火山方舟 Agent Plan 云电脑实操：让 AI 自动完成股市深度调研

不知道你有没有过这种经历：接到一个深度调研任务，要查行情、翻研报、对数据、写分析，一坐就是大半天。浏览器开了十几个标签页，还要反复切换、手动汇总，节奏很容易被打断。

如果能把这些活儿丢给云端，让一台 24 小时在线的 云电脑 自己拆解任务、检索资料、生成报告，你只需要最后验收结果，效率会提升不少。

这篇文章就来聊聊火山方舟 Agent Plan 里的专属 Harness 工具「Agent 云电脑」。它不只是一个远程桌面，而是一个自带 agent loop、能自行拆解并执行复杂任务的云端助手。

核心亮点：

• 跨网页与桌面操作：CUA 可以在云桌面中打开网页、使用站内搜索、滚动页面、切换标签页，并处理需要交互的页面。它适合多步 GUI 工作流，不局限于返回搜索摘要。
• 一次委派，持续观察：只创建一次任务，云平台可自动拆解并执行复杂任务。平台可持续监控任务进度，监控任务中断不影响任务执行，可以随时停止和恢复任务监控。
• 长程复杂任务自行拆解：对于复杂任务，云电脑 Agent 可以自行拆解，充分利用云电脑预装的软件和交互方案完成复杂任务。

下面以“做一份股市大盘深度研究”为例，看看「Agent 云电脑」的能力边界在哪里。

前置准备

• 购买套餐：请登录「火山方舟」或「官网活动页」，购买 Agent Plan 套餐。

1. 购买 Agent Plan 套餐

进入 Agent Plan 控制台购买套餐。购买后即可开启套餐内的专属 Harness 工具。

注意：目前 Agent 云电脑（Computer Use Agent）仅支持在 Large/Max 套餐 下使用。

2. 安装并配置 skill

Agent 云电脑只使用 Agent Plan 凭证。推荐先用 arkcli 安装和配置 skill。

使用 arkcli 安装和配置（推荐）：

1. 安装 arkcli

npm i @volcengine/ark-cli -g --registry https://registry.npmjs.org

2. 通过 arkcli 配置 agentplan 并安装 cua，其中 profile 选择 agent plan

arkcli helper mcp codex --capability cua

在 codex 中确认是否已经安装完毕：

详细操作指南

Step1 通过 skill 来发起任务

Agent 云电脑是一个开箱即用的 skill。初次登录时，服务端会给用户分配一台云电脑，后续用同一个 api key 登录时会复用之前的机器。所以你可以随时启用云电脑，不必担心配置和已安装软件丢失。

Agent 云电脑自带 agent loop，因此不必像传统 computer use 工具那样只暴露基础操作接口、让 Agent 频繁与云桌面交互。你只要下达指令即可，云电脑会自行拆解复杂任务并驱动执行。

Step2 等待任务执行完成

云电脑里的 Agent 会自动解析和拆解任务，然后调用云端预装的软件和工具进行资料检索。

完成资料整理和分析后，会生成有深度的分析结果：

Step3 登录云电脑查看执行过程

可以通过 skill 让 Agent 返回临时 URL，用来访问 Agent 云电脑、查看执行过程和产物。

Step4 查询 AFP 用量消耗

用户可通过方舟控制台查询 Agent Plan 套餐 AFP 的实时用量。完成该深度研究预估消费 11.46 AFP，此外还会根据任务独立消耗 token。请注意用量消耗会因个人具体使用情况存在差异。

详情可见 AFP 积分机制。该 Demo 实现的预估 AFP 消耗明细如下：

消耗项	消耗量	预估 AFP 消耗
机器占用	本次任务耗时 11 分钟，按照实际占用机器时长折算	11.46 AFP
Token 消耗	本次任务使用 Deepseek V4 pro 作为 CUA agent，输入消耗 1221.3K，输出消耗 29.7K	688.050 AFP

结尾

当然，Agent 云电脑的能力远不止做股市研究——行业调研、竞品分析、资料汇总、数据采集……凡是需要多步检索和整理的复杂任务，都可以交给它来跑。

目前「Agent 云电脑」已在 Agent Plan 的 Large/Max 套餐开放。如果你手头正好有“必须开浏览器、来回切换窗口才能完成”的任务，不妨去试一次。也欢迎到 云栈社区 聊聊你的实践心得。