GM(Good Morning) 제미니(Gemini)는 7/10의 점수를 받았습니다. 설정 난이도는 4/5이고, 결과 품질은 3/5입니다. 제미니는 정교하고 직관적인 인터페이스와 뛰어난 오류 처리로 돋보입니다. 하지만 최적의 결과를 얻기 위해서는 더 자세한 지침이 필요합니다. 이 대리인은 재무 조언을 제공할 때 전문적인 관행과 유사한 방식으로 상황을 수집하는 것을 강조했지만, 제로 샘플 응답에서는 다소 보수적일 수 있습니다.
GM(Good Morning) 的信息丰富性也暴露出一个潜在的弱点：可能会因一次性提供过多的细节而让用户感到不知所措。虽然从技术上讲，它非常全面，但快速传递的具体分配、投资策略和监控计划，可能对金融新手来说显得有些令人生畏。
Google 的 제미니(Gemini) 代理创建平台在美学上脱颖而出，拥有一个精致、直观的界面，使得代理创建过程几乎显得过于简单。系统对指令的字面解读有助于避免混淆，其简洁的用户界面也消除了人工智能开发中的压迫感。
然而，要从中获得优质结果，它需要更详细的提示。它不会理所当然地处理事物：简短的提示会给出低质量的回应。
在后台，它拥有强大的功能——Google 支持的网页搜索集成、代码分析和图像处理能力，堪比 ChatGPT 的功能，但大多数依赖于微软的技术。
제미니(Gemini) 的用户界面感觉像是由真正理解用户体验的人设计的。界面通过清晰的标签引导用户，一切信息都能在一个屏幕上显示。
这种精致的方式使其特别吸引新手用户，尽管有经验的用户可能会觉得它缺乏更细致的控制。
我们将我们的代理命名为 MoneyGem，并要求它提供一份财务计划。它的咨询式方法展示了 Google 独特的问题解决方法。它没有直接给出答案，而是先提问了诸如"这是什么类型的债务？"和"你的利率是多少？"等问题——显示出它理解财务建议并非千篇一律。
它在提供建议之前强调收集背景信息，这与专业的财务规划实践一致，尽管这可能会让寻求快速答案的用户感到沮丧。
A zero-shot 回答并不有用。代理基本上表示它不了解用户，无法提供好的财务建议。在要求它做出假设并迫使它提供适合大多数场景的计划后，代理生成了一份非常保守的计划草案，但没有提供具体的投资建议。
然而，MoneyGem 最后给出了一个建议，即最大化税收优惠账户，如 401(k) 或 Roth IRA，以减少税收负担。不错。
Mistral 的代理配置过程有点复杂，远离了简易性。代理创建工具隐藏在其开发者控制台中，具有深度自定义选项，可能会让新手感到困惑，但却会让喜欢折腾的用户感到高兴。
其代理构建界面并不是 LeChat（聊天界面）的一部分，但一旦代理创建完成，它会出现在那里。
我们非常喜欢的一点是，能够通过示例输入来塑造代理的行为和响应风格，这是目前其他平台没有提供的功能。不过，这里有一个奇怪的 bug：在创建代理时，UI 突然切换到了法语，可能是因为公司是法国的。无论如何，我们无法切换回英语或西班牙语。
一旦代理创建完成，用户必须在正常的聊天界面中调用它才能使用。用户需要退出 Le Plateforme，进入 Le Chat，这并不是最直观的操作。不过，使用代理的 UI 相当直接，感觉就像其他 AI 聊天机器人一样。
我们创建了我们的代理，并将其命名为 Le Money，以致敬 Mistral 的法国根基。其表现清晰地展示了 Mistral 在问题解决上的通用方法。它建议"将 10,000 美元留作应急资金，15,000 美元用于偿还债务，10,000 美元用于投资"，看似直白，但也表明该代理缺乏一些基本的数学验证。
35,000 美元的总额超出了可用资金 10,000 美元，这是一个基本错误，某些语言模型在优先考虑概念正确性而非数值准确性时可能会出现这样的错误。
除此之外，Le Money 的计划并不非常详细，但它是唯一一个提供后续问题的代理，这些问题可以使互动更加流畅，并帮助它更好地理解用户的需求。
Claude 的项目感觉不像是一个代理创建平台，更像是一个复杂的任务执行系统。界面简约，几乎过于简约，且不太直观。
这种极简主义的界面可能会让一些用户感到困惑。平台提供了一个基本的设置，并有一个"可选"的指令字段，感觉既不重要又至关重要：如果指令被标记为可选，那么 AI 代理如何知道它应该做什么？
其极简主义的界面感觉有些奇怪，但 Anthropic 一直以来并不以其 UI 设计闻名。配置模型的同一个窗口也是用来向其发出提示的。其功能主要集中在文本代码解读上，除此之外没有其他功能。网络搜索、图像处理和生成是 Anthropic 留给竞争对手的高级功能。
我们的代理，命名为 MoneyClaude，无法公开测试，因为 Anthropic 不允许。它在提供财务建议时采取了非常保守的立场，虽然回应在技术上是准确的，但内容却非常模糊——例如，"在减少债务和必要储蓄之间保持平衡"等。
它请求了更多的信息，但至少在没有这些信息的情况下，提供了一个非常通用的策略，而无需进一步交互，这似乎比 Google 的方法更为理想。
这个开源平台 HuggingChat 独树一帜，是高级用户的天堂——也是初学者的潜在噩梦。它是唯一允许用户选择自己喜欢的语言模型的平台，提供前所未有的控制权来定义代理的基础。
此外，用户可以集成数十种不同的工具到他们的代理中，但每次只能同时激活三个。这一限制迫使用户仔细考虑每个特定用例最重要的功能，但这是其他任何模型无法提供的。
GM(Good Morning) 它是所有界面中最具可定制性的体验，拥有许多可调节的设置。结果是，这个平台可以创建比竞争对手更强大、更专业的代理，但只有在完全了解操作的人手中才会成功。
用户可以在 HuggingChat 上尝试他们的代理——无疑是高级用户的梦想。一旦创建了代理，使用起来非常简单。界面展示了一个包含代理名称、描述和照片的大卡片。它还允许用户分享代理的链接并调整其设置，所有这些都可以在卡片上直接完成。
将我们的 HuggingMoney 代理投入测试后，我们发现它处理时间框架的方式展现了对财务规划心理学的更深入理解。它将规划分为"短期（0-24个月）、中期（24-60个月）和长期（超过60个月）"，这与专业的财务规划实践相符。
代理建议将"$0-$5,000 投资于流动性强、低风险的工具"，同时保持每月"$1,000-$1,500"的积极债务支付。这一建议乍一看，显示了对现金流管理的细致理解。
另一个有趣的特点是，它将实用工具与理论建议相结合。除了建议 50/30/20 法则外，还推荐了具体的预算应用程序，并强调了税收优化——在高层战略和日常执行之间架起了一座桥梁。主要缺点？它在没有寻求确认的情况下对债务利率做出了假设。
为了提供有用的建议，它过于轻率地假设了许多事情。这个问题，即无论如何都想提供回应的冲动，可以通过更精准的提示来解决，但这是需要注意的。
