首款无限AgentNeo深度实测，出道两年半的AI转正了

文章来源：08ai导航网发布时间：2025-08-08 11:35:56

AI不再相信人类

关于 Agent，

flowith 给出了自己的答案 ——

Neo

拥有了无限步骤、无限上下文和无限工具，Neo 完全可以通过过量的搜索和推理，不再盲目相信搜索结果，而是把最高质量的信息提供给大模型，让大模型生成最合适的提示语和上下文。

凌晨三点，我盯着屏幕上的 Neo，

任务还在跑，我甚至没动鼠标，

我的邮箱正安静地接收着第 17 轮自动报告，它正在抓取全球 AI 创业公司 CEO 们昨晚更新的 X 帖子，并根据我的口吻写两条新推文。

我之前试过太多 Agent。

有的能规划任务，但只能走五六步。

有的能生图，但中间思路完全看不到。

有的能联网搜索，但查出来的东西全是低质量内容。

Neo 身上的三个无限特质，第一次让我产生“我已经不是一个人在工作”的错觉。

怎么做才是无限呢？

Neo 的无限是，它可以在规定的时间内完成重复的复杂的任务，甚至可以以“年”为单位，只要我不主动终止任务且 token 额度充足，这个任务就可以一直重复、一直跑。

Neo 的无限还是，全自动输出100万字的内容，可以重写小说、电影甚至是电视剧结局，AI 能替代的角色又多了一位。

从我看or运行过的50+案例上看，Neo 除了基础的联网搜索、代码生成&运行，还可以完成邮件通知、知识库融合、看视频、PPT生成、浏览器使用等等使用场景的任务，而且质量很高。

我甚至感觉不出哪些是“人工输入”，哪些是“模型输出”，整个过程像是一个有主观能动性的数字生命在自己运转。

跑案例前，

flowith 还提供了 Neo 在通用 AI Agent 能力测试 GAIA 中的表现：在三个难度级别里都拿到了最高分：

接下来我会根据无限步骤、无限上下文、无限工具来深度拆借四个案例，以及额外盘点6个用例、flowith 的基础使用和这次 Neo 的邀请码们。

01｜无限步骤

我给 Neo 下的第一个指令，

是帮我每天追踪全球的AI动态，

虽然维护自己的信息源已经快两年了，尝试过各平台特别关心，用过 RSS、信息聚合、三方订阅等等，但还是会漏掉一些信息。

所以这次的提示语难度相当高，

我是一名用户体验设计师，需要创建一个网站每天自动更新新的设计趋势和资源。

使用在线搜索工具，搜索X（Twitter）和Reddit等社交媒体上用户体验博客作者的最新动态和信息及资源。

网站每日更新一次，更新时间为美国东部时间18:00，持续更新一年。

完成输入后，Neo 开始了一场超长的“规划”动作，

先来看看它长到有点离谱的执行过程，

这些平行的块就是搜索过程，它们最终会汇总成一个完整的文本版日报。

成功运行第一次后，Neo就会将任务需求、时间、注意事项等固定下来，

而且改改需求会可以变成定时发送邮件，

我什么都没动。

Neo 自己选、自己写、自己配图、自己排版、自己发邮件。

限制 Neo 的只剩下钱包里的 Token 额度了。

这里值得额外提一嘴，

flowith 用的是无限画布的形式，

不同于 OpenAI Deep Research 一次性输出结果，中间节点的输出的过程都可以进行二次追问。

02｜无限上下文

如果说以 OpenAI Deep Research 为代表，

Agent 擅长使用联网搜索收集多个信息源，通过推理模型筛选事实性信息，再整合输出研究报告。

Neo 就是在这个基础上再将能力放大两倍不止。

请在全网范围内搜索并了解《流浪地球》系列电影的背景和剧情，基于其世界观和故事线，创作《流浪地球3》的续集剧本，时长不少于两小时。每个关键剧情段落需配备相应的剧情概念图，并绘制完整的剧情发展脉络图。同时，为剧本中的关键场景和角色设计插图。开发一个支持多语言的网页平台，展示剧本内容、插图、角色介绍和剧情发展图，提供沉浸式的阅读体验。

一般 Agent 看到这个指令就挂了。

Neo 做到了什么？

一样是夸张的任务数量，

Neo 先是检索了《流浪地球》的背景、人物、主线，还找到了导演的采访信息，合理的推测出后续的剧本

这剧情，我有点入迷

给每个关键剧情、人物角色，甚至是宇宙现象都配了概念图，

每一张图都可以单独下载

然后开始生成网页，这一步非常像真人开发，先打一个能看全中英双语的粗网页，再优化UI、最后轮到交互动画。

这不是“响应式 AI”，这是“主动构建型智能体”。

它懂剧情节奏，懂结构逻辑，懂多模态联动，甚至还懂用户要什么样的体验。