低代码AI平台遭吐槽：WorkBuddy效率远逊直接调用API

Linux.do 社区近日出现一则关于企业强制推广 AI 工具的吐槽贴，反映了当前大模型落地过程中的效率困境。发帖者指出，其所在团队领导因跟风技术热点，在经历了 DeepSeek 微调亏损、豆包内容生成等尝试后，近期又强制全员下载并使用名为 WorkBuddy 的 AI 工具。然而实际测试显示，该工具在调用腾讯混元、Qwen Max 3.7 等模型生成专家级 Agent 时表现不佳；在生成 PPT 及基于 Markdown 文档检索最新进展的任务中，不仅耗时极长（单次任务长达 1-2 小时），且结果未能达到预期，被用户斥为“浪费生命”。相比之下，用户利用支持直接调用 API Endpoint 的开发工具 Cherry Studio 执行相同任务仅需约 2 分钟。该案例揭示了封装式低代码平台与开发者直接调用大模型 API 在效率上的显著差异，也暴露了非技术管理层在推进 AI 转型时往往忽视实际业务场景适配性的问题。

事件分析

💡 核心观点：封装式 AI Agent 平台在处理复杂任务时面临严重的“中间层损耗”，直接调用大模型 API 仍是保障开发效率与结果准确率的最优解。