工具调用、失败恢复和结果可追溯。

Replit Agent：最适合从想法到原型

  Replit Agent 的优势在于环境一体化。

很多 Agent 可以写代码，但写完以后还要你自己配置环境、装依赖、跑服务、部署。Replit 的思路是把这些都放在一个产品里：你描述想法，它帮你规划、生成项目、修问题，并尽量把应用跑起来。

所以它特别适合做原型。比如一个管理后台 demo、一个小工具、一个临时活动页、一个内部流程页面。对于非专业开发者，它降低了从想法到可运行应用的门槛。

但如果是生产系统，我会很谨慎。应用生成器最容易让人忽略工程边界：数据库权限、生产数据隔离、认证授权、备份、日志、依赖安全、回滚机制。这些东西在 demo 里不明显，一到真实业务就会变成风险。

我的建议是：Replit Agent 可以大胆用来做原型，但不要把“能跑起来”直接当成“能上线”。

Devin：更像异步软件工程师

  Devin 的定位一直比较明确：AI software engineer。

它不只是编辑器里的助手，而是更像一个可以分配任务的云端工程师。你给它一个任务，它可以理解仓库、写代码、跑测试、开 PR，也能跟团队协作工具结合。到 2025 年底，Devin 的更新重点也明显放在企业使用、API、团队集成、数据分析版本、Agent 升级这些方向上。

它适合什么？我觉得适合相对清楚、可以验收的工程任务。比如依赖升级、代码迁移、批量修复、补测试、改接口适配、整理某类重复问题。如果任务本身模糊，或者需要大量产品判断，它也会吃力。

Devin 的成本不只是订阅价格，还有准备上下文和验收结果的成本。你要给它清楚的 issue、可运行的测试、明确的验收标准。否则它可能花了很多时间，最后产出一个看似完整但不好合并的 PR。

OpenAI Codex：编码 Agent 开始进入日常工程流

  Codex 在 2025 年的变化很明显：从研究预览走向更完整的开发工具链。

它的核心特点是围绕代码仓库工作。云端任务在隔离环境里执行，可以读代码、改文件、跑测试、做 PR；同时又逐渐覆盖终端、编辑器、云端和团队协作入口。对开发者来说，这意味着 Agent 不只是聊天窗口里的“代码生成器”，而是可以进入真实工程循环。

Codex 比较适合边界清楚的任务：修一个 bug、补一个接口、改一批类型错误、跑测试定位失败、做代码审查建议。它也适合并行处理多个小任务，因为每个任务可以在独立环境里跑。

但这里有一个前提：项目本身要有测试和自动化检查。如果没有测试，Agent 改完代码只能靠“看起来对”。软件工程里最怕的就是看起来对。

Claude Code：适合深度读代码和结对开发

  Claude Code 给我的感觉是，它更贴近开发者日常：在终端或 IDE 里直接读项目、改文件、解释代码、跑命令。

Claude 系列在长上下文和代码理解上一直有辨识度，所以 Claude Code 很适合处理“先读懂再修改”的任务。比如理解一个老模块、梳理复杂调用链、做较小范围重构、补测试、解释线上问题相关代码。

2025 年 Claude Code 也开始支持更多后台任务和 IDE 集成，这说明它不只是一个命令行工具，而是在向完整工程协作入口发展。

不过我不会把它当成自动驾驶。Claude Code 很适合结对，但大规模重构、跨模块行为变更、数据迁移这类任务仍然要拆小、评审、跑测试。越是强的 Agent，越容易让人放松警惕。

GitHub Copilot coding agent：胜在工作流天然

  GitHub Copilot coding agent 的最大优势不是某一个单点能力，而是它站在 GitHub 工作流里面。

很多团队的需求、代码、review、CI 都已经围绕 GitHub issue 和 PR 运转。Agent 如果能直接从 issue 接任务，按仓库规则工作，提交 PR，再接受 CI 和 review 检查，它就不需要改变团队习惯。

这类 Agent 适合规范化团队。任务写在 issue 里，验收条件清楚，CI 能跑，分支保护和代码审查规则完整，Agent 就能成为处理 backlog 的一环。

但如果团队本身 issue 写得很随意，CI 不稳定，PR review 也不认真，那么 Agent 只会放大这些问题。它能提高吞吐，但不能替团队建立工程纪律。

Cursor：IDE 里的快速迭代体验最好

  Cursor 的优势是交互节奏。

它不像云端异步 Agent 那样强调“派任务等结果”，而是更像你在 IDE 里和一个会改代码的助手一起工作。你可以让它读上下文、改文件、解释报错、继续修测试。Cursor 1.0 以后，Background Agent、Bugbot、MCP、记忆这些能力也让它从编辑器向 Agent 工作台靠近。

我觉得 Cursor 特别适合小步快跑：改一个页面、调一个接口、补一个工具函数、修一个测试、梳理一个模块。它的强项是开发过程里的连续反馈。

但也因为它太顺手，风险是容易一下子让 Agent 改太多文件。尤其是需求没拆清楚时，Agent 可能给你生成一堆“看起来完整”的改动，后面 review 和回滚都很痛苦。

所以用 Cursor 这类 IDE Agent，我更建议坚持三件事：

1.一次只让它做一个明确任务。 2.每次改动后马上看 diff。 3.让测试和类型检查跟着跑。

怎么选

  如果是个人或小团队，我会这样选：

1.做资料整理、研究报告、跨网页操作：优先看 ChatGPT Agent 或 Manus。 2.做原型应用：优先看 Replit Agent。 3.日常写代码、修 bug、理解项目：优先看 Cursor 或 Claude Code。 4.已经深度使用 GitHub：优先试 GitHub Copilot coding agent。 5.需要异步处理比较完整的工程任务：看 Devin 或 Codex。 6.需要并行处理多个仓库任务：看 Codex、Devin 这类云端 Agent。

如果是企业团队，我反而不会先问买哪个 Agent，而会先看内部准备好了没有：

1.需求是否能写清楚。 2.仓库是否容易启动。 3.测试是否可靠。 4.CI 是否稳定。 5.权限是否最小化。 6.敏感数据是否隔离。 7.PR review 是否认真。 8.Agent 产出是否有审计记录。

这些条件不具备时，再强的 Agent 也容易变成风险源。

我的判断

  2025 年底的 AI Agent 还没有到“完全替代人”的阶段，但已经明显进入“可以接一部分真实工作”的阶段。

它们最适合做三类事：

1.上下文明确、验收标准明确的任务。 2.重复性强、人工做很烦的任务。 3.需要快速探索多个方案的任务。

它们最不适合直接接管三类事：

1.权限很高、会影响真实资金或生产数据的动作。 2.需求模糊、主要依赖业务判断的任务。 3.没有测试、没有审计、没有回滚的生产变更。

所以我现在对 Agent 的态度是：可以大胆用，但不要盲信。它不是一个更聪明的搜索框，而是一种新的工程协作对象。既然是协作对象，就要有任务边界、权限边界、验收标准和追责链路。

真正拉开差距的，也许不是哪个团队买了更贵的 Agent，而是谁先把自己的工程流程整理到 Agent 能稳定参与的程度。

参考资料

• OpenAI：Introducing Codex，https://openai.com/index/introducing-codex/
• OpenAI：Codex is now generally available，https://openai.com/index/codex-now-generally-available/
• OpenAI：Introducing ChatGPT agent，https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/
• Anthropic：Introducing Claude 4，https://www.anthropic.com/news/claude-4
• GitHub：GitHub Copilot: Meet the new coding agent，https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-meet-the-new-coding-agent/
• Cursor：Cursor 1.0 changelog，https://cursor.com/changelog/1-0
• Replit Docs：Replit Agent，https://docs.replit.com/references/agent/overview
• Cognition：Devin 2025 release notes，https://docs.devin.ai/release-notes/2025
• Manus：Manus official site，https://manus.im/