智能体深度测评一文通5：实在Agent vs Manus

2025年，Agent智能体市场规模正以惊人的速度膨胀，据 Grand View Research 预测，全球 AI Agent 市场规模将从2024年的54亿美元增长至2030年的503.1亿美元，复合年增长率高达45.8%。同时，一条深刻的技术路线分歧正悄然形成，将市场上的玩家划分为两大阵营。

（数据来源: Grand View Research, 2025）

一方面是以实在 Agent 为代表的“企业实干派”，它们扎根于企业复杂的IT环境，致力于解决具体、棘手的业务流程问题，强调稳定、安全、可控，目标是成为企业中可靠的“数字员工”；另一方面则是以 Manus 为代表的“云端通用派”，它们像一个部署在云端的超级大脑，追求通用性与自主性，试图通过强大的推理能力和广泛的API连接，成为能处理万千事务的“全能助手”。

根据Cloudera在2025年2月发布的报告，企业在采纳Agent时面临三大核心挑战，即数据隐私（53%）、与现有系统集成（40%）和高昂的实施成本（39%）。这恰好点明了企业级应用的痛点，也解释了为何一条更务实、更贴近企业现有流程的技术路线会应运而生。

（数据来源: Cloudera, The Future of Enterprise AI Agents, 2025）

那么，对于期望借助智能体提升生产力的企业和技术人员来说，这两种路线究竟意味着什么？企业又应该怎么选？本文将从技术架构、场景适配、安全稳定等多个维度，对这两款代表性产品进行一次深度剖析，希望能为你提供有价值的参考。

一、实在Agent vs Manus：智能体对比一览表

在深入细节之前，我们还是先看一个包括其核心技术、能力、场景等在内的总对比：实在Agent像一位经验丰富、手脚麻利的“本地执行官”，专为解决企业内部复杂、封闭的流程自动化难题而生；Manus则更像一位富有创造力的“云端战略顾问”，擅长处理开放性、知识密集型的任务。

二、技术架构与底层逻辑分析

智能体的能力边界从根本上由其技术架构决定，这里实在Agent和Manus在此层面展现了不同的设计哲学。

1、实在Agent：AI大脑+RPA手脚的“实干家”

实在Agent 的设计哲学植根于企业现实，由于大量封闭、老旧、缺乏API的系统是自动化绕不过的坎。因此，它构建了一套独特的“AI大脑 + RPA手脚 + ISSUT眼睛”的架构。

• AI大脑 (TARS大模型)：这是实在智能自研的垂直领域大模型。它的专长不是闲聊，而是精准理解业务指令并进行任务拆解。根据官方发布会的数据，其自研的TARS-RPA-67B模型在“步骤拆解”和“组件生成”能力上，均超越了GPT-4等通用大模型。
• RPA手脚：继承自实在智能多年在RPA领域的积累，负责模拟人类在电脑上的点击、输入、拖拽等操作，保证了执行的稳定性和精准度。
• ISSUT眼睛：(智能屏幕语义理解)这是实在Agent的一大核心优势。它不依赖API，而是通过计算机视觉（CV）和UI结构分析，像人一样直接“看懂”屏幕上的像素信息，理解按钮、输入框、菜单等界面元素的功能。这项自研技术也实现了，无论是上世纪90年代的“绿屏”终端，还是没有接口的桌面软件，只要人能操作，实在Agent就能操作。

在最新的720版本中，实在Agent推出了“深度规划”引擎。这套引擎将TARS大模型的规划能力与ISSUT的感知能力深度融合。当用户下达一个目标，如“收集京东销量前20的手机信息做成Excel发给钉钉文件小助手”，它不仅能拆解任务，还能在执行中通过ISSUT“观察”屏幕状态，如果发现网页加载失败或元素变化，能自动调整执行路径，而不是简单报错。这种“边想边做边看”的能力，使其在复杂的真实环境中具备了远超传统自动化工具的鲁棒性。

（数据来源: 实在智能发布会, 2025年3月）

2、Manus：云原生多智能体协同的“思想家”

Manus 的架构是对“通用”和“自主”的极致追求。它更像一个部署在云端的“数字大脑”，其核心是复杂的多智能体协同机制。根据其技术文档和分析，Manus 采用了规划层（Mind）、执行层（Hand）、验证层（Verifier）的PEV架构。当收到一个复杂指令，比如“帮我分析特斯拉最近四个季度的市场表现并生成报告”，Manus内部会启动多个专业Agent协同作战：

• 规划Agent：首先将任务拆解为数据收集、指标计算、情绪分析、报告生成等子任务。
• 执行Agent：调用超过300种工具（如财经API、Python代码执行环境、网络搜索）来完成每个子任务。
• 验证Agent：对每一步的结果进行交叉校验，确保数据的准确性和逻辑的连贯性。

这一架构的核心是其“大行为模型”，它将自然语言指令转化为具体的操作序列，让 Manus 具备了“思考并行动”的能力。这种设计的优势在于极高的灵活性和功能上限，理论上可以处理任何能通过API和代码解决的问题。但其命门也恰在于此，即高度依赖API。正如一篇分析文章所指出的，一旦某个API接口故障，整个任务链就可能中断。

三、任务处理与场景适配分析

技术架构的差异，直接导致了两者在应用场景上的巨大分野。

1、实在Agent 的主场：深入企业“毛细血管”

实在Agent的价值恰恰在Manus受限的地方得以彰显。它被设计用来解决企业运营中最“脏”最“累”的活，尤其是那些涉及跨系统、非API化的流程。以下是我们通过两个公开的实战案例来具体看：

案例一：制造业流程自动化案例

制造业的“老系统”盘活。在全球领先的包装供应商裕同科技，实在Agent被用来打通ERP、CRM、SRM等十余个新老系统。例如，在“接单开单”流程中，它能自动登录不同渠道的系统获取订单数据，再录入到公司的OMS系统中。更关键的是，它能通过ISSUT技术“看懂”并操作那些没有API的老旧系统界面，实现了50多个核心业务流程的自动化，业务平均增效48%。

案例二：金融风控案例

金融业的“智能风控”。在与宁波银行的合作中，实在Agent扮演了一位“数字风控专员”。风控数据散落在用户信用记录、交易流水、第三方征信等多个异构系统中，很多系统接口不全。实在Agent能像人一样，自动登录各个系统，实时获取和整合多源数据，再交给模型分析。这种“非侵入式”的集成方式，让银行在不改造现有IT架构的前提下，快速升级了风控能力，将信贷财报录入等任务效率提升了70%以上。

这些案例的共同点是，任务流程固定但操作环境复杂、系统异构且封闭。这正是实在Agent凭借其“ISSUT+TARS-VL”技术架构发挥最大价值的地方。它追求在限定规则下100%的可靠执行。

2、Manus 的主场：开放、探索与创造

Manus 的能力在开放的互联网环境中得到了淋漓尽致的体现。根据其官方展示的案例，它能出色地完成以下任务：

• 市场研究：分析S&P 500指数，并结合全球关税政策进行蒙特卡洛模拟，预测市场走势。
• 旅行规划：根据用户的模糊需求（如“4月日本赏樱7日游”），自动规划行程、预订酒店、生成旅行手册。
• 内容创作：为教师生成解释“动量定理”的视频脚本和3D动画课件。

这些任务的共同点是需要从海量网络信息中获取知识、进行创造性整合、并且结果的形态非常灵活。这是Manus基于强大通用模型和API工具链的核心优势。然而，当它进入企业内部，面对那些没有API、界面陈旧的系统时，其能力便会大打折扣。

四、稳定性与数据安全分析

对于个人用户，Agent智能体偶尔出错或许可以容忍。但对于企业，尤其是金融、政务等高合规行业，稳定性和数据安全是不可逾越的红线。

实在Agent在设计之初就充分考虑了这些企业级需求。首先，它支持完全私有化部署，所有的数据处理和模型运算都可以在企业内网完成，彻底杜绝了数据泄露的风险。其次，其基于ISSUT的GUI操作模式，本质上是一种“非侵入式”的集成，不改变企业现有IT架构，稳定性不依赖于外部接口。最新720版本中的“深度规划”与自我纠错能力，更是将稳定性提升到了新的高度，使其在面对界面变化、网络波动等异常时，具备了类似人类的适应和恢复能力。根据一项供应链压力测试，实在Agent的任务成功率达到了99.99%。

在这一块，Manus的云端架构，虽然带来了计算能力的便利，但也引发了企业对数据安全的担忧。尽管其采用了沙箱环境，但核心数据需要在云端处理，这对于许多有严格数据不出域规定的企业来说还存在一些障碍。此外，其依赖的API链条也是一个潜在的稳定风险点，任何一个第三方API的抖动或变更，都可能导致整个流程失败。

五、用户体验与学习成本分析

从用户体验来看，实在Agent 强调“过程透明、人人可用”。它提供了“一句话生成流程”的便捷入口，但生成的流程是可视化的，用户可以清晰地看到每一步操作，并进行修改和干预。其低代码/无代码的画布式编辑器，让不具备编程背景的业务人员也能快速上手，搭建和维护自己的“数字员工”。这种将AI的智能与RPA的可控性相结合的设计，更符合企业对流程管理的需求。

Manus 提供了极致简洁的交互，即“Leave it to Manus”。用户只需用自然语言下达目标，然后等待结果。这对于普通用户非常友好。但其“Less Structure, More Intelligence”的理念也意味着过程的不可控性。对于需要流程透明、结果可审计的企业应用来说，这种“黑盒”模式可能成为障碍。

总结

经过以上维度的对比，我们可以清晰地看到Manus和实在Agent各自的定位和优势。Manus，是AI Agent领域的一位“开拓者”，它向我们展示了通用智能体在处理开放、复杂、创造性任务时的巨大潜力。它更适合追求高灵活性、需要整合海量网络信息、对过程可控性要求不高的个人用户、研究人员或创新型团队。如果你想做的任务是“写一份关于AI Agent市场的行业报告”，Manus是一个不错的的选择。

相比而言，实在Agent则是企业智能化转型的一位“实干家”，它精准地切入了企业自动化最核心的痛点，即异构系统集成和流程可靠性。凭借其独特的ISSUT技术和对企业级需求的深刻理解，它在金融、制造、政务等拥有复杂IT遗留系统的行业中，展现出很高的实用价值。如果你面临的问题是“如何将我们那套20年前的ERP系统和新的CRM系统数据打通，并实现订单流程自动化”，那么实在Agent无疑是更可靠的答案。