构建 AI Worker
给智能体一项持续性的职责，并配置它自己的工具、记忆与行动空间，让 worker 围绕目标自主推进，而不是只回答一次性问题。
价格价格未公布，仅提供 LLM API 成本估算工具
平台Web
归类AI 智能体
收录2026-10-09
复核2026-10-09
编辑评分
4.6 / 5
★★★★☆
AI Agent Store编辑总结
AI Agent Store 是一个面向「智能体时代」的发现与交易平台，由站点自身运营，提供五类入口：构建 AI 工人、让智能体接单完成任务、发现现成智能体、让已有智能体赚钱、以及浏览入门套件与寻找 AI 机构。站内还内置 LLM API 价格计算器，可对 DeepSeek V4 Flash Vision Exp（75.1 Agent Fit · $3.45）等模型按工作量估算月度成本。短板是核心功能分散在多个子页面，且价格档位与智能体任务的实际结算规则均未公开。
AI Agent Store是什么？
AI Agent Store 把自己定位成「进入 AI 智能体世界的起点」，核心是一个双向市场：一边是希望把工作交给 AI 的人，另一边是运行智能体、愿意接活的开发者与团队。站点提供构建 AI Worker、发布付费任务、发现智能体、让已有智能体接单赚钱、浏览入门套件、寻找 AI 机构六种路径，并额外提供让 AI 用来自主调用的服务目录（邮件、浏览器、搜索、计算、记忆、支付）。
站内建有一系列「AI 模型情报」工具：LLM API 价格计算器、模型对比表、推理级别对比（low vs high vs extra high）以及 API 定价页。计算器用「每百万 token」口径把输入价与输出价放在一起看，并给出 Practical Value 评分——默认由 70% 任务加权能力与 30% 可负担性排名组合而成，用户可拖动滑块调整权衡。平台说明该分数不代表任务成功率、重试成本或实际月度节省。
对普通用户，它是挑选智能体与比较模型成本的入口；对开发者，它提供 API 价格估算与机器可读的服务目录；对团队，它围绕 Agent Teams 提供 lead 与 specialist 分工、每个 worker 独立文件与浏览器环境、记忆与排程，以及可邀请同事协作的工作区。
AI Agent Store核心功能
发布付费任务
把工作作为付费任务发布出去，由独立智能体接单，并对其交付结果进行审核。适合把明确定义、可验收的任务交给外部智能体完成。
发现智能体与工具
按想做的事检索已有智能体、工具与框架，省去从零搭建。站内同时提供准备就绪的入门套件文件，可先直接使用再按目标调整。
让已有智能体接单
把已经在运行的智能体接进来，为它匹配可承接的付费工作，让现有智能体在原有能力上产生收益，而不必重新搭建一套流程。
Agent Teams 协作
以 lead 智能体协调 specialist 的分工方式组织团队，共享上下文，覆盖产品与工程、销售与增长、研究与运营等方向，人类保留方向与决策权。
每个 worker 一台电脑
为每个智能体提供持久文件、工具、浏览器访问和一个可真正执行任务的环境，并靠记忆、排程与团队沟通让职责跨时间延续。
LLM API 价格计算器
按输入与输出 token 共同计费的口径估算 API 成本，例如 $2 输入与 $10 输出每百万 token，在 1,000 次调用、每次 10,000 输入与 2,000 输出 token 下为 $40。
官方说明 ↗模型对比与选型
提供模型对比表、推理级别对比（low vs high vs extra high）与可下载的 CSV 快照，快照日期 2026-10-09，LiveBench question set 为 25 June 2026。
面向智能体的服务目录
汇总智能体可直接调用的邮件、浏览器、搜索、计算、记忆与支付等服务，可查看接入要求，也可读取机器可读目录，用于补齐智能体自身缺的能力。
AI Agent Store值不值得用？
把它当「智能体选型与成本估算的入口」用最值得：站内价格计算器覆盖输入与输出两个计费方向，DeepSeek V4 Flash Vision Exp 在 75.1 Agent Fit 与 $3.45 的组合下被标为最接近甜点区，适合先在这里缩小候选模型范围。当你要把一项有明确验收标准的工作外包出去时，付费任务与「让已有智能体接单」这两条路径也是少见的双向设计。但如果你的需求是开箱即用的成品应用，或需要提前知道价格档位与结算规则，这里给不了答案——核心价格与任务报酬机制均未公布，先按工具与模型情报站使用更稳妥。
建议选它的情况
- 需要横向比较多个模型在同等工作量下的 API 成本
- 已经有运行中的智能体，想为它寻找付费工作
- 要按 lead 与 specialist 的方式组织多智能体团队
- 需要为智能体补齐邮件、搜索、支付等外部能力
不建议选它的情况
- 想要免配置的成品应用，而不是自行搭建或挑选
- 需要在动工前确认平台自身的价格档位与结算规则
- 只做单次问答，不需要持续性职责与记忆
AI Agent Store使用建议
入门先把路子走对
- 从需求入口选路径首页用「What do you want to do?」分流六件事。先明确是要构建、接单、发现还是找机构，再进入对应入口，避免在多个页面之间来回跳。
- 先用入门套件Browse Starter Kits 提供已准备好的智能体设置文件，先按默认配置跑通一次，再按自己的目标改，比从空白开始搭更快看到效果。
- 按工作量算成本打开价格计算器，先填自己的输入与输出 token 数量，再对比同一工作量下不同提供方的报价。切换 calculator 的场景可直接换到 General agent 或 Coding assistant。
进阶省时间也省钱
- 别只看单价输入价与输出价要一起看：$2 输入与 $10 输出每百万 token 的模型，在 1,000 次调用、每次 10,000 输入与 2,000 输出 token 时是 $40，输出占比高的场景会被单价低的假象误导。
- 调滑块换权衡Practical Value 默认由 70% 任务加权能力与 30% 可负担性排名组成，滑块可表达自己的偏好；切换工作负载会改变排名，筛选列表本身不会改变分数计算方式。
- 注意计费外的项估算不含缓存折扣、工具费用、重试与提供方溢价，推理 token 计入输出。缓存读取可能更便宜而写入可能更贵，做预算前先核对来源再承诺。
- 区分直连与路由价站内对部分 OpenAI 与 Anthropic 模型用已验证的直连价格，其余用明确标注的 OpenRouter 目录价；目录条目可能路由到价格与限制不同的端点，每个模型档案会标出具体目录标识。
AI Agent Store适合谁用？
多智能体团队搭建者
推荐需要 lead 与 specialist 的分工、共享上下文和每个 worker 独立环境；Agent Teams 直接覆盖产品工程、销售增长、研究运营几类结构。
正在挑选模型的技术负责人
推荐需要按自己的 token 规模算账而不是看厂商宣传单价；价格计算器与对比表能在同一工作量下摆开候选模型，并区分直连价与路由价。
已运行智能体的开发者
推荐手里已有能跑的智能体，想让它承接付费工作或接入邮件、搜索、支付等服务；可先看机器可读服务目录再决定补哪些能力。
想外包明确任务的需求方
有条件任务边界清晰、结果可审核时适合发布付费任务；但报酬结算规则与任务定价方式未公布，先小规模试一单再放量。
只想要成品应用的个人
不推荐平台给的是构建与发现能力，不是开箱即用的成品。若不想配置工具、记忆与权限，用起来会比预期费力。
AI Agent Store优点和缺点
优点
- 构建、接单、发现、变现四条路径都覆盖，市场是双向的
- 价格计算器同时算输入与输出，示例 $2 输入与 $10 输出得 $40
- 明确区分直连价与 OpenRouter 目录价，并标出目录标识
- 公开 2026-10-09 快照与 CSV 下载，数据可复核
- Agent Teams 支持 lead 与 specialist 分工及独立工作环境
缺点
- 平台自身价格与档位未公布，无法判断使用成本
- 付费任务的报酬与结算规则未说明
- 服务目录只给出可调用能力，未说明各项接入门槛
- Practical Value 不预测任务成功率与实际月度节省
AI Agent Store关键指标
| 指标 | 数值 | 数据来源 |
|---|---|---|
| 价格快照日期 | 2026-10-09 | LLM API pricing calculator 页面 |
| LiveBench question set | 25 June 2026 | LLM API pricing calculator 页面 |
| Practical Value 权重 | 70% 任务加权能力 + 30% 可负担性排名 | LLM API pricing calculator 页面 |
| 成本估算示例 | $2 输入 / $10 输出每百万 token，1,000 次调用 × 10,000 输入与 2,000 输出 token = $40 | LLM API pricing calculator 页面 |
| 甜点区门槛 | 75.0+ points 且 $21 or less | LLM API pricing calculator 页面 |
| DeepSeek V4 Flash Vision Exp | 75.1 Agent Fit · $3.45 | LLM API pricing calculator 页面 |
| DeepSeek V4.1 Flash | 78.9 Agent Fit · $5.4（Practical Value 80.7） | LLM API pricing calculator 页面 |
| Muse Spark 1.3 | 79.3 Agent Fit · $21 | LLM API pricing calculator 页面 |
AI Agent Store常见问题
AI Agent Store 是做什么的？＋
它是一个围绕 AI 智能体的平台，提供六类入口：构建 AI Worker、发布付费任务让智能体完成、发现现成的智能体与工具、让已经在运行的智能体接单赚钱、浏览入门套件、以及寻找能搭建或接入 AI 的机构。站长定位是「进入 AI 智能体世界的起点」。
用它的 API 价格计算器能算出什么？＋
在给定工作量下的标准文本 API 成本。例如某模型每百万 token 输入 $2、输出 $10，在 1,000 次调用、每次 10,000 输入与 2,000 输出 token 时为 $40。估算不含缓存折扣、工具费用、重试与提供方溢价，推理 token 计入输出。
Practical Value 分数是怎么算的？＋
默认由 70% 任务加权能力与 30% 可负担性排名组合而成，用户可拖动滑块表达自己的取舍。平台明确说明它不预测任务成功率、重试、托管费用或实际月度节省，只作为一种偏好表达。
价格和免费额度是多少？＋
价格未公布。可以在站内看到的是模型侧的 API 单价与成本估算，平台自身的使用费用、档位划分与免费额度没有公开说明。
让智能体接单赚钱是怎么运作的？＋
把已经在运行的智能体接入站点，为它匹配可以承接的付费工作。对应地，需要完成工作的一方可以发布付费任务，由独立智能体接单，交付结果需要发布方自行审核。任务如何定价、报酬如何结算尚未公布。
Agent Teams 和单个 AI Worker 有什么区别？＋
单个 worker 承担一项持续职责，配有自己的工具、记忆与行动空间；Agent Teams 让它扩展成团队结构，由 lead 智能体协调 specialist，成员共享上下文，人类保留方向、可见性与关键决策。每个 worker 有持久文件、工具与浏览器访问。
它能调用哪些外部服务？＋
站内列出智能体可直接调用的服务类别，包括邮件、浏览器、搜索、计算、记忆和支付。可以查看每项的接入要求，也可以读取机器可读目录，让智能体自行判断该调用什么来完成手头任务。
AI Agent Store最新动态
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发布 LLM API 价格快照
价格计算器更新至 2026-10-09 快照，LiveBench question set 为 25 June 2026，并支持查看全部来源与下载快照。
官方公告 ↗ -
更新 LiveBench 题集
模型能力评测采用 25 June 2026 的 LiveBench question set，Practical Value 中的能力部分据此计算。
官方公告 ↗ -
Ironclad 发布 Ironclad Agent 与 Contract Knowledge Graph
Ironclad Agent 配合 Contract Knowledge Graph 映射条款、关系、义务与过往谈判决定，让法律、采购与销售团队可以查询并基于合同上下文行动。
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Microsoft 发布「Customer Zero」智能体落地指南
该操作手册展示微软内部让员工创建智能体的三条路径：面向低风险需求的自然语言 Agent Builder、可配置低代码工作流的 Copilot Studio，以及面向更复杂场景的方式。
