實測豆包1.8后，我終于明白字節為什么要推豆包手機了。

大家好，我是袋鼠帝

好久沒有因為一款國產模型，產生這種明顯的期待感了。

這次，是豆包1.8。

在這個大家都忙著做年終總結的十二月，我本來以為AI圈能消停一會兒。

沒想到，字節不講武德，又搞事情。

今早我的朋友圈、各社群直接被火山引擎冬季FORCE原動力大會刷屏了..

從節奏上看，字節這幾年在AI這條路上，一直走得非常穩。產品和模型并行發展，從文本到多模態，從對話到Agent，再從云端走到端側。

這次原動力大會，又是一次階段性成果的集中展示。

其中，豆包大模型1.8，作為字節新一代主力模型，正式接棒。

注意，是主力模型。

是接下來一段時間里，字節在企業Agent、應用層、工具鏈上真正要用、要打的那個模型。

先看看跑分：在教育、客服、金融、法律、審核等多個場景測評中處于領先水平

Agent能力和多模態理解能力非常強，直逼Gemini3 Pro

看得出來，這次不是單項能力的突破，明顯沖著一個目標去的：復雜Agent，尤其是企業級Agent。

比如，我可以讓它全自動幫我獲取apikey，并配置到開源Agent平臺-Fastgpt上了

雙手離開鍵盤～（順便聽一聽我最近一直單曲循環的歌）

說實話，第一眼看到豆包1.8的能力，我是有點驚喜的。

這一看就是能干實事的。因為下面這三個點能同時滿足，這在國產模型里，是獨一檔了。

>/ 第一：Agent能力往前走了一大步。

多工具調用能力增強，多輪指令遵循的穩定性大幅提升，長文指令不再容易跑偏，執行規劃能力更強。

尤其是OS Agent：支持Agent去屏幕上操作，它能幫我干很多事兒。

在很多真實業務里，最后一公里從來不是推理，而是操作。

在屏幕上完成一些相對復雜的點點點的任務，這些事情對人來說可能很簡單，但對模型來說一直是難點。

豆包1.8把這件事當成重點去做，本身就是一個非常務實的信號。也很有可能就是沖著豆包手機去的。

>/ 第二：256K的超長上下文，是真的好用。

目前國產的主力大模型，大部分都是200K的上下文長度，而豆包1.8支持了256K～

但如果只是能讀得多，管理不好也不行，畢竟上給模型的上下文不是越多越好，而是越精準越好。

豆包1.8的一個關鍵點在于，它支持通過原生API做上下文管理，什么意思？

你不再需要每次把所有歷史上下文一股腦塞進去，而是可以像整理文件夾一樣，按需清理、按需保留。

這在企業級 Agent 場景里，價值非常大。

一方面，成本直線下降。另一方面，模型的注意力更集中，執行穩定性也會更好。

>/ 第三：多模態能力這次是真的實打實升級了。

視覺理解精度提升，圖片token消耗更少，視頻理解能力再提升。

單次視頻理解從640幀提升到1280幀，在1秒1幀的情況下，可以完整理解20分鐘的視頻內容。

如果再配合火山方舟應用實驗室的Video Cup Tool，可以先低幀率掃全片，再高幀率聚焦關鍵片段。

這個邏輯，非常像一個聰明人快速學習新知識的方法。先快進掃一遍，再倒回來看重點。

這三點放在一起，我覺得豆包1.8非常適合搭建復雜Agent，跑真實流程。

之前，其他模型不太能完成的復雜任務，現在好像可以試著交給它了。

于是我快速做了幾個測試（難度越來越高），想看看它在復雜、多步驟、容易出錯的真實任務里，表現到底穩不穩。

因為Agent最怕的不是不行，而是半行不行的。。。要么跑著跑著少一步，要么順序亂，要不就死循環，或者慢慢跑偏。

目前火山引擎已經支持了豆包1.8的API

為了方便快速用豆包1.8搭建Agent，我把豆包1.8接入了Trae使用

并集成了我認為最好用的瀏覽器自動化MCP-Server：playwright mcp

話不多說，我們開始！

多平臺電商篩選比價 + 跨平臺加購

先用這個案例來小試牛刀，如果這個任務跑不出來，后面的也不用看了。

Prompt：全程使用playwright MCP工具，先在淘寶上尋找一款半入耳式藍牙耳機，價格區間在500-1000元之間。找到滿足以上條件并且銷量第一的那款耳機(可能有百億補貼，導致顯示的價格比500低，也可能是淘寶的bug，反正不管，固定價格區間后選定銷量第一就行了)，然后在唯品會和京東進行這款耳機的比價，找到價格最便宜的同款耳機，添加到我的購物車中。

這個任務里，難點不在于找耳機。

難在三件事：

第一，要在平臺篩選、過濾，找到符合要求的正確的商品。

第二，要能跨平臺識別同款商品。

第三，最后一步需要實際操作，加購。

但是某寶有點der啊，為什么選擇了價格區間在500-1000，還有這么多500元以下的？

這個現象一度讓豆包1.8懷疑自己

豆包1.8內心：啊？？？我不是固定了500-1000價格嗎，為什么還有500以下的，不對，我再看看。

于是我加了一句提示：

可能有百億補貼，導致顯示的價格比500低，也可能是淘寶的bug，反正不管，固定價 格區間后選定銷量第一就行了

執行過程見視頻：

從執行過程來看，豆包1.8在幾個關鍵節點上表現都很穩。

它先打開了某寶，在搜索欄搜索半入耳式藍牙耳機，并篩選了500-1000的價格區間，以銷量排序，進入商品詳情頁確認了商品名稱。

然后打開某品會，搜索同款商品，對比價格，最后打開某東，發現某東的價格是最便宜的，并加入了購物車。

條件鎖定后，它不會反復橫跳。在不同平臺頁面結構差異很大的情況下，正確定位了商品信息。在加購這一步，沒有出現誤點或卡死。

整個過程像是一個熟練用戶在操作，每一步都比較精準。

但就是還是Agent的老問題，整個過程有點慢，看得著急（急性子估計用不了），好在最后順利完成了。

當然這里面有模型推理思考的時間，還有就是playwright MCP雖然已經是目前非常好用的瀏覽器自動化工具了，但是每次打開新頁面，模型都要通過playwright拿到頁面快照，然后分析定位元素，最后執行操作，要調用多個工具協同完成，這個過程也比較耗時。

B站「影視颶風」互動任務

既然第一個任務成功了，那接下來難度升級

正好今天火山的大會Tim也去了，我們來給他的頻道增加點互動～

這個任務需要打開B站，進入影視颶風主頁，從投稿列表里篩選最近發布且播放量超過500萬的3個視頻，保存鏈接。然后逐個訪問，根據獲取到的信息，分別發出三條貼合內容的評論。

Prompt：請幫我登錄B站，去“影視颶風”的個人主頁執行一個互動任務。為了防止頁面刷新導致迷路，請你嚴格按照先找齊鏈接，再逐個訪問的順序來操作：

第一步，篩選視頻。請進入他的“投稿”列表，保持默認的“最新發布”排序。請耐心地從上往下滾動瀏覽，仔細查看每一個視頻的播放數據，直到找出最近發布的、且播放量明確超過500萬的3個視頻。找到后，請先把這3個視頻的鏈接保存下來。

第二步，發送評論。請依次直接訪問這3個鏈接。每進入一個視頻，先花點時間讀取一下視頻簡介和底下的高贊評論，了解視頻的核心看點。然后，基于這些信息，分別寫一條言之有物、符合科技區粉絲調性的評論并發送。注意，三條評論的內容要完全不同，必須貼合各自的視頻主題。注意：評論的時候你一定要輸入自己思考后的內容，并點擊發布，不要被評論輸入框中自帶的文字誤導了

執行過程如下：

這個任務頁面多，信息雜，需要判斷、總結，還要生成貼合視頻的評論內容。

豆包1.8的表現，像一個知道自己在干嘛的人。

它在主頁正確的篩選了最新的三條超500萬播放量視頻，并把鏈接收集齊，再逐個訪問。

在評論生成上，沒有套模板，會根據視頻主題調整語氣和內容，像一個老粉一樣（雖然我是新粉 哈哈哈）。

創建火山API Key + Fastgpt配置

這個任務，我刻意選了一個容易翻車的場景。偏向開發者日常。

我幾個月前用某模型來測試過，一直是死循環，硬是選不中對的按鈕。

Prompt：進入火山引擎，控制臺，找到火山方舟并進入，在apikey那里，新建一個apikey并復制。打開fastgpt，登錄進去，根據 fastgpt操作截圖.png 新增模型，除了apikey，其他都填test即可。火山引擎地址： https://www.volcengine.com/，fastgpt地址：http://localhost:3000/ 用戶名：root，密碼：1234

下面是我給豆包1.8的fastgpt的操作截圖

這個任務，幾乎集齊了Agent所有痛點，非常考驗模型的綜合理解能力。

難點在于，模型需要識別圖片上的操作指引，而且步驟非常細，任何一步錯了，后面都走不通。

包括頁面跳轉、字段識別、復制粘貼、表單提交。

跑下來，一個明顯的感受是，豆包1.8對頁面結構的理解很扎實，視覺能力也很強。

不會因為頁面稍微復雜，就迷路。

而且在長指令下，步驟執行順序穩定，沒有出現跳步或重復。

這些對于Agent應用，非常關鍵。

如果把視角再拉遠一點，你會發現，豆包1.8的很多能力，其實已經在為另一個方向鋪路。

那就是端側Agent。

最近備受爭議的豆包手機，我覺得就是一個非常直觀的嘗試。

系統級AI助手這件事，跨App自動化，系統級權限，模擬操作。

這些能力，在技術上是很酷的，但在現實生態里，必然會遇到阻力。

這不是模型的問題，而是整個行業的博弈。

豆包手機的意義，也不是賣了多少臺，而是驗證了一件事：

當模型的Agent能力足夠強，系統級AI助手這條路，是必然走得通的。

只是，怎么走，走多快，需要時間，也需要一些妥協。

豆包1.8的出現，無疑讓這條路更好走了

最后，如果你關心的是，模型能不能真正幫你把事情做好，而不是陪你聊天。

那這一代豆包，確實已經走到一個很關鍵的位置了。

接下來，就看大家拿它，能做出什么樣的Agent了～

我是袋鼠帝，持續分享AI實踐干貨，我們下期見！

能看到這里的都是鳳毛麟角的存在！

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