实测CAO首席智能体运营官：4分钟搭好AI团队，却翻车一整天
AI开始管AI了！自从人工智能助手赛道火起来之后，大家为了用好AI真的折腾了不少路子...
前年所有人都在疯狂钻研提示词写法，就怕自己被落下；去年大家又到处找好用的单个智能体，想给自己攒几个免费的AI打工人，赛道卷得越来越离谱。
折腾到最后才发现，单个AI智能体单打独斗，体验上限其实很低。但要是攒了一堆AI智能体和技能，用户自己反而成了AI包工头，每天一睁眼就要给十几个AI分配任务、协调进度。
这哪里是解放生产力，简直是给自己找了份新活干。
那有没有可能，给一大堆AI找个管理者，让它们自己做规划、自己完成工作？
LobeHub团队也想到了这一点。
5月18日，开源AI项目LobeHub在X平台公布了最新更新——Chief Agent Operator，简称CAO，全称首席智能体运营官，官方称它可以帮用户自动招募上百个AI智能体，组建一支能不停运转的专业AI工作团队。
好家伙，这下AI直接当主管了？
号称赛博包工头，实际体验不如预期
先给刚接触的朋友简单介绍下LobeHub。
它原本就是开源社区很受欢迎的AI智能体整合交互项目，在GitHub上收获了近八万星标，绝对是开源圈的顶流项目。
它原本的核心功能很简单，就是把各个大模型和用户能部署的AI智能体整合到同一个操作界面里。
不管是Codex、Claude Code，还是OpenClaw、Hermes Agent，只要部署完成就能接入这个统一入口，还可以统一管理所需技能和外部服务接口，一次就能满足多种使用需求。
但开发者觉得只做整合界面不够有挑战性，于是推出了这个叫CAO的高级调度系统。
按照官方的宣传，现在用户根本不用费劲背提示词、找AI智能体了。
你的身份直接变成躺着指挥AI干活的老板。
比如你给CAO丢一个任务：把全网某款新能源汽车的评测整理成表格。CAO收到指令后，就会从技能库调用几十万种技能模板，快速拉来合适的AI智能体组建团队，安排这些AI在云端并行处理任务。
你只需要放下手机该干嘛干嘛，第二天起来直接收CAO整理好的成果就行。
这个描述听起来实在太香了，我看到消息马上就去实测了一把。
我这次提的需求并不复杂。
收到需求后，LobeHub很快调用了智能体管理工具，还向我确认了一系列参数要求。
我确认完参数没一会儿，一支AI工作团队就搭建完成了。
整个搭建过程还不到四分钟，而且团队分工明确，每个AI都有自己对应的名字和职责，不是什么活都接的“全能工具人”。
接下来就该让AI开始干活，看看最终效果了。
结果你猜怎么着？全程不断翻车，试多少次失败多少次，还得不停点确认批准，根本跑不下去。
好不容易跑到最后出结果，居然提示我额度用完了。
说实话，这次体验真的浇灭了我原本的期待，表情都给我整无语了。而且不光我翻车，目前海外社交平台上根本找不到成功跑完全程的用户案例。
比起成功案例，更多网友都在吐槽：这个工具上手门槛太高，自动任务的算力消耗离谱，相当于不停给大模型厂商掏钱，而且长任务链还会出现连环翻车的问题，分分钟让人血压升高。
把任务全甩手给CAO，就像把没装刹车的跑车递给刚拿本的新手，只要第一个AI理解错了指令，传给下一个AI的信息就是错的，最终出来的结果大概率和你想要的八竿子打不着。
用这个工具办公，第二天你收拾烂摊子花的时间，可能比你自己从头做还要久。
完全放手让AI自己干活，目前还不现实
看到大家都在吐槽LobeHub的CAO，我瞬间联想到了之前体验过的同类产品。其实让AI管理AI这个全自动化思路，并不是LobeHub第一个提出来的，关注我们雷科技的老粉应该还有印象，去年七月份我们就测过一款类似的应用，叫MasterAgent。
当时我们测试的目的也很简单，就想找个能全自动写报告做PPT的AI打工人，这样我们就能摸鱼了。
结果嘛，虽然过程也有不少小问题，但最终成品比这次CAO的表现好太多。
当然MasterAgent也不是完美的，比如会出现收集的资料时间不对、几个AI互相推诿不干活的情况，偶尔还会产出格式敷衍、内容简短的报告。但只要用户及时介入调整，最终拿到的成品还是能用的。
划一下重点：这里必须要用户介入，以我目前的体验来看，想要完全放手让AI自己干活，现在还太超前了。
但不管是去年的MasterAgent还是现在爆火的LobeHub CAO，它们描绘的未来都是尽量减少人类参与，仿佛用户只要睡前发个指令，第二天起来就能拿到满意的成果。
实话实说，复杂工作哪有这么容易全自动化。
和一问一答的对话型AI不同，CAO这类工具很难及时响应调整，你点下启动之后就像按下火箭发射倒计时，只能看着它往前冲，心里祈祷它别半路炸了。
我这次的尝试，说白了就是算力额度不够“燃料不足”，直接坠机了。
更麻烦的是，整个工作流程是CAO分配任务、底层AI写代码、另一个AI调用数据接口，整个执行过程接近黑盒，出了问题根本找不到是哪个AI出错了，唯一的解决办法就是整个任务推倒重来。
我还遇到了看不到技能调用记录的BUG，就更没办法排查问题了。
除此之外，过度依赖这类全自动工具，还会带来内容同质化的问题。
如果以后所有公司的内容运营、代码开发、市场调研报告，全都是几个开源CAO带着差不多的AI流水线产出，那互联网上估计全都是千篇一律的模板和没有灵魂的套话，想想都挺可怕的。
总结
不过话说回来，吐槽归吐槽，也没办法否认这个方向是AI发展的大趋势。
就像当年有了全自动洗衣机，搓衣板很快就被淘汰一样，不管中间要翻多少次车，不管要掉多少头发，把分配任务、执行流程这类繁琐工作交给全自动化系统，已经是国内外科技行业都在押注的未来方向。人类在追求“偷懒”这件事上，从来都没停下脚步。
至于担心被CAO抢工作的朋友，其实完全没必要焦虑，CAO本身就不是一个真实岗位，算不上什么新概念，只能说科技圈造新词的速度实在太快了。
而且CAO和CGO（首席增长官）、CTO（首席技术官）不一样，后两个都是真实存在的岗位。很多新词本质只是换个名字包装旧概念，还有不少概念现在根本没到落地的时候，大部分企业根本不需要。
那面对CAO这类满天飞的新概念，我们到底该怎么看待呢？
我觉得大家不用被大厂的造词运动裹挟焦虑，不管叫什么C什么O，本质就是一个还在试错阶段的复杂工具。极客爱好者大可以去折腾体验，普通人老老实实先用好基础的AI工具就够了。
等这个工具真的成熟了，不乱烧钱也不会动不动翻车了，我们再用也不迟。
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