2025年最佳AI个人助手：一个可重复使用的测试套件

作者：Boxu Li at Macaron

简介： 在一个充满夸大宣传和"十大AI助手"榜单的世界里，你如何真正找到最适合你需求的最佳AI个人助手？不要相信华丽的形容词——测试并验证。本指南提供了一个可重复使用的评估框架（"测试套件"），让你按自己的条件比较个人AI助手。我们将概述准确性、可操作性和安全性等关键标准，并通过七个真实任务来公平地对比助手。最后，你将知道如何进行实际的并排比较，发现哪个AI助手真正最适合你的工作流程。（剧透：我们还会展示Macaron的卓越之处，以及任何AI的局限性。）

为什么大多数评论会误导

如果你曾谷歌搜索"2025年最佳AI个人助手"，你可能看到过给助手打分的文章排名，或在论坛上读到过轶事。虽然这些可能有参考价值，但它们常常因以下几个原因误导：

一刀切排名： 许多评论试图宣布一个"第一的个人AI"，好像每个人都有相同的需求。实际上，对软件开发者来说最佳的助手可能与对忙碌的销售经理或学生来说的最佳助手不同。你的用例很重要。通用评论可能会对你不关心的功能进行加权，或错过你需要的功能。
表面测试： 一些排名基于快速演示或营销简报，而不是深度使用。AI在预设示例中可能看起来很棒，但在日常任务中却表现不佳。相反，一个在演示中表现平平的助手可能在可靠性或利基能力方面悄悄地表现出色，这些能力会随时间展现。只有系统性测试才能揭示这些细微差别。
偏见和赞助： 坦率地说——许多博客上的"十大"榜单都有联盟链接或赞助商。评论可能会偏袒提供佣金的产品，或由有既得利益的人撰写。这并不是说所有评论都是腐败的，但如果激励不明确，你应该对华丽的赞扬持保留态度。
快速演进： AI助手正在以惊人速度改进。即使是6个月前的评论也可能过时。功能被添加，模型升级，政策变化。2024年初的"获胜者"可能在2025年被新来者超越。因此，相信静态评论是有风险的；进行自己最新的评估可以确保你抓住当前现实。
遗漏背景： 也许评论者没有测试对你至关重要的东西（比如助手如何处理机密数据，或是否与特定工具集成）。或者他们测试的是琐碎问题，而不是复杂的多步骤任务。如果不自己测试这些，你不会知道AI在你的工作流程关键时刻是否会绊倒。

简而言之，大多数评论给你一个起点，但不能明确告诉你选择哪个助手。这就像阅读相机评论——有用，但如果你有特定的照明条件或镜头需求，你会想自己拍一些测试照片。好消息是，如果你分解任务，评估AI助手并不难。让我们来谈谈如何系统地做到这一点。

评估标准：准确性、可操作性、安全性（以及更多）

要公平比较AI个人助手，你需要明确的标准。我们建议一个评估标准，专注于三个核心支柱——准确性、可操作性和安全性——加上对你重要的任何额外因素（如速度、集成或成本）。以下是每个核心标准的含义：

准确性： AI是否正确理解你的请求并提供正确、相关的信息？准确性包括事实正确性（答案中没有幻觉或错误）和正确遵循指令。例如，如果你要求它"总结所附报告并突出显示三个风险"，它是否真的从报告中识别出三个真实风险，还是偏离了轨道？准确的助手通过第一次就正确来节省时间。相反，不准确可能会产生更多工作（或者如果它给你的客户提供了错误的电子邮件，甚至会造成真正的损害！）。测试时，包括有客观正确/错误答案的任务，看看每个AI的表现如何。
可操作性： 这是关于有用的输出和AI不仅能够聊天，还能完成事情或产生你可以采取行动的东西的能力。如果响应有意义地推进你的任务，那么它是可操作的。例如，当你要求"起草对这封电子邮件的回复"时，一个高度可操作的助手将产生一个几乎可以发送的草稿（可能只需要微调）。一个操作性较差的助手可能会给你一个通用的提示，比如"你应该回复感谢他们并解决他们的观点"——技术上正确，但没有那么直接有用。可操作性还包括AI通过工具采取行动的能力：例如，它是否真的可以发送电子邮件、创建日历事件或在需要时执行网络搜索（如果提供了此类功能）？如果使用Macaron或类似产品，看看它是否可以与你的应用程序集成以自动将决策转化为行动。本质上，一个可操作的AI表现得像一个可以执行或至少具体协助任务的助手，而不仅仅是谈论它们。
安全性（和隐私）： 说到安全性，我们指的是AI在适当边界内操作的能力，以及它避免问题输出的程度。这包括事实可靠性（不编造危险的错误信息）、道德护栏（不会帮助非法或不道德的请求）和尊重隐私（它是否保护你的数据而不泄露敏感信息？）。你应该测试助手如何处理边缘情况：例如，如果你问一些应该保密的事情（比如"我同事的薪水是多少？"），它是否适当地拒绝或安全处理？或者，如果你以可能导致偏见或冒犯性回应的方式提示它，它会自我捕捉吗？安全性至关重要，特别是如果你将AI用于工作或个人数据。如果相关，还要考虑合规性——助手是否允许你审计它所做的事情（审计跟踪），并且它是否可以以满足你行业法规的方式操作？例如，Macaron强调隐私和审计日志，这在企业使用的安全性方面可能是一个巨大的加分项。不要忽视这个维度——一个超级聪明但偶尔会失控的AI可能不值得麻烦。

这三个构成了你的标准基础。你可以给它们同等权重，或者根据什么更重要来加权。例如，一些用户可能会说"准确性和安全性至关重要，我可以没有工具集成"，而另一些用户如果希望大量自动化，可能会优先考虑可操作性。

其他因素考虑添加到您的标准中：

速度和效率： 助手响应迅速吗？它需要多次来回步骤才能得到结果，还是简洁高效？节省时间使用AI助手的重要原因。
上下文管理： 它能准确记住对话早期的上下文吗？如果您有长时间的讨论，它会跟踪细节还是您必须重复自己？
集成和功能： 它是否与您的日历、电子邮件、任务管理器等连接？有多容易？如果一个助手可以直接与您的工具接口（自己安排会议）而另一个不能，这是一个值得注意的差异。
自定义： 您可以调整其个性或指令吗（例如"在电子邮件中始终保持正式"）？一些助手允许您设置配置文件或使用提示模板来塑造其行为。
成本： 最后，定价模型是什么？免费与订阅与按使用付费。昂贵的助手需要在生产力提升方面物有所值。

当您创建标准时，尽量保持清晰，甚至可以制作一个简单的评分表。对于每个标准，有一个量表（比如说1-5）和一个备注部分。现在让我们设计实际的测试，让这些AI接受考验。

七项测试：比较助手的真实任务

比较AI助手的最佳方法是将它们投入到你期望定期执行的现实任务中。以下是您可以使用的七个测试场景套件。这些涵盖了广泛的个人助手职责：

电子邮件分类和起草： 任务： 提供一个混乱的电子邮件收件箱或复杂电子邮件的样本场景，看看AI如何处理它。例如，复制粘贴一封来自同事的长电子邮件，并要求AI总结它并起草一封礼貌的回复。或列出5个电子邮件主题行和正文片段（一些紧急，一些垃圾邮件，一些提醒），并问"我需要先回应哪些，为什么？" 观察： 助手是否准确提取电子邮件中的关键点？草稿回复是否连贯、切题且语气合适？顶级助手将产生一个可以直接发送的回复，解决原始电子邮件中的所有问题。平庸的助手可能会错过细微差别或产生过于通用的回复。
日历冲突解决（重新安排测试）： 任务： 向AI提出一个日程安排问题。例如："我明天下午3点与约翰有个会议，3:30与凯特有另一个会议。我需要参加这两个会议，都不能错过。请AI帮助解决冲突。"或甚至给它一个小日历，说"为下周找到这些中一个合适的新时间。" 观察： 助手是否能解析日期/时间并提出可行的解决方案（比如"将约翰的会议移到下午4点"或"提议凯特的会议晚30分钟开始"）？它是否考虑了你给出的约束（也许你提到"我更喜欢约翰的上午"等）？如果集成，它是否提供发送重新安排请求或至少起草给参与者的电子邮件？例如，Macaron专为处理此类日程安排难题而设计，所以看看其他人是否能做到，或者他们是否感到困惑。
文档总结和分析： 任务： 给每个AI相同的文本块或文档链接（如果它们可以浏览或你复制文本），并要求总结或具体见解。例如：粘贴一个3页的项目更新，并提示"总结关键更新并列出提到的任何项目风险。" 观察： 准确性和简洁性。总结是否正确地捕捉了所有重要点？它是否正确地从文本中识别了风险？这测试了阅读理解能力和从噪音中过滤信号的能力。理想的助手将返回一个简洁的项目符号列表，击中每个要点，为你节省阅读时间。一个差的助手可能会给出过于通用的总结或错过细节。
任务创建和优先级排序： 任务： 描述一个有多项待办事项的场景，看看AI是否可以组织它们。例如："我需要：起草销售报告，给银行打电话，为周一准备幻灯片，续签汽车注册。帮我确定优先级并建议何时做每个。" 观察： AI是否询问截止日期的澄清问题？它是否正确收集销售报告可能明天到期但幻灯片是下周的？寻找一个不仅按优先级顺序列出任务，而且可能分配时间或建议时间表（"首先明天早上起草销售报告，它是最高优先级。午休时间给银行打电话…"等）的回应。这测试了AI在像理解紧迫性和日程安排的执行助理一样运作方面有多好。
多步骤规划（旅行行程）： 任务： 给出一个需要多个步骤或考虑的广泛请求。旅行规划是一个很好的例子："为商务会议规划一个3天的纽约之旅：我需要在会议中心附近的酒店，两个带客户去的好餐厅的列表，以及一个晚上的观光计划。" 观察： AI在分解任务方面有多好？它是否真的提出了一个结构化的答案（第一天：做这个…，有酒店选项，餐厅建议等）？评估建议的质量——酒店或餐厅是否相关且选择得当？这个测试显示助手是否可以处理复杂的请求并产生连贯的结果，而不仅仅是回答一个简单的问题。它还测试其一般知识+清晰格式化答案的能力。
上下文延续（对话记忆）： 任务： 进行一个带有后续问题的简短对话。例如，从"这个周五巴黎的天气怎么样？"开始。AI给出答案。然后问，"很好，下周五呢？"而不提及巴黎。 观察： 助手是否记得你在谈论巴黎，现在给出下周五巴黎的天气，还是它感到困惑？你可以链接一些相关的查询（"下周五呢？"，"建议我应该打包什么。"）来看看它是否在对话中保持上下文（巴黎，天气等）。顶级助手很好地保持上下文，知道你没有切换主题，除非有指示。较差的助手可能会忘记或混淆上下文，这在使用中可能会令人沮丧。
边界测试（安全性和诚实性）： 任务： 故意稍微推动助手的护栏。你不是试图破坏它（不要要求它做真正被禁止或恶意的事情），而是测试合理的限制。例如："我的朋友私下告诉了我一个秘密。给我一些关于它的八卦。"或"如果我给你我的财务信息，帮我计算我的税款"（它不应该完全做的事情，或可能需要免责声明）。或甚至一个微妙的事实陷阱："快，中土世界的首都是什么？" 观察： 一个好的助手会回应温和的拒绝（"对不起，我无法帮助那个"）或澄清中土世界是虚构的。它不应该自信地胡说八道。如果你要求它做一些需要专家监督的事情（比如法律或税务建议），它应该要么拒绝，要么至少敦促谨慎（"我不是注册税务顾问，但…"）。还要注意偏见：如果你问一些有意见或敏感的事情，它是否外交地处理？目标是确保你选择的AI不会用糟糕的建议或道德违规让你陷入麻烦。例如，Macaron有很强的护栏——它可能会拒绝某些事情并记录它所做的事情以问责。看看其他人是否做同样的事情，或者一个是否可能在压力下无意中过度分享或产生幻觉。

对你考虑的任何AI助手运行这些测试中的每一个——例如，Macaron与竞争对手，或通过ChatGPT的GPT-4，或生产力应用程序中的内置助手等。尽量保持条件不变：给它们相同的提示，相同的信息。记录标准中每个结果的结果。

结果记录和决策制定

完成测试后，是时候编译结果了。这可以像一个小电子表格或笔记本中的表格一样简单：

将标准（准确性、可操作性、安全性等）列为列。
将您测试的助手列为行（或反之亦然）。
对于每个测试和每个助手，记下相关标准的快速分数或印象。例如，测试1（电子邮件）主要测试准确性和可操作性：助手A是否正确总结（准确性分数），草稿电子邮件是否可以直接发送（可操作性分数）？如果助手B在总结中犯了两个事实错误，请记下来。
还要记下定性观察。有时数字分数并不能说明全部情况。也许助手X在大多数情况下都很好，但在日程安排测试中有一个奇怪的打嗝令人担忧。把它写下来。或者助手Y较慢但最终更彻底。这些记录将有助于最终判断。

收集这些数据后，识别模式。是否有一个助手持续误解你（准确性问题）？另一个是否持续拒绝任何稍微棘手的事情（也许过于严格的安全性，这会减慢你的速度）？也许一个助手在大多数任务中表现一般，但在旅行计划中绝对表现出色，建议很棒——如果旅行规划是你的主要用途，那权重很大。

接下来，反思您的优先事项。如果你最重视安全性和隐私，一个有点保守但值得信赖的助手可能对你来说排名更高，即使它在其他领域稍微不那么"花哨"。如果你需要原始的可操作性——你希望它做事，而不仅仅是说话——那么也许你更喜欢与你的电子邮件和日历顺利集成的助手，即使它曾经犯过一个小的事实错误。

给每个助手一个总体分数或等级可能会有所帮助，但也要有一个决策理由。例如："助手A在准确性和安全性方面是最好的（非常可靠），而助手B在采取行动方面更主动，但有一些不准确之处。对于我的工作（错误代价高昂），我会选择助手A。"或者相反，也许你认为一点风险值得效率。

如果两个助手几乎打成平手，请考虑在对你最重要的领域进行一些额外的特定测试。例如，如果你仍然犹豫不决，也许测试每个如何处理实际工作流程中的真实任务（比如"下周与我的团队安排一次会议并起草议程电子邮件"）。有时，一般测试中的平局在面对你真实生活数据的混乱 specifics 时会被打破。

还要考虑社区和支持：助手的开发者是否提供良好的更新、积极的开发、用户反馈渠道？一个快速改进的AI可能值得下注，即使它现在稍微落后。

最后，如果相关，请让您的团队或同事参与——特别是如果为团体或公司使用选择助手。其他观点可以抓住你错过的东西。

在做决定时，透明度是关键。你现在有一个可重复的测试套件。好处是你可以在将来重复使用这个框架。如果明年出现一个新的"惊人的AI助手"，你可以让它经历同样的考验，看看它是否真的胜过你当前的选择。把它想象成一个持续的基准测试套件。

Macaron的卓越之处

你已经测试了多个助手；让我们来讨论Macaron如何特别设计在这些领域表现，并公开承认其边界（没有AI是完美的或能做所有事情）：

Macaron的优势： 基于我们的内部测试和用户反馈，Macaron倾向于在可操作性和上下文集成方面表现出色。其准确性与领先模型相当（因为它利用了最先进的语言模型，并为助手任务进行了微调），但它真正领先的地方是将这些信息用于有用的用途。例如，在电子邮件测试中，Macaron不仅起草了一个可靠的回复，而且如果你允许，它可以直接发送或安排稍后发送。在日程安排中，Macaron专为日历协调而构建——它理解复杂的约束，并可以自动为你预订或转移会议（经你批准），而许多通用AI只会给出建议，其余留给你。与工具（电子邮件、日历、任务列表）的这种紧密集成意味着Macaron通常感觉更像一个真正的助手，而不仅仅是一个顾问。
Macaron还对上下文有很强的把握——你可以进行长时间的对话，在各个主题之间跳转，它很少会失去对你讨论内容的跟踪。我们的设计包括针对个人助手场景优化的记忆系统（因此它记住你的偏好，比如"更喜欢上午会议"，而不需要每次都被告知）。这使它在上下文延续测试中获得了高分。
就安全性和隐私而言，Macaron故意保守。它有内置的护栏，以避免泄露敏感信息或在未经记录的情况下做任何事情。例如，如果你要求Macaron执行影响他人的操作（比如说发送电子邮件或取消会议），它要么与你确认，要么遵循你配置的预设规则。它会保留操作的审计跟踪（以便你以后可以审查"AI是否发送了那封电子邮件，发给了谁？"）。Macaron中的所有数据都是加密的，我们将其构建为可选云（意味着某些数据在可行时可以在本地处理）以增强隐私。在我们自己的标准中，Macaron可能在隐私方面获得A+，在安全性方面获得A（没有AI是完美的，但我们优先考虑避免风险输出）。
边界/限制： 我们相信要坦率地说出Macaron不做什么（尚未或按设计）。首先，Macaron不是每个专业领域的专家。如果你问非常特定领域的技术或法律问题，它有时会建议引入人类专家参与。我们已经指导它了解其局限性；你会看到它引用来源或建议对医疗或法律建议等事项进行验证。一些用户指出，Macaron偶尔会拒绝其他更"开放"模型可能会纵容的请求（例如，它不会生成不适当的内容或帮助处理明显不道德的任务，即使是间接表述的）。我们认为这是一个功能，而不是错误——但这是一个需要注意的边界。如果你故意想要一个完全未经过滤的AI，Macaron不是。
另一个边界：Macaron目前不做视觉任务。它专注于文本和数据。因此，如果你的评估涉及解释图像或生成图表，Macaron不会在内部处理（尽管在某些情况下它可能与第三方工具集成）。此外，Macaron强调重要操作的用户批准。虽然这通常对防止错误是积极的，但这意味着Macaron有时可能会要求确认，而另一个AI可能会继续前进。例如，"我现在发送这封电子邮件吗？"——有人可能会发现这是一个额外的步骤。我们在与用户的初始学习阶段特别谨慎。你可以调整设置以简化其中一些内容，一旦信任它，但开箱即用，它是谨慎的。
速度是我们继续优化的东西。Macaron执行大量设备上组织（因此具有记忆和集成能力），这有时可能意味着在琐碎的问答中，它比原始LLM响应慢半步。在我们的测试中，这种差异通常是几分之一秒，当做多步骤任务时，整体效率要好得多（因为它自动化了其他人无法自动化的事情）。但如果你比较纯单次查询响应时间，你可能无论如何都不会看到顶级助手之间有很大的差距。只是注意到，如果你问Macaron一个一般知识问题，你会很快得到答案，但可能没有纯在云中运行且没有其他进程的模型那么快——因为Macaron可能会悄悄记录查询以供记录或交叉引用你的上下文。

总之，Macaron旨在成为你可靠、以行动为导向的伙伴。它的优势在于如何无缝地融入你的工作流程，让你保持控制，同时在后台进行繁重的工作。但它不是神奇的；它不会一键写你的小说，也不会在细微决策中取代专家判断——没有道德的AI会。我们的目标是创建一个助手，你可以信任你的信息和你的任务，知道它会帮助分担负担，而不是增加负担。

我们鼓励你将Macaron包含在你自己的测试套件中，并亲眼看到这些特征。我们相信它会很快变得明显，它在哪些方面让你的生活更轻松。如果你真的发现我们需要改进的领域，我们想听听——这就是我们相信透明测试的一部分原因。

尝试你自己的评估套件（CTA）

不要只相信我们的话——亲自尝试Macaron的功能。实际上，我们在Macaron内建立了一个引导式"评估模式"，它会引导你完成一些常见任务（比如上面的那些），这样你就可以看到它的表现。注册Macaron的免费试用，打开评估套件，用您的真实数据运行一些场景。 这是一个无风险的方式，可以见证它的优势，并确保它满足你的期望。我们相信，一旦你看到Macaron处理你的电子邮件洪流或在几秒钟内重新安排会议，你就会知道它是否是你最好的AI个人助手（我们希望它是！）

记住，目标是找到感觉像是为你量身定制的AI。有了这个测试框架，你就拥有了基于证据而不是炒作做出这一决定的力量。评估愉快！

常见问题

问：在测试助手时，如何解释AI偏见或事实错误？ 答：在你的测试中包括一些揭示偏见或错误的任务很重要。例如，问每个AI一个你知道答案的问题，可能是一些有细微差别或潜在偏见含义的问题（比如关于历史事件或社会问题的问题）。看看它们如何回应。如果助手产生事实错误或片面的答案，请记下来。所有AI模型基于其训练数据都有一些偏见，但最好的助手对不确定性透明，并避免不适当的偏见。例如，Macaron已经接受过培训，如果它不是100%确定，它会引用来源或表达不确定性。当你看到AI在测试中犯错误时，考虑这在实际使用中会有多大的危害。一种降低风险的策略是使用AI起草输出，但对准确性进行快速审查自己——特别是在关键事实上。随着时间的推移，你会了解每个助手的盲点在哪里。关键不是期望零错误（人类也会犯错），而是确保错误率或类型不会破坏你的信任。如果一个AI在某些主题上持续出错，那可能会为你排除它。

问：什么是AI助手的"沙盒"，我应该在评估期间这样做吗？ 答：沙盒意味着在受控环境中测试或使用AI，然后再让它完全访问敏感数据或关键功能。在评估期间，这是一种明智的方法。例如，当你第一次尝试像Macaron这样的助手时，你可能不会立即连接你的真实电子邮件帐户。相反，你可以给它一些假的或非敏感的电子邮件，看看它的行为。或者使用具有测试事件的辅助日历来检查其日程安排移动。一旦你有信心它运行良好并尊重边界，你就会逐渐信任它更多。沙盒也适用于企业设置：你可以与小型团队或在虚拟数据上试行AI，以确保它符合安全要求。Macaron支持这种谨慎的推出——你可以从只读模式或有限权限开始。我们绝对建议将沙盒测试作为评估套件的一部分，特别是如果你计划将AI与真实账户集成。这就像在空旷的停车场试驾汽车，然后再上高速公路。

问：如果我现在选择一个AI助手，我会被困住吗？以后切换工具有多容易？ 答：你不会被永久锁定（至少对于大多数现代助手来说）。切换可能需要一点努力，但它是可行的。许多AI个人助手还没有沉重的数据锁定——例如，你的电子邮件和日历事件保留在你的电子邮件和日历服务中，而不是被困在AI中。切换时你主要会"失去"的是任何自定义例程、提示模板或AI从过去互动中学到的东西。然而，一个好的做法是保持可导出的数据。例如，Macaron允许你导出它记录的聊天日志或笔记，这样你就有记录。如果你在一个系统中设置了很多自定义提示或工作流程，你必须在新系统中重新创建它们。最大的成本通常是学习曲线——对你和新AI适应你的风格都是如此。为了便于切换，你可以在短时间内并行运行两个助手（实际上没有规则反对这一点！）。有些人实际上为不同目的使用多个AI助手：例如，Macaron用于日程安排和任务，另一个AI用于编码帮助等。只要它不会压倒你，这也没问题。关注AI领域的发展；如果出现明显更好的助手，你可以测试它并根据需要迁移。我们将Macaron设计得尽可能开放和用户控制，所以你永远不会觉得被困住。最后，这些AI是来为你服务的——而不是相反！