先说我自己的情况，我在 WorkBuddy 的官方市场里上架了 29 款智能体，从跨境 Listing、PPT 生成，到 SQL 慢查询、Docker 配置、国企公文排版，不是代理，也不是转卖，就是一个个做出来、提交、被审、上架的
所以这篇不算评测，算踩完坑之后的复盘
它到底是个什么东西
大部分人搜索「WorkBuddy 是什么」，想要的是一句话答案，我给的一句话是，它把大模型的能力封装成输入和输出都固定的任务工具，用户扫码或者点开就能用，不需要自己写提示词，也不需要懂模型
和直接对着聊天框说话相比，区别在「边界」
聊天框里你问「帮我优化一下这个 Listing」，它会给你一段泛泛的建议；智能体里你贴进去一个商品标题和卖点，它按固定格式吐出五个版本的文案，字段齐、长度可控、语气统一，后者才是能塞进工作流里的东西
过审到底在卡什么
29 次提交下来，我感觉审核就关心三件事，跟你用多强的模型关系不大
第一，输入是不是明确的，如果你要求用户「描述一下你的需求」，那这个智能体基本过不了，因为输入不可控，输出必然发散
第二，输出是不是稳定的，同一个输入跑三遍，出来的东西结构得一样，做不到这一点，审核会认为你交付的是「聊天」，不是「工具」
第三，边界是不是干净，涉及医疗诊断、投资建议、法律结论这类，要么不做，要么明确写清楚不做；我一开始做过一个偏「综合咨询」的，被拒了，理由很直接——它什么都能答，等于什么都没保证
被拒的那次我印象很深，我以为是文案问题，改了两版提示词都没过，最后发现问题在定位，我想做一个「万能助手」，而平台要的是「一个具体的活儿」
我挑出来的几类场景
上架的 29 款里，跑得比较稳的是这几种
格式转换类，比如把一段产品描述改写成跨境电商平台的 Listing 文案，或者把散乱的会议记录整理成固定结构的纪要，这类任务规则清楚，模型不容易跑偏
查询与诊断类，SQL 慢查询分析、Docker 与微服务的配置生成，用户贴代码或配置，工具吐出问题点和改法，这类对准确率要求高，但好处是结果可验证——跑一下就知道对不对
格式规范类，国企和党政机关的公文头版排版，这类需求特别具体，字号、行距、称谓都有硬规定，模型的价值不在「创作」，在于把规范执行到位，省掉人工排版的反复
算账类，财务精算、报价核算，数字错了就是错了，所以这类智能体我做得最保守，只做计算和核对，不做判断
反过来，不太适合的是开放式创作、需要长上下文推理的战略分析、以及任何需要「替人做决定」的场景，硬做也能做，但用户用两次就不用了
如果你也想做一个
我的建议是先别想「我要做什么功能」，而是回想你上周重复做过哪件事，那件事的输入是什么、输出长什么样，把它写下来，如果两句话能说清楚，就适合做成智能体
然后接受一个现实，过审会花时间，被拒是常态，我 29 款上架，背后提交的次数比这个多不少
最后一句，工具类的智能体不怕小，怕大——一个只干一件事、干得稳的智能体，比十个「什么都能干」的更容易被用起来，也更容易过审
企业里要做团队级的 AI 工具落地和内训，那些事放在 rayda-tech.com，这里只写我自己的用法和踩坑