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实测实在Agent与Manus,谁更懂中国职场?

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近期,Manus的火爆再次将AI Agent(智能体)推向了科技圈的聚光灯下。作为通用型Agent的代表,Manus展现了惊人的思考力。与此同时,国内Agent领域的领军企业——实在智能,近期也发布了一段耐人寻味的实测视频,引发了业内对于Agent落地路径的深度讨论。

很多业内人士都在好奇:以Manus为代表的“云端原生派”,与以实在Agent为代表的“桌面实战派”,在面对真实的中国职场业务时,究竟有何不同?

带着这个问题,我们深入分析了实在智能官方发布的这则“跨应用工作流”实测案例,试图从技术逻辑层面,解析两种Agent形态的本质差异。

实测背景:还原真实的职场需求

实测设定了一个典型的跨平台、长链条办公场景,旨在考察Agent在复杂环境下的执行能力。

任务指令:

“帮我分别调研一下淘宝和京东上 iPhone 17 PM 的行情,数据合并一下,清洗掉异常数据,做一个数据分析,把数据分析的结果写一个分析报告,再把这份报告写成ppt,把分析报告钉钉发给阿宝。”

这一指令涵盖了信息采集、数据处理、文档生成、即时通讯四个关键环节。

01 理解与规划:殊途同归的“顶层设计”

视频显示,任务启动后,两款Agent都展现了基于顶尖大模型的强大意图理解能力。

实在Agent规划路径:采集淘宝/京东信息 → 清洗数据 → 生成PPT → 钉钉发送给阿宝。

Manus规划路径:采集淘宝/京东信息 → 清洗数据 → 生成PPT → 钉钉发送给阿宝。



在规划阶段,两者的逻辑高度一致。这说明当前主流Agent在“大脑”层面,对于自然语言的理解和任务拆解已经非常成熟,双方在理论层面达成了共识。

然而,随着任务进入执行层,不同的运行环境决定了两者截然不同的作业方式。

02 数据获取:云端搜索 vs 屏幕视觉

任务的第一步是获取电商平台的特定商品行情。这里暴露了“云端沙盒”与“本地环境”的第一个分水岭。

Manus的策略:侧重信息检索

由于Manus运行在云端浏览器环境中,它没有用户的本地Cookie,也无法直接操作用户的本地浏览器登录账号。

面对电商平台的登录墙和反爬机制,Manus采取了更为通用的策略:它调用搜索引擎(如Google/Bing),检索了大量关于iPhone 17 PM的新闻报道和预测文章。



结果特征:获取的数据更多基于全网资讯和媒体预测,适合做宏观趋势调研。

实在Agent的策略:侧重业务实操

实在Agent运行在用户的本地电脑上,拥有系统级权限。依托TARS大模型和ISSUT(智能屏幕语义理解)技术,它能像人类员工一样“看”懂屏幕。

视频中,当遇到登录界面时,它能暂停等待用户安全验证(或自动处理),随后直接进入淘宝和京东的商品详情页,读取实时的价格与销量数据。





结果特征:获取的是电商平台后台的实时交易数据,所见即所得,适合做精准业务分析。

03 分析与制作:旗鼓相当的“数字逻辑”

在数据清洗、代码生成及PPT制作环节,两款Agent的表现都十分出色。

这也印证了一个行业共识:在纯数字化、逻辑化的封闭任务中,AI的能力已经趋于完善。

无论是Manus还是实在Agent,都能快速生成代码、绘制精美图表,并输出可下载的PPT文件。

这一环节的差异主要源于上一环节的数据输入——前者基于检索数据,后者基于实时数据,但就处理能力而言,双方打成平手。





04 交付环节:下载转发 vs 自动发送

任务的最后一步是“通过钉钉发送给阿宝”。这一环节最能体现两款产品在“边界感”上的不同设计。

Manus的边界:止步于浏览器

当任务进行到最后,Manus尝试在云端网页版钉钉进行操作,但受限于云端环境与本地客户端的隔离,它最终给出的反馈是:“我已经为您准备好了所有文件,您可以直接下载并手动发送。”



这并非能力不足,而是产品定位使然。

Manus作为通用型Agent,其安全边界被严格限制在云端沙盒内,无法“穿透”屏幕去触碰用户的本地客户端。

实在Agent的闭环:打通最后一公里

而在实在Agent的演示中,我们看到了RPA(机器人流程自动化)基因的延续。

它控制鼠标自动打开了桌面的钉钉客户端,搜索联系人,上传刚才生成的PPT,并点击发送。



这一过程无需人工介入,实现了从“接到指令”到“任务交付”的全流程自动化。

05 深度复盘:两种技术路线的互补与选择

通过这次实测对比,我们并非要分出高下,而是能清晰地看到两种技术路线所对应的不同应用场景。

我们将两者的核心差异梳理如下:



此次实测向行业展示了AI Agent发展的硬币两面:

一面是Manus代表的“云端大脑”,它知识渊博,适合作为人类的创意顾问和全网搜索助手

另一面是实在Agent代表的“桌面数字员工”,它手脚麻利,更适合深入企业的具体业务流,承担繁琐、重复且需要跨软件操作的工作

对于中国企业而言,选择哪一种Agent,取决于你希望它解决什么问题:是需要一个能写诗作画、整理资讯的“智囊”,还是需要一个能登录系统、发报表、跑流程的“实干家”?

实在Agent用行动证明,在后者的赛道上,它已经跑通了“所想即所见,所见即所得”的最后一公里。

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