根据资料中提到的多代理架构，Manus 的技术架构可概括为 “三层智能体协同+虚拟机沙盒” 的闭环系统。以下是其与亚信科技AISWare MaaS平台及DeepSeek的架构对比：
典型架构流程示例（Manus）：
基于GAIA基准测试和实际任务场景，Manus在任务闭环能力上显著领先传统AI产品：
柱状图示例： 90% | █ MANUS (86.5%) 80% | █ 70% | █ OpenAI DR (74.3%) █ Google AI (70%) 60% | █ █ 50% | █ MS AI (65%) █ -------------------------------------------- | MS AI OpenAI DR Google AI MANUS 柱状图示例： 50s | █ MS AI (45s) 40s | █ Google AI (40s) 30s | █ OpenAI DR (35s) 20s | █ MANUS (20s) -------------------------------------------- | MS AI OpenAI DR Google AI MANUS | 功能 | MANUS | OpenAI GPT-4 | Google AI Agent | MS AI Tool | |---------------------|----------|--------------|-----------------|------------| | 自主任务执行 | ✅ | △ | ❌ | ❌ | | 多代理架构 | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | | 代码生成 | ✅ | ✅ | △ | ✅ | | 实时数据分析 | ✅ | △ | ✅ | ✅ | | 云集成 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | | 成品交付 | ✅ | ❌ | ❌ | △ | -
符号说明: ✅ = 完全支持，△ = 部分支持，❌ = 不支持
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说明: MANUS 在多维度表现均衡，尤其在规划能力上领先。
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说明: MANUS 在假设性任务中完成时间最短。
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说明: MANUS 在复杂任务（Level 3）得分最高，体现其多代理协作优势。
关键优势解读： -
任务闭环率：Manus在需多步骤操作的任务中（如生成市场分析报告）效率远超单模型产品。
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工具链整合：支持200+API和开源库（如Python金融工具包），覆盖数据科学、设计、编程等领域。
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安全隔离：虚拟机环境防止代码执行污染本地系统，而DeepSeek仅提供文本输出。
通过资料中的案例，Manus在 跨领域任务执行 上展现差异化能力：
核心差异：
- 交付形式：Manus直接输出可交付成果（文档/图表/代码），而DeepSeek和ChatGPT需人工二次处理。
- 跨平台能力：Manus集成浏览器自动化（如模拟用户登录网站抓取数据），其他产品受限于纯文本交互。
从资料中的技术描述可见，Manus选择了一条 “工具链集成+多模型调度” 的路径，与DeepSeek的“基座模型优化”形成互补：
生态定位：
- Manus更偏向 “AI执行层” ，解决任务落地“最后一公里”问题。
- DeepSeek专注 “认知层” 优化，提供高质量文本生成能力。
- 未来趋势预测：两者可能通过API整合形成“思考-执行”闭环。
尽管Manus表现亮眼，但资料中指出其面临以下挑战：
Manus的爆发标志着 AI Agent从技术演示走向实用化，其价值不仅在于性能提升，更在于重构工作流程：
- 短期影响：替代人力资源、金融分析等领域的初级白领工作。
- 长期趋势：推动企业采用“人类决策+AI执行”的人机协作模式。
- 技术演进：需突破工具链自适应（自动学习新API）和跨模态执行（结合AR/机器人）的瓶颈。
原文链接：https://blog.csdn.net/m0_60674045/article/details/146106196?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%252208d2990b04fcb187344c51cfc68066ea%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=08d2990b04fcb187344c51cfc68066ea&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-4-146106196-null-null.nonecase&utm_term=manus
