大家最近用各种Agent产品的体验怎么样？

有没有感觉心累，你给它整了一大堆技能，但是却经常没有命中，白安装，还经常理解错真正要它做的事情，浪费很多时间去纠正。

这种因为模型原生协作能力不足导致的断片，让很多Agent停留在了玩具阶段。

实测了MiniMax新发布的M2.7模型，终于解决了Agent的笨拙感。

内测一片好评，今天看很多粉丝群的朋友已经用上了，不愧是国内最强的Cowork Agent模型。

强的离谱，技能的命中率非常高，最重要的是它实现了AI的自进化。

Agent Harness

Agent Harness你可以理解为模型干活时用的脚手架，之前这套东西得靠程序员手动搭建，而M2.7最硬核的地方就是它能自己给自己搭架子。

官方披露了一个细节，在研发M2.7的过程中，技术团队让模型自主去优化一套软件开发的脚手架。

M2.7独立运行了100多轮分析失败轨迹、改代码、跑评测、对比结果的循环，最后它硬生生把这套系统的表现提升了30%。

它能自己写skill去自我迭代，自己卷自己，所以M2.7就会越用越好用。

国内最强Cowork模型

在平时使用中，Agent需要面对的是几十、上百个复杂的Skills。

很多模型在Skills超过一定数量后，遵循率会断崖式下跌，但M2.7在面对40个复杂Skills的极端情况下，依然实现了97%的遵循率。

不知道你玩的时候是不是也这样，看到它调用了skill，才是真的有了安全感。

所以M2.7用起来真的太爽了。

做出来的前端，这种美感是真绝了。

办公场景

不知道你们之前有没有注意过，很少会有模型在处理Office软件上非常牛。

让AI精准地编辑Word格式或者处理Excel逻辑，难如登天。

Word这种上世纪80年代的产物，有兴趣可以搜搜WPS为什么能搞得了这些办公软件，就知道有多么难搞。

M2.7针对Office场景做了特殊优化，属于是向下兼容了。

来看看M2.7给我做的word！

这是真tm太牛了！！！！

再看看做的Excel这质感！！！

确实是比绝大部分人做的好看太多了，逻辑性就不说了，肯定是比人更强了。

Agent Team&Coding

说M2.7是最强Cowork，是因为它真的能像同事一样帮你解决生产效率问题。

看日志查Bug，这都完全没问题。

当系统告警，它能自动翻日志、查数据库、定位故障原因并且直接提交修复补丁。

最近经常要下载演示的视频，有的网站视频下载非常麻烦，很多视频还是加密的，所以我想让M2.7给我完成这样一个cli工具，然后做成skill，这样以后视频丢给它下载就好了。

要求它能自己查询日志，标准输出等等，来排查错误原因，比如实际上测试某个复杂的视频网页，然后来不断迭代解析网页视频的代码，最终实现我们想要的结果。

它自动使用了计划模式来询问方案，我们实际上希望是一个非常精简可靠的cli，能嗅探真实网页的视频，肯定是要求比yt-dlp更加通用，可以看到它自己规划了验证的方案：

做一些复杂任务，一点问题没有也不太可能，中间实际上遇到了编译错误，它会继续根据错误修复代码。

完全不需要自己去操心，它都会自己解决。

角色扮演

最后聊聊情商，用的时候发现M2.7变的更有人情味了，因为它极大加强了人设保持能力。

角色扮演这个能力着重去提升，是我没有想到的，M2.7是真的知道大家想要什么。

配合OpenClaw的长期记忆，它不再是聊完就忘的复读机。

顺便说下，M2.7现在的知识库也更新了，它确实认识马嘉祺。

写在最后

现在M2.7已经让我解放双手了。

当一个模型学会了自我迭代，学会了在多轮循环中纠正自己的错误，它产生的工作效能就不再是简单的线性增长。

M2.7是一个能够自主思考、配置环境、解决问题的原生智能体。

这种只要下个指令，剩下全交给它的爽感，可能就是AI Native组织该有的样子。

是时候用起来了，M2.7。