智能体Manus和实在Agent的区别

在当今数字化时代，AI 已经深度融入我们的生活和工作。曾经，像 ChatGPT 这样的传统 AI，虽然能在很多方面给我们提供帮助，比如写邮件时它妙笔生花，分析数据时头头是道，可却在最后一步掉了链子 —— 它不会点击发送邮件，也打不开 Excel 去实际操作数据。这就好比你有一个超级聪明的参谋，能给出完美计划，却没办法亲自去执行。而智能体（Agent）的出现，彻底改变了这一局面。它就像是从 “参谋” 华丽升级为 “执行者”，真正具备了替代人类操作电脑的能力。今天，我们就来深入探讨两款颇具代表性的智能体 ——Manus 和实在 Agent，看看它们谁才是更适合你的 AI 数字搭档。

为了让大家更好地理解，先打个比方。Manus 就如同一个 “手脑并用的天才实习生”，脑袋转得快，想法新奇，可很多时候需要借助外部工具，还得频繁地和云端 “小伙伴” 联网协作。而实在 Agent 则像是一位 “稳重的流程专家”，对企业内部的系统了如指掌，操作本地软件时，就像熟练的老员工一样得心应手。

一、核心差异：技术架构与工作模式

大脑的运作方式不同

Manus 的 “大脑” 是典型的云端协作型。当接到任务时，它就像一位经验丰富的项目经理，迅速把任务拆解成一个个小任务，然后调用 GPT - 4 等外部大模型 API，让这些 “外包团队” 分别处理子任务。比如，你让它策划一场浪漫的旅行求婚方案，它会先在脑海中构思整个流程，然后让不同的 “外包团队” 负责查找旅行目的地的相关信息、设计求婚流程、制作浪漫的求婚手册等。这种模式让它在处理复杂创意任务时，表现得相当出色，各种新奇的点子信手拈来。

不过，它也有自己的短板。由于过度依赖网络和外部模型，一旦网络出现延迟，它的反应速度就会大打折扣，就像高速公路堵车时，快递迟迟送不到。而且，当多个任务串联起来时，就容易出现 “错误累积” 的情况。研究数据显示，连续执行 10 次任务后，它的准确率会骤降至 34.8%。这就好比接力比赛，前面的选手掉棒了，后面的选手即使再努力，也很难保证比赛顺利进行。

实在 Agent 的 “大脑” 则是本地化专家系统。它基于 RPA（流程自动化）技术，再加上自研的 AI 模型，直接在本地操作 Windows 系统或者各种软件界面，仿佛拥有办公室里所有设备的万能钥匙。它不需要频繁地和外界沟通，所有操作都在本地高效完成。比如企业每天都要进行的报表数据整理工作，它能快速准确地打开相关软件，按照既定流程进行数据处理。相比传统方式，它的执行稳定性提升了 40%，并且完全不受网络波动的影响，不管外面的网络世界如何风云变幻，它都能稳如泰山地完成任务。

手脚的能力差异

Manus 在操作时，主要依赖调用 200 多个工具链，不过这些操作都要通过 API 接口来实现，就好像我们用遥控器操作家电，虽然方便灵活，但一旦遥控器出故障，或者家电和遥控器之间的信号连接有问题，操作就会失灵。例如，在进行股票分析时，如果数据接口突然出现故障，它给出的分析结果可能就会错误百出，让投资者摸不着头脑。

实在 Agent 则是原生操控系统和软件，就如同我们亲手操作工具一样直接。它具备一项关键技术 —— 屏幕语义理解，对屏幕上的图标、按钮等元素的识别准确率甚至超过了 GPT - 4o。当你需要它打开 Excel 并调整格式时，它能像人类一样，精准地找到 Excel 图标，双击打开，然后熟练地进行各种格式调整。这种直接操作的方式，大大减少了因接口问题导致的错误，让任务执行更加可靠。

二、应用场景：谁更擅长什么工作？

在旅行规划方面，Manus 的创意能力堪称一绝。如果你计划一次环球旅行，向它描述你的喜好、预算和时间安排后，它能迅速整合网络上的各种信息，自动生成一份精美的 PDF 和 HTML 旅行手册，里面不仅有详细的行程安排，还有当地特色美食推荐、景点介绍等，就像一位专业的旅行达人精心为你打造的专属攻略。而实在 Agent 在这方面就稍显逊色，它不太擅长这种非结构化的创意任务，更适合按部就班的工作流程。

对于企业数据整理工作，Manus 有时会因为 API 延迟而出现卡顿现象。例如，从多个平台收集数据进行整合分析时，可能会因为数据接口的响应速度慢，导致整个任务进度拖延。而实在 Agent 则展现出强大的实力，它能够快速连接多个平台，高效地收集和整理数据，短短 3 分钟就能完成一份多平台舆情分析报告，为企业决策提供及时准确的数据支持。

当涉及到操作本地软件时，Manus 需要先配置好接口，而且在兼容性方面存在一定限制。比如你想用它操作一款小众的本地设计软件，可能会因为没有合适的接口或者兼容性问题而无法顺利执行。实在 Agent 则毫无压力，它可以直接打开剪映等软件，按照你的要求生成视频。如果在操作过程中出现一些小错误，它还支持手动修正，就像一位贴心的助手，随时根据你的反馈调整工作。

在敏感数据处理上，Manus 由于依赖云端，企业可能会担心隐私风险。毕竟数据在传输和存储过程中，存在一定的安全隐患。实在 Agent 则支持私有化部署，数据完全在企业内部处理，安全性有保障，因此受到了央国企等对数据安全要求极高的客户的信赖。

三、用户体验对比：谁更 “好用”？

学习成本

Manus 的使用需要掌握一种特殊的 “思考链提示词”，这对于技术爱好者来说，可能是一次充满乐趣的探索，但对于普通小白用户而言，就像是学习一门新的外语，有一定的难度。例如，你需要精确地向它描述任务的步骤和逻辑，它才能更好地理解和执行。

实在 Agent 则采用了拖拽式流程编辑，极其简单易懂。就算你是电脑操作的新手，花上 10 分钟，也能轻松上手。比如你想从豆瓣电影上抓取一些数据，只需要通过简单的拖拽操作，设置好起始和结束条件，它就能按照你的要求完成数据抓取任务，就像玩拼图游戏一样简单。

执行体验

Manus 采用异步离线处理方式，当你提交任务后，就可以放心地关掉电脑去做其他事情，它会在云端默默地完成任务，等完成后再把结果反馈给你。就好像你在网上下单购物，下单后不用一直守着，快递员会在合适的时候把商品送到你手中。

实在 Agent 则提供了实时进度条和 “小窗模式”。在它执行任务时，你可以通过实时进度条清楚地看到任务进展到哪一步了。而且，它的 “小窗模式” 非常贴心，你可以一边让它执行任务，一边在电脑上刷剧、处理其他工作，互不干扰，就像有一个安静又高效的助手在一旁默默工作。

四、未来与挑战：他们如何进化？

Manus

未来，Manus 将朝着多 Agent 协作网络的方向发展。想象一下，它会有专门负责规划的 Agent，为任务制定详细的计划；负责执行的 Agent，按照计划调用各种工具去实际操作；还有负责验证的 Agent，对执行结果进行严格检查。通过这种分工协作，它将能处理更加复杂的任务。

不过，它目前面临着降低复杂任务错误率的挑战。以金融分析为例，它在这方面的成功率仅为 72%，这意味着还有很大的提升空间。未来需要不断优化算法和技术，提高任务执行的准确性和稳定性。

实在 Agent

实在 Agent 未来将致力于连接物理设备，朝着 “具身智能” 的方向延伸。比如在一些办公场景中，它不仅能操作电脑软件，还能连接自动盖章机等物理设备，实现整个办公流程的完全自动化。

它面临的挑战主要是拓展工业软件兼容性。目前，像 CAD、EDA 等一些专业工业软件，它的操作能力还有限。未来需要不断研发和优化，提高对这些工业软件的支持，从而在工业领域发挥更大的作用。

如果你是一个追求前沿技术体验，经常需要处理跨平台创意任务，并且能够容忍一定试错成本的用户，那么 Manus 可能更适合你。它的强大创意能力和多任务处理潜力，能为你带来无限可能的探索体验。

如果你是一位求稳的企业用户，需要无缝操作本地系统，并且高度重视数据安全与落地效率，实在 Agent 无疑是更好的选择。它的稳定性、高效性以及对企业流程的深入理解，将为企业的数字化转型提供坚实的支持。

最后要记住，AI 的出现不是为了替代人类，而是让我们从繁琐的执行者角色中解放出来，升级为管理者，更好地发挥人类的智慧和创造力，与 AI 携手创造更美好的未来。