在當今數字化時代，AI 已經深度融入我們的生活和工作。曾經，像 ChatGPT 這樣的傳統 AI，雖然能在很多方面給我們提供幫助，比如寫郵件時它妙筆生花，分析數據時頭頭是道，可卻在最后一步掉了鏈子 —— 它不會點擊發送郵件，也打不開 Excel 去實際操作數據。這就好比你有一個超級聰明的參謀，能給出完美計劃，卻沒辦法親自去執行。而智能體（Agent）的出現，徹底改變了這一局面。它就像是從 “參謀” 華麗升級為 “執行者”，真正具備了替代人類操作電腦的能力。今天，我們就來深入探討兩款頗具代表性的智能體 ——Manus 和實在 Agent，看看它們誰才是更適合你的 AI 數字搭檔。

為了讓大家更好地理解，先打個比方。Manus 就如同一個 “手腦并用的天才實習生”，腦袋轉得快，想法新奇，可很多時候需要借助外部工具，還得頻繁地和云端 “小伙伴” 聯網協作。而實在 Agent 則像是一位 “穩重的流程專家”，對企業內部的系統了如指掌，操作本地軟件時，就像熟練的老員工一樣得心應手。

一、核心差異：技術架構與工作模式

大腦的運作方式不同

Manus 的 “大腦” 是典型的云端協作型。當接到任務時，它就像一位經驗豐富的項目經理，迅速把任務拆解成一個個小任務，然后調用 GPT - 4 等外部大模型 API，讓這些 “外包團隊” 分別處理子任務。比如，你讓它策劃一場浪漫的旅行求婚方案，它會先在腦海中構思整個流程，然后讓不同的 “外包團隊” 負責查找旅行目的地的相關信息、設計求婚流程、制作浪漫的求婚手冊等。這種模式讓它在處理復雜創意任務時，表現得相當出色，各種新奇的點子信手拈來。

不過，它也有自己的短板。由于過度依賴網絡和外部模型，一旦網絡出現延遲，它的反應速度就會大打折扣，就像高速公路堵車時，快遞遲遲送不到。而且，當多個任務串聯起來時，就容易出現 “錯誤累積” 的情況。研究數據顯示，連續執行 10 次任務后，它的準確率會驟降至 34.8%。這就好比接力比賽，前面的選手掉棒了，后面的選手即使再努力，也很難保證比賽順利進行。

實在 Agent 的 “大腦” 則是本地化專家系統。它基于 RPA（流程自動化）技術，再加上自研的 AI 模型，直接在本地操作 Windows 系統或者各種軟件界面，仿佛擁有辦公室里所有設備的萬能鑰匙。它不需要頻繁地和外界溝通，所有操作都在本地高效完成。比如企業每天都要進行的報表數據整理工作，它能快速準確地打開相關軟件，按照既定流程進行數據處理。相比傳統方式，它的執行穩定性提升了 40%，并且完全不受網絡波動的影響，不管外面的網絡世界如何風云變幻，它都能穩如泰山地完成任務。

手腳的能力差異

Manus 在操作時，主要依賴調用 200 多個工具鏈，不過這些操作都要通過 API 接口來實現，就好像我們用遙控器操作家電，雖然方便靈活，但一旦遙控器出故障，或者家電和遙控器之間的信號連接有問題，操作就會失靈。例如，在進行股票分析時，如果數據接口突然出現故障，它給出的分析結果可能就會錯誤百出，讓投資者摸不著頭腦。

實在 Agent 則是原生操控系統和軟件，就如同我們親手操作工具一樣直接。它具備一項關鍵技術 —— 屏幕語義理解，對屏幕上的圖標、按鈕等元素的識別準確率甚至超過了 GPT - 4o。當你需要它打開 Excel 并調整格式時，它能像人類一樣，精準地找到 Excel 圖標，雙擊打開，然后熟練地進行各種格式調整。這種直接操作的方式，大大減少了因接口問題導致的錯誤，讓任務執行更加可靠。

二、應用場景：誰更擅長什么工作？

在旅行規劃方面，Manus 的創意能力堪稱一絕。如果你計劃一次環球旅行，向它描述你的喜好、預算和時間安排后，它能迅速整合網絡上的各種信息，自動生成一份精美的 PDF 和 HTML 旅行手冊，里面不僅有詳細的行程安排，還有當地特色美食推薦、景點介紹等，就像一位專業的旅行達人精心為你打造的專屬攻略。而實在 Agent 在這方面就稍顯遜色，它不太擅長這種非結構化的創意任務，更適合按部就班的工作流程。

對于企業數據整理工作，Manus 有時會因為 API 延遲而出現卡頓現象。例如，從多個平臺收集數據進行整合分析時，可能會因為數據接口的響應速度慢，導致整個任務進度拖延。而實在 Agent 則展現出強大的實力，它能夠快速連接多個平臺，高效地收集和整理數據，短短 3 分鐘就能完成一份多平臺輿情分析報告，為企業決策提供及時準確的數據支持。

當涉及到操作本地軟件時，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眾的本地設計軟件，可能會因為沒有合適的接口或者兼容性問題而無法順利執行。實在 Agent 則毫無壓力，它可以直接打開剪映等軟件，按照你的要求生成視頻。如果在操作過程中出現一些小錯誤，它還支持手動修正，就像一位貼心的助手，隨時根據你的反饋調整工作。

在敏感數據處理上，Manus 由于依賴云端，企業可能會擔心隱私風險。畢竟數據在傳輸和存儲過程中，存在一定的安全隱患。實在 Agent 則支持私有化部署，數據完全在企業內部處理，安全性有保障，因此受到了央國企等對數據安全要求極高的客戶的信賴。

三、用戶體驗對比：誰更 “好用”？

學習成本

Manus 的使用需要掌握一種特殊的 “思考鏈提示詞”，這對于技術愛好者來說，可能是一次充滿樂趣的探索，但對于普通小白用戶而言，就像是學習一門新的外語，有一定的難度。例如，你需要精確地向它描述任務的步驟和邏輯，它才能更好地理解和執行。

實在 Agent 則采用了拖拽式流程編輯，極其簡單易懂。就算你是電腦操作的新手，花上 10 分鐘，也能輕松上手。比如你想從豆瓣電影上抓取一些數據，只需要通過簡單的拖拽操作，設置好起始和結束條件，它就能按照你的要求完成數據抓取任務，就像玩拼圖游戲一樣簡單。

執行體驗

Manus 采用異步離線處理方式，當你提交任務后，就可以放心地關掉電腦去做其他事情，它會在云端默默地完成任務，等完成后再把結果反饋給你。就好像你在網上下單購物，下單后不用一直守著，快遞員會在合適的時候把商品送到你手中。

實在 Agent 則提供了實時進度條和 “小窗模式”。在它執行任務時，你可以通過實時進度條清楚地看到任務進展到哪一步了。而且，它的 “小窗模式” 非常貼心，你可以一邊讓它執行任務，一邊在電腦上刷劇、處理其他工作，互不干擾，就像有一個安靜又高效的助手在一旁默默工作。

四、未來與挑戰：他們如何進化？

Manus

未來，Manus 將朝著多 Agent 協作網絡的方向發展。想象一下，它會有專門負責規劃的 Agent，為任務制定詳細的計劃；負責執行的 Agent，按照計劃調用各種工具去實際操作；還有負責驗證的 Agent，對執行結果進行嚴格檢查。通過這種分工協作，它將能處理更加復雜的任務。

不過，它目前面臨著降低復雜任務錯誤率的挑戰。以金融分析為例，它在這方面的成功率僅為 72%，這意味著還有很大的提升空間。未來需要不斷優化算法和技術，提高任務執行的準確性和穩定性。

實在 Agent

實在 Agent 未來將致力于連接物理設備，朝著 “具身智能” 的方向延伸。比如在一些辦公場景中，它不僅能操作電腦軟件，還能連接自動蓋章機等物理設備，實現整個辦公流程的完全自動化。

它面臨的挑戰主要是拓展工業軟件兼容性。目前，像 CAD、EDA 等一些專業工業軟件，它的操作能力還有限。未來需要不斷研發和優化，提高對這些工業軟件的支持，從而在工業領域發揮更大的作用。

如果你是一個追求前沿技術體驗，經常需要處理跨平臺創意任務，并且能夠容忍一定試錯成本的用戶，那么 Manus 可能更適合你。它的強大創意能力和多任務處理潛力，能為你帶來無限可能的探索體驗。

如果你是一位求穩的企業用戶，需要無縫操作本地系統，并且高度重視數據安全與落地效率，實在 Agent 無疑是更好的選擇。它的穩定性、高效性以及對企業流程的深入理解，將為企業的數字化轉型提供堅實的支持。

最后要記住，AI 的出現不是為了替代人類，而是讓我們從繁瑣的執行者角色中解放出來，升級為管理者，更好地發揮人類的智慧和創造力，與 AI 攜手創造更美好的未來。