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      實測實在Agent與Manus,誰更懂中國職場?

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      近期,Manus的火爆再次將AI Agent(智能體)推向了科技圈的聚光燈下。作為通用型Agent的代表,Manus展現了驚人的思考力。與此同時,國內Agent領域的領軍企業——實在智能,近期也發布了一段耐人尋味的實測視頻,引發了業內對于Agent落地路徑的深度討論。

      很多業內人士都在好奇:以Manus為代表的“云端原生派”,與以實在Agent為代表的“桌面實戰派”,在面對真實的中國職場業務時,究竟有何不同?

      帶著這個問題,我們深入分析了實在智能官方發布的這則“跨應用工作流”實測案例,試圖從技術邏輯層面,解析兩種Agent形態的本質差異。

      實測背景:還原真實的職場需求

      實測設定了一個典型的跨平臺、長鏈條辦公場景,旨在考察Agent在復雜環境下的執行能力。

      任務指令:

      “幫我分別調研一下淘寶和京東上 iPhone 17 PM 的行情,數據合并一下,清洗掉異常數據,做一個數據分析,把數據分析的結果寫一個分析報告,再把這份報告寫成ppt,把分析報告釘釘發給阿寶。”

      這一指令涵蓋了信息采集、數據處理、文檔生成、即時通訊四個關鍵環節。

      01 理解與規劃:殊途同歸的“頂層設計”

      視頻顯示,任務啟動后,兩款Agent都展現了基于頂尖大模型的強大意圖理解能力。

      實在Agent規劃路徑:采集淘寶/京東信息 → 清洗數據 → 生成PPT → 釘釘發送給阿寶。

      Manus規劃路徑:采集淘寶/京東信息 → 清洗數據 → 生成PPT → 釘釘發送給阿寶。



      在規劃階段,兩者的邏輯高度一致。這說明當前主流Agent在“大腦”層面,對于自然語言的理解和任務拆解已經非常成熟,雙方在理論層面達成了共識。

      然而,隨著任務進入執行層,不同的運行環境決定了兩者截然不同的作業方式。

      02 數據獲取:云端搜索 vs 屏幕視覺

      任務的第一步是獲取電商平臺的特定商品行情。這里暴露了“云端沙盒”與“本地環境”的第一個分水嶺。

      Manus的策略:側重信息檢索

      由于Manus運行在云端瀏覽器環境中,它沒有用戶的本地Cookie,也無法直接操作用戶的本地瀏覽器登錄賬號。

      面對電商平臺的登錄墻和反爬機制,Manus采取了更為通用的策略:它調用搜索引擎(如Google/Bing),檢索了大量關于iPhone 17 PM的新聞報道和預測文章。



      結果特征:獲取的數據更多基于全網資訊和媒體預測,適合做宏觀趨勢調研。

      實在Agent的策略:側重業務實操

      實在Agent運行在用戶的本地電腦上,擁有系統級權限。依托TARS大模型和ISSUT(智能屏幕語義理解)技術,它能像人類員工一樣“看”懂屏幕。

      視頻中,當遇到登錄界面時,它能暫停等待用戶安全驗證(或自動處理),隨后直接進入淘寶和京東的商品詳情頁,讀取實時的價格與銷量數據。





      結果特征:獲取的是電商平臺后臺的實時交易數據,所見即所得,適合做精準業務分析。

      03 分析與制作:旗鼓相當的“數字邏輯”

      在數據清洗、代碼生成及PPT制作環節,兩款Agent的表現都十分出色。

      這也印證了一個行業共識:在純數字化、邏輯化的封閉任務中,AI的能力已經趨于完善。

      無論是Manus還是實在Agent,都能快速生成代碼、繪制精美圖表,并輸出可下載的PPT文件。

      這一環節的差異主要源于上一環節的數據輸入——前者基于檢索數據,后者基于實時數據,但就處理能力而言,雙方打成平手。





      04 交付環節:下載轉發 vs 自動發送

      任務的最后一步是“通過釘釘發送給阿寶”。這一環節最能體現兩款產品在“邊界感”上的不同設計。

      Manus的邊界:止步于瀏覽器

      當任務進行到最后,Manus嘗試在云端網頁版釘釘進行操作,但受限于云端環境與本地客戶端的隔離,它最終給出的反饋是:“我已經為您準備好了所有文件,您可以直接下載并手動發送。”



      這并非能力不足,而是產品定位使然。

      Manus作為通用型Agent,其安全邊界被嚴格限制在云端沙盒內,無法“穿透”屏幕去觸碰用戶的本地客戶端。

      實在Agent的閉環:打通最后一公里

      而在實在Agent的演示中,我們看到了RPA(機器人流程自動化)基因的延續。

      它控制鼠標自動打開了桌面的釘釘客戶端,搜索聯系人,上傳剛才生成的PPT,并點擊發送。



      這一過程無需人工介入,實現了從“接到指令”到“任務交付”的全流程自動化。

      05 深度復盤:兩種技術路線的互補與選擇

      通過這次實測對比,我們并非要分出高下,而是能清晰地看到兩種技術路線所對應的不同應用場景。

      我們將兩者的核心差異梳理如下:



      此次實測向行業展示了AI Agent發展的硬幣兩面:

      一面是Manus代表的“云端大腦”,它知識淵博,適合作為人類的創意顧問和全網搜索助手

      另一面是實在Agent代表的“桌面數字員工”,它手腳麻利,更適合深入企業的具體業務流,承擔繁瑣、重復且需要跨軟件操作的工作

      對于中國企業而言,選擇哪一種Agent,取決于你希望它解決什么問題:是需要一個能寫詩作畫、整理資訊的“智囊”,還是需要一個能登錄系統、發報表、跑流程的“實干家”?

      實在Agent用行動證明,在后者的賽道上,它已經跑通了“所想即所見,所見即所得”的最后一公里。

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