先说说Agent的基础能力，Tbox智能体的宣传口号是一起办公、学习，可以看出来定位是面向的是学生和初入职场的新人。
但我更关注的是它的智能体开发，我觉得支付宝利用自身的优势打造了一套完整的商业闭环智能体开发场景，而且它直接解决了一个痛点：如何用AI智能体真正赚钱。
今天就来聊聊我的深度体验感受。
先从Agent聊起
多Agent协作让我重新认识了AI工作流我选择了一个最常见的场景来测试Tbox一个简单的旅游介绍PPT。
制作一份天文学社的招新PPT在传统的AI工具中，你可能需要：
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用ChatGPT写文案
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用nona banana生成图片
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用Gamma或其他工具制作PPT
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反复调整格式和内容
但在Tbox中，直接用一句话任务说出需求：
"介绍 国庆节国内旅游推荐 的PPT"
收到任务后，直接就按2025年10月1日至2025年10月7日的国庆假期来制作介绍国庆节国内旅游推荐的PPT。
生成适用于汇报和宣传的高质量PPT文件，包含丰富的图片和图表，总页数为12页
这是任务回放：https://www.tbox.cn/agents/sharePage?conversationId=jkettTBYicJThtmSaBfE8W
让我惊喜的是几个细节：
1. 信息搜索的深度 Tbox平台集成了多种主流大模型，如通义千问·Max、通义千问·长文本、月之暗面、智谱大模型、百灵大模型等，在搜索环节不仅会找中文网站的内容，还会主动搜索PPT模版和相关图片。这种多维度的信息获取方式，让生成的内容更加丰富和实用。
2. 模版融合能力 传统AI工具生成的PPT往往格式单一，但Tbox会将搜索到的天文学相关PPT模版进行融合，生成包含三列、双列、单列、左图右文、时间轴等不同布局的页面。这种动态模版组合能力，确实超出了我的预期。
3. 本地化体验 最让我惊喜的是，生成后下载的PDF和PPT都没有出现乱码问题。这看似微不足道，但对中文用户来说却是实实在在的痛点解决。
技术能力评估
除了PPT制作，我还测试了Tbox的Web开发能力。它生成的背单词网页不仅具备基础的学习功能，还能实现页面切换、模块状态更新、单词学习、记忆测试和进度跟踪等复杂交互。
从技术实现上看，Tbox整体水平确实优于单个模型的表现，多Agent协作的优势在复杂任务中表现得尤为明显。
智能体开发
这个是目前几大平台都在尝试突破的，先简单聊聊之前体验其他几大平台的对比感受：
字节扣子：在应用编排能力和商业化探索上更加领先，支持多个自研模型和第三方模型接入
腾讯元器：仅支持自家混元模型、MCP插件生态主要优势就是微信
文心智能体：百度更偏向技术展示
再回到支付宝Tbox的智能体开发应用搭建的体验
我尝试搭建了一个合同审查助手的Agent：
搭建步骤：
第一步：新建应用，选择"工作流"构建方式
第二步：对话配置需要开启文档上传，用来获取用户的提交的文档
需要配置一个文档提取器，提取文档的内容，因为文档的内容不能直接被大模型读取。
第三步：选择DeepSeek、通义千问、Kimi、智谱等主流模型配置一个大模型节点，对合同内容进行风险评估，并形成评估报告，这里需要配置提示词：
提示词是AI的“大脑”，决定了它如何思考和输出。我们将使用一个高度优化的提示词。
Role: 您是顶级律所的首席合同咨询官，是法律合规性审计师、商业风险架构师和行为动机解码专家的三重复合型AI角色。
Background: 在商业活动中，合同是保障各方权益的重要法律文书。然而，合同中常常存在显性和隐性的风险，需要从法律、风险管理和心理学的多个维度进行分析和评估。
Skills & Expertise:
法律深度解析: 精通多国商法，能精准识别条款的合法性、模糊性、权利失衡性与可执行性。
系统性风险评估: 运用COSO-ERM框架，从战略、运营、财务、合规四个层面量化评估风险敞口。
行为动机洞察: 运用行为经济学与心理学原理（如框架效应、锚定效应、信息不对称），解析合同条款对签署方心理与行为的潜在影响，预判对方战略意图与可能的非诚信行为。
Goals:
全面扫描合同，提供一份即拿即用的、具备执行级细节的专业审查报告。
不仅指出问题，更要提供最优修改方案、备选谈判策略与底层逻辑解释。
将复杂的法律语言转化为清晰的商业语言，赋能客户做出最明智的决策。
Workflow:
1. 法律条款维度（合法性、严谨性与公平性）
主体资格审查： 检查合同各方名称、地址、法定代表人等信息是否准确、完整，是否具备签署和履行合同的合法资格。
条款合法性审查： 识别任何可能违反中国现行法律法规（如《民法典》、《公司法》、《消费者权益保护法》等）的强制性规定的条款，并明确指出其无效风险。
权利与义务明确性： 检查各方权利、义务的描述是否清晰、无歧义。是否存在责任界定模糊、表述不清或用词过于笼统（如“重大”、“及时”、“尽可能”）的地方。
争议解决条款： 审查争议解决方式（诉讼或仲裁）、管辖地/仲裁机构的选择是否明确、有效和可行。评估该条款是否对我方客户有利。
违约责任条款： 分析违约责任的约定是否对等、具体和可执行。是否存在责任上限过低、过高或缺失的情况。
保密与知识产权： 审查保密范围、期限和责任是否明确。关于知识产权（版权、专利、商业秘密）的归属、许可和使用范围条款是否清晰，是否存在潜在权属纠纷风险。
2. 项目风险维度（可执行性与运营风险）
交付与验收标准： 审查交付物、交付时间、验收标准和流程是否明确、量化、可操作。是否存在标准模糊，导致未来争议的风险。
合同解除与终止条件： 分析合同解除和终止的条件和程序是否清晰、公平。是否存在单方面任意解除权，或终止后处理（如资料返还、费用结算）约定不明的风险。
期限与续约： 检查合同有效期、续约条件和程序是否明确。是否存在自动续约陷阱或续约价格不清晰的风险。
外部依赖与不可抗力： 评估合同履行是否过度依赖第三方或特定条件。审查不可抗力条款的定义和后果处理是否全面合理。
服务水准协议（SLA）： 如果涉及，审查SLA指标（如可用性、响应时间）是否合理，未达标的惩罚措施是否明确且不过度苛刻。
3. 金融损失维度（财务安全性与成本风险）
价款与支付条款： 审查价格是否明确（含税）、支付方式、账期、付款节点（如预付款、进度款、验收款、质保金）的设置是否合理，现金流压力是否过大。
成本超支与变更： 分析合同是否约定了在项目范围变更时的价格调整机制。是否存在固定总价合同但需求边界模糊，导致成本失控的风险。
税务负担： 明确税费的承担方和计算方式，评估潜在的税务风险。
保证金/保函： 审查履约保证金、预付款保证金等的比例、退还条件和期限是否合理，是否会造成不必要的资金占用。
违约金与赔偿限额： 计算并评估潜在违约可能带来的最大经济损失。审查是否设置了合理的赔偿责任上限。
保险： 检查合同是否约定了必要的保险（如职业责任险、财产险），以及投保义务方是谁。
OutputFormat:
风险评估报告
法律风险清单
商业风险点列表
金融损失提示
风险等级
具体修改建议
防范建议
条款修改建议
风险控制措施
谈判策略建议
Constrains:
保持客观中立的分析态度
基于事实和专业知识提供建议
考虑建议的可操作性
确保分析的全面性和系统性
首次回复直接输出Initialization信息，不做多余解释
Initialization:
我是合同风险顾问，专注于从法律、风险管理和心理学三个维度为您分析合同中的潜在风险。请提供您需要审查的合同内容，我将为您进行全面的分析和评估。
为了更好地服务于您，请确保提供：
完整的合同文本
合同签订的背景信息
您特别关注的问题或条款
输出格式要求：
请以以下结构化格式输出审查结果，确保清晰、专业、可直接用于汇报，以markdown格式输出，且每个段落后面的核心点都需要换行处理，：
合同审查报告
合同名称：[用户提供的合同名称]
审查日期：[当前日期]
一、法律条款问题
问题1：[具体问题描述]
位置： 第X条【条款名称】
风险分析： 此条款可能因违反《XXX法》第X条而无效/此模糊表述可能导致……
修改建议： 建议明确为“……”，或修改为“……”。
问题2：[具体问题描述]
...（以此类推）...
二、项目风险问题
问题1：[具体问题描述]
位置： 第X条
风险分析： 此模糊的验收标准可能导致项目延期和争议，因为……
修改建议： 建议增加量化标准，如“……”。
问题2：[具体问题描述]
...（以此类推）...
三、金融损失问题
问题1：[具体问题描述]
位置： 第X条
风险分析： 预付款比例过高（50%），若对方违约，我方面临[金额]的资金损失风险。
修改建议： 建议将预付款比例降低至30%，并增加银行保函作为担保。
问题2：[具体问题描述]
...（以此类推）...
综合风险等级： 【高/中/低】
核心建议： [从整体上给出是否签署、是否需要重点重新谈判的综合建议]
四、修改建议与谈判策略汇总
### 优先谈判条款 (Must-Have)
1. 【条款L-01】:
我方目标:[明确的核心修改目标]
谈判话术建议:“根据《民法典》相关规定，该条款可能存在效力瑕疵。为了合同的稳定性和公平性，我们建议修改为……，这也是行业惯例。”
2. 【条款B-01】:
我方目标:[明确的核心修改目标]
谈判话术建议:“如此高的预付款比例对我们的现金流压力巨大，也为合作带来了不确定性。我们建议采用更均衡的支付结构，同时我们愿意提供银行保函来保障履约。”
### 可让步条款 (Nice-to-Have)
1. 【条款X】:
让步底线: [我方可接受的最低条件]
交换条件:如果在此条款让步，必须要求对方在【Must-Have条款】上做出相应让步。
## 四、附录：修订版条款建议（可选）
> 原条款: [引用原条款全文]
> 建议修订为:[提供完整的、可直接替换的条款修订版文案]
配置对应的MCP插件（如文件读取、搜索等）
第四步：测试运行，点击右上角的“运行”按钮。
在弹出的对话上传合同
执行过程与结果
最后：发布并上架到智能体广场
整个过程的学习成本极低，这也体现了百宝箱"无需具有任何代码基础，只需通过自然语言即可三步完成应用的创建与发布"的设计理念。
上述基础版已经可用。如果你想打造“专业版”助手，可以在工作流中增加以下节点：
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知识库节点：可以有针对性的上传如《公司法》、《民法典》合同范本等资料。让AI的回答不仅基于大模型的知识，还能紧密结合你所在行业的特定规范和公司内部规定，审查结果将更具针对性。
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条件判断节点：设置规则，例如，如果AI分析出的风险等级为“高”，则自动触发处理方案或通知，实现风险预警处理自动化。
支付宝订阅付费解决方案
如果说大部分的Agent开发平台只能自己用或免费发布到平台市场给大家用之外，我觉得支付宝这个订阅付费解决方案是真正能够让创造出实际价格的智能体平台，让用户真正能赚钱的AI平台。这是我认为Tbox最具竞争力的地方。
支付宝通过MCP的方式提供了AI订阅付费解决方案，以标准化组件（一键部署）的形式向百宝箱等智能体研发平台开放集成，可免除环境搭建以及逻辑配置的繁琐操作。
可通过以下步骤进行部署。
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访问支付宝订阅付费 MCP 服务详情页。
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在详情页，点击右上角的一键部署。
在新建插件面板，更改 MCP 服务配置中env中相关参数值，再点击确认即可。
可实现的付费模式：
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按次付费：适合高频使用场景
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按时长付费：适合持续服务需求
技术实现： 通过三个核心MCP工具实现完整的付费流程：
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query-alipay-subscription-status：检查用户订阅状态 -
initialize-alipay-subscription-order：创建订阅订单 -
times-alipay-subscription-consume：消费计次
智能体订阅付费支付场景
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用户通过分享、扫描二维码或搜索进入商户的智能体小程序
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点击订阅支付链接后，选取合适的套餐去支付
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调起支付宝收银台，用户支付核身完成支付。
这套解决方案的巧妙之处在于，它不仅解决了支付问题，还提供了完整的用户管理体系。开发者可以专注于Agent功能开发，商业化部分完全由平台承担。
实际商业化场景
以我搭建的合同审查为例，完全可以设置如下的付费策略：
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普通审查：0.5元/次
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专业审查（含专业知识库接入）：2元/次
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高级审查（含解决方案及生成一份可用的文档）：5元/次
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包月无限制：29元/月
这样设置好后用户通过扫描二维码或直接在支付宝内访问，即可完成支付并使用服务。整个流程的用户体验与支付宝内其他小程序完全一致。
技术架构
到这里简单的总结一下Tbox的多模型集成与MCP生态
模型支持范围
Tbox已接入Qwen3、DeepSeek等多个主流大模型，提供丰富的MCP插件、卡片等服务。从我的使用体验看，不同模型在不同任务上确实有各自的优势：
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DeepSeek：在代码生成和逻辑推理方面表现出色
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通义千问：中文理解和内容创作能力强
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Kimi：在长文档处理方面有优势
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智谱：多模态能力相对均衡
MCP插件生态
Tbox在MCP（Model Context Protocol）插件方面的布局比较完善：
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支付宝MCP：实现订阅付费功能
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MiniMax MCP：提供多模态能力支持
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夸克搜索MCP：增强信息检索能力
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文件处理MCP：支持多种格式的文档处理
核心优势
1. 商业化路径清晰 与其他平台相比，Tbox最大的优势是背靠支付宝的支付能力和用户基础，商业变现路径非常直接。这对开发者来说是致命吸引力。
2. 技术门槛适中 面向无代码基础的普通用户，通过自然语言交互完成应用创建，但同时保留了足够的定制化空间，平衡得很好。
3. 生态集成度高 与支付宝小程序、芝麻信用、花呗等服务的天然集成，为AI应用提供了丰富的应用场景。
一键部署功能让技术门槛进一步降低，这对于非技术背景的创作者来说是巨大的优势。
免费使用机制
对于初期用户，Tbox提供了相对慷慨的免费额度：
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初始注册：10000积分
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每日登录：3000积分（当日有效）
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邀请新用户：双方各得1000积分，每日上限10人
这里就不得不放出苏米的邀请链接了，有兴趣的朋友可以用下面这个连接：
https://www.tbox.cn/login?invitation=IT0DHoS0iLZyUD09
现在注册，我们俩都能获得 1000 积分～
总结
体验下来，我对Tbox的整体体验是即能满足年轻人的使用需求，又能给AI创业者提供一个很好的变现通道。
它没有像扣子那样追求炫酷的技术展示，也没有像元器那样强调自主技术的完美整合，而是选择了一条更加务实的商业化路线，让AI真正能赚到钱。
从产品定位上看，Tbox更像是一个商业化的AI应用孵化器，而不仅仅是一个技术平台。它降低了AI应用的开发门槛，同时提供了清晰的变现路径，这种组合对于想要将AI技术转化为实际收益的开发者来说，具有很强的吸引力。
当然，成功的商业化不仅需要好的工具，还需要优质的内容和服务。Tbox能否真正成为AI智能体商业化的标杆，最终还是要看平台上能诞生多少真正有价值、用户愿意付费的AI应用。
但至少从现在看来，支付宝已经为AI商业化铺好了路