继DeepSeek之后又被Manus刷屏了，非AI行业的朋友可能有一点点困惑：难道又来了个更强的DeepSeek？

其实二者是不同的东西，但，有紧密的联系。

Manus是AI Agent(可译作AI代理、智能代理或智能体)，DeepSeek是大模型。

Manus可以比作一个组装好的机器人，这个机器人要用到DeepSeek、ChatGPT这样的大模型作为大脑，但也要用到胳膊、腿，配合大脑去做各种事情。所以，Manus就是：“不生产水，只是大自然的搬运工”，Manus不是新的继DeepSeek之后更强的大模型，而是给大模型穿上一层马甲，拿大模型做事情，比如，你手机上的一个智能软件。

看到这里，你明白了吗？

让我们多聊一点：

对于大模型，家里的长辈已经有了基本的认识：你说一句话，它能像人一样回你。

而AI Agent呢？一般被翻译为智能体，这里就把它称作智能代理吧。代理是生活中的一个常见词，就是“代你去做事情”，智能代理就是AI代你去做事情，就是这么简单，比如：

订一张北京到纽约的机票，在选择航班时要考虑的条件有很多，例如要选择飞行时间尽可能地短，价格尽可能地实惠，出发和落地时间要尽可能不影响休息、不耽误工作的…

现在，假如Manus是你手机上的一个软件，你打开它，然后将上面的订票的事交给它做，因为它是AI Agent，是你的智能代理，帮你省时间省精力，于是这个智能代理，就开始执行这项事务，可能的流程如下：

1️⃣为了更精准地满足你的需求，AI Agent可能会进一步询问一些细节，比如具体的出发日期范围、是否允许转机等，以确保搜索结果更符合你的期望(这里主要还是用到大模型和你交流)

2️⃣AI Agent会连接到多个航班预订平台和航空公司官网，收集所有从北京到纽约的航班信息(主要是访问航空公司的API、利用搜索引擎或爬虫工具搜集信息、整理信息等)

3️⃣…

可以看出AI Agent在“做事情”时，用到了大模型(比如DeepSeek、ChatGPT等)，也用到了其它工具，与单纯地使用大模型不同，它是在一步步地帮我们执行某项任务，而不是单纯地“你问一句，它答一句”。

换个专业点的视角来看看：

一、技术架构：一个是“超级大脑”，一个是“智能团队”

DeepSeek就像个超级大脑，采用混合专家模型（MoE），有6710亿参数，专注于语言模型的极致优化，擅长知识推理、文本生成与专业问题解答，也就是以文字内容回复你。

Manus则是“智能团队”的代表，采用多智能体协作架构，通过虚拟机运行子Agent，整合工具链（如浏览器、代码编辑器）实现端到端任务闭环。它能像人类一样操作电脑软件，比如自动解压文件、逐份分析简历、生成排名表格，还能异步执行任务，你关电脑它接着干。

二、核心能力：一个“出主意”，一个“干完活”

DeepSeek是知识型“最强大脑”，在法律文书起草、学术润色、数学计算等需要深度知识处理的场景表现出色。它能快速生成高质量文本、解答专业问题，但后续步骤需要你手动执行。

Manus则是执行型“全能打工人”，从规划到交付全流程自动化，减少人工干预。比如你让它规划重庆4月旅行，它会查机票酒店、设计行程、生成带地图的攻略手册，全程无需你动手操作浏览器或表格工具。

三、适用场景：根据需求选“武器”

如果你需要处理需要深度知识处理、高精度单线程任务的场景，比如法律文书起草、学术润色、数学计算等，DeepSeek是你的不二之选。

但如果你想要一个能独立完成任务的“数字同事”，比如自动筛选简历、规划旅行、分析股票等，Manus会是你的理想伙伴。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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