2025年，人工智能領域迎來重要轉折點——大模型的光環逐漸消散，落地應用成為行業焦點。
正如業內人士所言：“2023年，大家普遍覺得要買一個大模型，但訓練完了怎么用起來，大家一頭霧水。”
在這一背景下，AI Agent（智能體）作為連接大模型與實際場景的關鍵中介，站到了舞臺中央。
智能體被廣泛認為是下一代AI交互范式和革命性的生產力工具，它們不僅能理解人類指令，更能自主規劃、執行復雜任務，展現出巨大的應用潛力。
其中，由Monica團隊推出的Manus和實在智能公司自研的實在Agent，無疑是兩顆備受關注的“雙子星”：Manus以“手腦協同”為核心理念，定位為通用型智能體；實在Agent以LLM+ISSUT（大模型+屏幕語義理解）融合架構為基礎，深耕企業級流程自動化領域。
這兩款產品不僅代表了不同的技術路徑，更折射出中國AI產業在應用落地的雙軌探索。
接下來，【Agent智能體】將對Manus和實在Agent進行一次全面、客觀、深入的對比分析，共分為三篇：核心架構與技術實現路徑（篇1）、功能特性與核心應用場景（篇2）、生態位、發展策略與未來展望（篇3）。
這種對比的必要性不僅在于它們代表了當前智能體發展的不同探索方向：一個是追求高度自主與通用的云端智能，另一個是立足現有桌面生態、賦能企業流程自動化的實用工具；更在于它們的出現為市場和用戶提供了新的選擇，并引發了關于Al Agent未來形態與價值的深刻思考。
實在Agent體驗網址：www.ai-indeed.com
Manus體驗網址：manus.monica.cn（中文未開放）
核心架構與技術實現路徑
理念與基石的碰撞
智能體的能力邊界和行為模式，在很大程度上由其核心架構和技術實現路徑所決定。
Manus和實在Agent在此層面展現了截然不同的設計哲學和技術選型，這構成了它們后續功能特性差異的根本原因。
Manus
Manus的技術架構設計充分體現了對“通用性”和“自主性”的極致追求。
它更像一個部署在云端的、能夠獨立思考和行動的“數字大腦”。
Manus的核心在于其復雜的多智能體協同工作機制。
根據公開資料分析，其系統內部可能包含至少三種協同工作的Agent：規劃Agent (Planner Agent) 、執行Agent (Execution Agent) 和驗證 Agent。
1. 多智能體協同架構
規劃Agent：負責理解用戶的高級目標，將其分解為一系列可執行的子任務，并制定詳細的行動計劃。
執行Agent：根據規劃Agent制定的計劃，調用各種工具(如瀏覽器、代碼解釋器、API等)來實際執行任務步驟。
驗證Agent：對執行結果進行檢查和驗證，確保任務的準確性和完整性，并在必要時觸發重新規劃或修正。
這種多Agent協同的模式，使得Manus能夠處理高度復雜的、需要多步驟推理和動態調整的任務。
2. 基于大模型API的云端智能
Manus深度集成了如OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude系列等業界領先的LLMs，利用這些模型卓越的自然語言理解、邏輯推理和代碼生成能力。
這種依賴云端大模型API的方式， 使得Manus可以快速獲得最前沿的AI能力，但也意味著其運行高度依賴網絡連接和第三方模型的可用性。
然而，這種架構也存在明顯短板。
最關鍵的是“幻覺累加”風險——當多個任務串聯執行時，前序任務的錯誤會向下傳遞。測試數據顯示，在10次任務串聯后，準確率驟降至34.8%。
3. CodeAct機制
這是Manus技術架構中的一個顯著創新點。
CodeAct (Executable Code Actions) 機制的核心思想是，讓LLM Agent通過生成和執行代碼（主要是Python腳本）來與數字環境進行交互和執行動作。
相較于傳統的固定格式（如JSON）或有限工具集， CodeAct賦予了Manus極大的靈活性和強大的環境交互能力。
它可以動態生成代碼來調用API、操作文件、執行計算、控制瀏覽器等，從而完成復雜多樣的任務。
但是，網絡依賴性也成為軟肋：當網絡延遲超過100ms時，任務執行時間平均增加30%。
實在Agent
實在Agent的技術架構則深深植根于實在智能在RPA領域的多年積累，并在此基礎上融合AI大模型能力，旨在打造一個更接地氣、更注重實用性的“數字員工”。
因此，實在Agent設計更側重于“實用性”、“易用性”和“企業級落地” 。
1. RPA+AI Agent融合架構
實在Agent的核心技術路徑是在成熟的RPA技術之上， 疊加Al Agent的智能。
RPA作為其“手腳”，負責具體的操作執行；Al Agent則作為“大腦”，負責理解用戶意圖、規劃任務流程。
這意味著它天然繼承了RPA在模擬人類操作、與現有桌面應用交互、執行固定流程等方面的優勢。
2. 自研TARS大模型
實在Agent的“大腦”是其自研的TARS大模型。
TARS大模型在任務理解、意圖識別和初步的任務規劃中扮演關鍵角色，針對企業級應用場景和特定行業數據進行了優化，以提升在實際工作流程中的表現和生成內容的精準度。
3. ISSUT屏幕語義理解技術
ISSUT技術旨在讓Agent能夠像人一樣“看懂”電腦屏幕上的內容，精準識別和定位各種UI元素“如按鈕、輸入框、菜單等”。
即使在不同分辨率、不同主題或非標準控件的情況下，實在Agent也能保持較高的識別準確率。
這是實現“你說PC做”或“一句話生成自動化流程”，讓實在Agent能夠可靠地在用戶桌面上執行跨應用操作的關鍵。
此外，實在Agent還深度集成RAG（檢索增強生成）技術。
這一設計理念源于對產業需求的深刻洞察：“一個面向各種場景的通用智能體，必須在底層能力上具有完備性，對于操作系統內部應該是‘無所不能’的狀態。”
小結
Manus和實在Agent在核心架構與技術實現路徑上的差異是根本性的，直接影響了它們的能力邊界和適用場景。
Manus通用性強，理論上可以處理的任務類型非常廣泛；CodeAct機制帶來了極高的靈活性和強大的功能上限；多Agent協同能夠處理非常復雜的任務鏈條。
但是，對云端大模型和網絡的依賴性高；CodeAct的泛化能力和在復雜真實環境中的穩定性可能面臨挑戰；對于沒有API或不適合代碼交互的封閉系統，操作能力受限。
實在Agent基于沉淀多年的桌面級操作能力，對現有桌面應用的兼容性好，易于在企業現有流程中落地；任務執行穩定性相比傳統方式提升40%，平均響應時間控制在15秒內，復雜流程處理速度比傳統RPA提升60%；更易于實現私有化部署，滿足企業數據安全需求。
同樣，在通用性和處理全新、高度動態或純粹知識型任務的能力表現可能不如Manus；對于需要深度創造性、復雜策略規劃的任務，能力可能有限。
總而言之，Manus的架構設計賦予了它探索未知、解決復雜問題的潛力，而實在Agent的架構則使其能夠務實地提升現有工作流程的自動化水平。
這兩種不同的技術路徑，決定了它們將在不同的舞臺上展現各自的價值：一端追求通用智能的邊界突破，一端深耕產業落地的務實需求。
關于實在Agent和Manus的對比系列文章（篇1）就寫到這里，下周會整理發出《功能特性與核心應用場景（篇2）》。
