之前在X平台看到过一个叫Agnes AI的新加坡版产品，主打一站式Agent空间。虽然当时因为产品开发太忙随手点开看了看就放下了，但后来在Product Hunt和海外平台反复刷到，终于在WAIC见到创始人。这次发现当一款产品第三次出现在眼前，再错过就是自己的问题了。也许这就是能改变我对Agent认知、节省人生时间的产品。

Agnes AI在新加坡被视作DeepSeek级别的存在，会不会名不副实？没想到两个即将上线的新功能，给我带来完全不同体验。这次测试发现，它正在重新定义AI设计工具的边界。

AI设计进入2.0时代——Deep Design

以往图像生成都是简单的输入-输出流程，像一锤子买卖。但Agnes AI的Deep Design引入了完整多轮推理机制。我让系统设计一个科技新闻直播间的背景墙，指令发出后出现设计大纲，点开Deep Design按钮就能启动流程。

每次用都特别喜欢一个小细节，点中Go按钮时有种类似游戏冲锋的"Ready！Go！"的满足感。执行过程将多个细分任务并行处理，生成速度在所有体验过的Agent产品中最快。效果也超出预期，除了静态背景还生成了动态效果，质感完全符合预期。

更惊喜的是能用自然语言描述需求，还能在生成图像上直接手绘标注。无论是圈出需要调整的构图区域，还是用箭头标明光影方向，甚至画上简单替代元素轮廓。Agnes会将这些手绘信息进行矢量化解析，与原图语义结构匹配后驱动引擎二次渲染。

这种基于视觉指令的交互模式，消除了纯语言沟通的模糊性。比如我设计一个不存在的"末日地堡"，整个流程被拆分为多步骤流水线：先生成初版图像，再调用多模态AI Agent从构图完整性、主体背景比例、色彩协调度、纹理细节解析度等维度进行质量审查。

检测出问题后生成可执行修改指令，如"左侧留白过多建议添加前景元素"或"材质细节丢失提升分辨率调整光照方向"。系统同时生成多个改进版本，通过图像质量评估网络（IQAN）在语义一致性与视觉美学分值上排名，选出最优版本。最后再与初始文本描述进行一致性验证，确保需求与产出精准匹配。

再看一个未来阅读器设计案例，也是基于以上流程完成。整个过程像专业设计团队的闭环协作：有审稿人、有修改建议、有候选方案、有质量复检。最终结果不仅快，而且好。

Wide Research：不止于广

Wide Research把"并行计算"理念引入知识工作场景。用户一次查询可调动上百个专用AI Agent，每个Agent专注一个子任务。比如学术Agent负责检索最新论文关键结论，市场Agent分析行业趋势，技术Agent解读专利内容。

这种多线程处理能力让信息整合效率大幅提升。比如我需要分析东南亚AI市场，系统能同时调用经济数据、政策文件、行业报告等多源信息。对比其他工具，Agnes的跨领域整合能力明显更胜一筹。

在实际测试中发现，Wide Research能精准抓取关键数据点，对复杂信息的提炼能力优于同类产品。比如分析某AI创业公司时，系统能自动提取融资轮次、核心团队、技术路线等要素，形成结构化报告。

Agnes AI：AI协作的"那个人"

这款来自新加坡NUS系统孵化、由技术创始人Bruce领导的协作式AI平台，正在做一件不太时髦却极其重要的事：把AI从碎片化点工具打磨成一体化协作空间。从生成内容到共享知识，从设计图像到产出幻灯片，彻底消除内容创作中的"中间步骤"。

从Deep Design到Wide Research，这是深度整合的体现。回看已上线功能，发现其不仅生成图像视频，更关键的是基于"研究内容"驱动。比如让Agnes AI做深度研究，然后自动生成图片，紧接着一键生成PPT。PPT质感非常有国际范，文字、图像、结构、逻辑全线打通。

不是"Canva+ChatGPT+Notion+Slack"的拼盘，而是底层打通为协作而生的AI系统。我们正在见证全新工作方式的诞生：生成不再是终点，而是协同的起点。

增长势头强劲，开放姿态赢得信任

产品快速进化的同时，Agnes也交出漂亮增长答卷。目前平台日活超2万，持续增长且活跃度高、分享率强、留存率优于行业平均水平。在此背景下，Agnes AI以1亿美元估值进行新一轮融资，创始团队正考虑提高估值加速全球扩张。

值得一提的是，Agnes没有走内测+邀请码路线，而是每发布新功能就直接对所有用户开放注册，所有功能全面可用。这种开放姿态本身也是一种产品自信，让用户能直接体验完整版本。

创始人Bruce：算法与产品之间的"那个人"

Agnes身上有个细节特别打动我：技术实力不是拿来装门面的，而是真正在每次迭代中发挥价值。这种"技术为用"的思维来自创始人Bruce本人。

他是典型的技术创业者：成长于新加坡NUS孵化体系，既做过算法研究又带过工程团队。在WAIC上呼吁人类与AI互动不该是黑箱协作，而是"理解+指令+执行+反馈"的正向闭环。也在新加坡AI+Robot交流圆桌会议上分享团队在设计Agnes时对"多模态输入+语义反馈"的系统化思考。

有些公司喜欢嘴上说"算法、技术驱动"，但Agnes是写论文、跑工程、开源实现、反馈到产品、再进一轮优化的全栈路径。财经杂志、MoneyFM、Dollars&Sense都报道过Bruce与Agnes的产品理念与市场表现。

写在最后：

在AI技术迅猛发展的当下，一个产品是否值得关注，已经不再取决于它能不能生成更炫的图片或做出更花哨的视频，而是它有没有真正将AI融入人类真实工作流，做到自然、可信、高效的共创。

Agnes AI正在这条路上，用务实的系统设计、硬核的技术实现和清晰的产品理念，为AI协作空间立下标杆。没有炫技，只有协同。它可能不是你看过最热闹的AI产品，但它有可能是你真正愿意长期依赖的那个。