2025年，人工智能领域迎来重要转折点——大模型的光环逐渐消散，落地应用成为行业焦点。
正如业内人士所言：“2023年，大家普遍觉得要买一个大模型，但训练完了怎么用起来，大家一头雾水。”
在这一背景下，AI Agent（智能体）作为连接大模型与实际场景的关键中介，站到了舞台中央。
智能体被广泛认为是下一代AI交互范式和革命性的生产力工具，它们不仅能理解人类指令，更能自主规划、执行复杂任务，展现出巨大的应用潜力。
其中，由Monica团队推出的Manus和实在智能公司自研的实在Agent，无疑是两颗备受关注的“双子星”：Manus以“手脑协同”为核心理念，定位为通用型智能体；实在Agent以LLM+ISSUT（大模型+屏幕语义理解）融合架构为基础，深耕企业级流程自动化领域。
这两款产品不仅代表了不同的技术路径，更折射出中国AI产业在应用落地的双轨探索。
接下来，【Agent智能体】将对Manus和实在Agent进行一次全面、客观、深入的对比分析，共分为三篇：核心架构与技术实现路径（篇1）、功能特性与核心应用场景（篇2）、生态位、发展策略与未来展望（篇3）。
这种对比的必要性不仅在于它们代表了当前智能体发展的不同探索方向：一个是追求高度自主与通用的云端智能，另一个是立足现有桌面生态、赋能企业流程自动化的实用工具；更在于它们的出现为市场和用户提供了新的选择，并引发了关于Al Agent未来形态与价值的深刻思考。
实在Agent体验网址：www.ai-indeed.com
Manus体验网址：manus.monica.cn（中文未开放）
核心架构与技术实现路径
理念与基石的碰撞
智能体的能力边界和行为模式，在很大程度上由其核心架构和技术实现路径所决定。
Manus和实在Agent在此层面展现了截然不同的设计哲学和技术选型，这构成了它们后续功能特性差异的根本原因。
Manus
Manus的技术架构设计充分体现了对“通用性”和“自主性”的极致追求。
它更像一个部署在云端的、能够独立思考和行动的“数字大脑”。
Manus的核心在于其复杂的多智能体协同工作机制。
根据公开资料分析，其系统内部可能包含至少三种协同工作的Agent：规划Agent (Planner Agent) 、执行Agent (Execution Agent) 和验证 Agent。
1. 多智能体协同架构
规划Agent：负责理解用户的高级目标，将其分解为一系列可执行的子任务，并制定详细的行动计划。
执行Agent：根据规划Agent制定的计划，调用各种工具(如浏览器、代码解释器、API等)来实际执行任务步骤。
验证Agent：对执行结果进行检查和验证，确保任务的准确性和完整性，并在必要时触发重新规划或修正。
这种多Agent协同的模式，使得Manus能够处理高度复杂的、需要多步骤推理和动态调整的任务。
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系列等业界领先的LLMs，利用这些模型卓越的自然语言理解、逻辑推理和代码生成能力。
这种依赖云端大模型API的方式， 使得Manus可以快速获得最前沿的AI能力，但也意味着其运行高度依赖网络连接和第三方模型的可用性。
然而，这种架构也存在明显短板。
最关键的是“幻觉累加”风险——当多个任务串联执行时，前序任务的错误会向下传递。测试数据显示，在10次任务串联后，准确率骤降至34.8%。
3. CodeAct机制
这是Manus技术架构中的一个显著创新点。
CodeAct (Executable Code Actions) 机制的核心思想是，让LLM Agent通过生成和执行代码（主要是Python脚本）来与数字环境进行交互和执行动作。
相较于传统的固定格式（如JSON）或有限工具集， CodeAct赋予了Manus极大的灵活性和强大的环境交互能力。
它可以动态生成代码来调用API、操作文件、执行计算、控制浏览器等，从而完成复杂多样的任务。
但是，网络依赖性也成为软肋：当网络延迟超过100ms时，任务执行时间平均增加30%。
实在Agent
实在Agent的技术架构则深深植根于实在智能在RPA领域的多年积累，并在此基础上融合AI大模型能力，旨在打造一个更接地气、更注重实用性的“数字员工”。
因此，实在Agent设计更侧重于“实用性”、“易用性”和“企业级落地” 。
1. RPA+AI Agent融合架构
实在Agent的核心技术路径是在成熟的RPA技术之上， 叠加Al Agent的智能。
RPA作为其“手脚”，负责具体的操作执行；Al Agent则作为“大脑”，负责理解用户意图、规划任务流程。
这意味着它天然继承了RPA在模拟人类操作、与现有桌面应用交互、执行固定流程等方面的优势。
2. 自研TARS大模型
实在Agent的“大脑”是其自研的TARS大模型。
TARS大模型在任务理解、意图识别和初步的任务规划中扮演关键角色，针对企业级应用场景和特定行业数据进行了优化，以提升在实际工作流程中的表现和生成内容的精准度。
3. ISSUT屏幕语义理解技术
ISSUT技术旨在让Agent能够像人一样“看懂”电脑屏幕上的内容，精准识别和定位各种UI元素“如按钮、输入框、菜单等”。
即使在不同分辨率、不同主题或非标准控件的情况下，实在Agent也能保持较高的识别准确率。
这是实现“你说PC做”或“一句话生成自动化流程”，让实在Agent能够可靠地在用户桌面上执行跨应用操作的关键。
此外，实在Agent还深度集成RAG（检索增强生成）技术。
这一设计理念源于对产业需求的深刻洞察：“一个面向各种场景的通用智能体，必须在底层能力上具有完备性，对于操作系统内部应该是‘无所不能’的状态。”
小结
Manus和实在Agent在核心架构与技术实现路径上的差异是根本性的，直接影响了它们的能力边界和适用场景。
Manus通用性强，理论上可以处理的任务类型非常广泛；CodeAct机制带来了极高的灵活性和强大的功能上限；多Agent协同能够处理非常复杂的任务链条。
但是，对云端大模型和网络的依赖性高；CodeAct的泛化能力和在复杂真实环境中的稳定性可能面临挑战；对于没有API或不适合代码交互的封闭系统，操作能力受限。
实在Agent基于沉淀多年的桌面级操作能力，对现有桌面应用的兼容性好，易于在企业现有流程中落地；任务执行稳定性相比传统方式提升40%，平均响应时间控制在15秒内，复杂流程处理速度比传统RPA提升60%；更易于实现私有化部署，满足企业数据安全需求。
同样，在通用性和处理全新、高度动态或纯粹知识型任务的能力表现可能不如Manus；对于需要深度创造性、复杂策略规划的任务，能力可能有限。
总而言之，Manus的架构设计赋予了它探索未知、解决复杂问题的潜力，而实在Agent的架构则使其能够务实地提升现有工作流程的自动化水平。
这两种不同的技术路径，决定了它们将在不同的舞台上展现各自的价值：一端追求通用智能的边界突破，一端深耕产业落地的务实需求。
关于实在Agent和Manus的对比系列文章（篇1）就写到这里，下周会整理发出《功能特性与核心应用场景（篇2）》。
