近期，一款号称“全球首个 L4 级智能体母体”的平台MasterAgent在社群里引发了不少讨论。它不仅打着“全国产智能体生成引擎”的旗号，还自诩为“复杂方案落地专家”。听上去几乎像是人工智能的终极形态。
但实际体验下来，它究竟是未来的雏形，还是概念先行的 Demo？本文结合笔者个人的测试，以及其他用户的真实反馈，来聊聊 MasterAgent 的真相。
智能体分级：L0 到 L5
在介绍体验之前，我们先来看看智能体的分级标准。这一套说法参考了自动驾驶的分级体系：
•L0 无自主：纯工具，完全听指令。典型代表：传统脚本、API。 •L1 规则自动：按固定规则跑流程。典型代表：自动回复机器人、RPA。 •L2 推理决策：能“想一步”做决策。典型代表：客服机器人、初级 Copilot。 •L3 任务闭环：给定目标，能自己拆任务并闭环完成。典型代表：AutoGPT、Devin。 •L4 多智能体协作：一群智能体能自己组队、分工、互相 Review，全程不依赖人类。典型代表：MasterAgent（宣传）、扣子空间的多 Agent 模式。 •L5 超人类团队：比人更会干活，能持续自我进化，人类只需给目标。目前尚未出现。
MasterAgent 把自己放在了L4 级别，而类似 Manus 这样的系统更多定位在 L3。
官方宣传：你的多智能体生成与协作平台
根据官方文档，MasterAgent 主打的功能是：
•多智能体集群生成：一键生成多个智能体，自动分工协作，解决复杂问题。 •多智能体编辑与调优：可以修改智能体提示词，自定义接入插件，打造专属 AI 团队。 •本地存档与分享：支持保存配置，并能一键打包分享。
一句话总结：只需输入一个任务需求，它会自动为你生成一支“AI 小分队”，然后开始协作执行。
听起来确实很诱人。于是我带着期待去体验了一下。
第一次体验：PPT 任务
我的第一个测试任务是——让它帮我制作一个 PPT。
理论上，这个任务用一个专门的 PPT 智能体就能搞定。但 MasterAgent 煞有介事地给我生成了四个角色：
• 视觉设计师 • 案例分析师 • 技术校对员 • 内容架构师
乍一看确实很专业，每个智能体都有自己的提示词和插件，看起来像是一个团队。
它们开始分工“干活”，很快生成了两张配图（有点GPT意思，图中无法嵌入中文），
还写了一些网页内容，但最终只支持导出 HTML 文件，连最基本的 PDF、PPT 导出都不支持。
那一刻，我觉得这套“多智能体协作”更像是形式大于内容，和 Coze 空间相比并没有明显优势。
于是第一次体验草草结束。
第二次体验：AI 简历筛选
没过几天，在 HR 产品交流群里又有人问起 MasterAgent。我想自己是不是没有找到正确的使用方式，于是又打开了它。
这次，我把自己正在做的AI 简历筛选项目交给它试一试。
我给出需求后，它依然很快生成了四个角色：
• 语义匹配智能体 • 条件验证智能体 • 关键词分析智能体 • 综合评分智能体
这套组合比 PPT 任务那次靠谱多了，甚至和我的设计思路不谋而合。
我上传了一份简历，即便没有提供岗位 JD，它还是生成了一份完整的评估报告，包括：
•硬性条件评估：学历、城市、技能、经验等，总评分 95.2。 •语义匹配分析：综合得分 92。 •关键词匹配分析：识别出简历中的关键词并给出建议。 •综合评分报告：最终匹配度 95.3%，并附改进建议。
报告里还有图表，整体观感相当完整，算是我在 MasterAgent 里第一次看到“像样的产出”。
不过可惜的是，封测阶段限制只能使用三次，没法进一步测试更多组合。
功能背后的逻辑
从两次体验来看，我发现 MasterAgent 似乎有个固定模式：
•通常会生成四个智能体，分别承担不同角色。 •智能体之间的协作，大概是通过Agent-to-Agent (A2A)机制实现的。 •外部能力调用，则依赖MCP或Function Call机制。
换句话说，团队的“协作感”更多是通过分工和串联来模拟的，而非真正像人类一样动态协作。
用户的更多反馈
我也收集了一些其他用户的体验反馈，可以说是两极分化：
•差评集中在：UI 被吐槽“用力过猛”“像老人机”；宣传过度（全球首个 L4 级智能体母体），但实际表现拉胯；生成的团队看似专业，结果像“划水内卷的数字社畜”，60 分都嫌抄得不走心。 •好评集中在：任务分析的可视化比较直观；网页生成效果尚可；任务链路完整，有一定启发。
在功能和性能层面：
• 支持一句话生成多智能体协作系统，但协调性和深度不足； • 复杂任务耗时明显长于其他平台（如扣子空间）； • 工具链粗糙，PPT、播客、视频等生成质量一般； • 数据源未做有效筛选，参考价值有限。
另外，使用限制较高：邀请码 3 天内必须激活，总共只能体验 3 次功能。门槛高，体验感打折。
一句话总结：
MasterAgent 目前更像是“概念先行、体验滞后”的早期 Demo——炫酷的自动组队噱头很足，但产出常被吐槽为“实习生水平”，距离真正可用的 L4 级智能体还有不小差距。
多智能体的未来：从概念到真正的生产力
回过头来看 MasterAgent，它确实踩中了一个重要趋势：单智能体的边界越来越明显，复杂任务需要“群体智慧”。
但从 L3 到 L4，并不是简单地“多拉几个 Agent 上场”就行了，而是要解决：
角色协作的真实有效性—— 智能体之间能否真正理解彼此的输出，而不是机械传递字符串。
1.动态组织能力—— 不是固定四个模板，而是根据任务灵活生成、合并、替换智能体。 2.自治与 Review 机制—— 智能体不仅能执行，还能检查和改进队友的结果。 3.成本与性能平衡—— 群体智能需要高效调度，否则成本和时延都会失控。
未来几年，我们可能会看到：
• 多智能体编排框架的标准化； • 跨平台的智能体市场； • 更接近人类团队行为模式的智能体群体； • 人机混合协作的新模式。
所以，即便今天的 MasterAgent 体验并不完美，它至少说明了一个方向：
多智能体一定会是未来 AI 应用的重要突破口。
而谁能率先把概念落地成真正的生产力工具，谁就可能拿下下一代 AI 平台的入口