继DeepSeek之后，Manus又引发了广泛关注。对于非AI领域的朋友来说，可能会产生疑惑：难道这是另一个更强大的DeepSeek？实际上，虽然两者并非同一事物，但它们之间存在着密切的关联。

Manus作为AI Agent（人工智能代理、智能体），是基于DeepSeek等大模型构建的智能系统。

打个比方，如果将Manus比作一个完整的机器人，那么DeepSeek、ChatGPT这类大模型就相当于其"大脑"，而Manus则包含了实现具体功能的"胳膊"和"腿"，既需要依靠大模型的核心能力，又能指挥各类组件完成综合任务。简而言之，Manus并非是一个超越DeepSeek的新一代大模型，而是为大模型穿上"外衣"，让其能够更灵活地应用于实际场景，比如您手机中的智能应用程序。

理解这两者的关键在于：

大模型对普通用户而言已经比较直观：它能像人类一样进行语言对话和交流。

而AI Agent（智能代理）则扮演着"代办者"的角色，其核心功能就是代表人类去完成各种任务。AI与智能代理相结合，就是利用人工智能技术来帮助我们自动化处理各类事务，这一概念其实相当简单易懂。

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、技术架构的差异化设计

在技术架构层面，DeepSeek和Manus展现出截然不同的设计理念。DeepSeek采用先进的混合专家模型（MoE），构建出高达6710亿参数的超级大脑，将语言模型优化至极致。它特别擅长知识推理、文本生成及专业问题解答，以其精准的文字回复能力见长。

而Manus则创新性地采用了多智能体协作架构，通过虚拟机运行子Agent，并与工具链（如浏览器、代码编辑器等）深度整合，实现了端到端的任务闭环。其独特之处在于能模拟人类操作电脑软件，不仅能够自动解压文件、逐份分析简历、生成排名表格，还支持异步任务执行，即便用户关闭电脑，它仍能继续完成作业。

二、核心能力的明确分工

从核心能力来看，两者形成了"出主意"与"干完活"的完美分工。DeepSeek作为知识型"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中表现卓越。它能快速生成高质量文本，精准解答专业问题，但主要集中于前期的知识处理与方案建议。

Manus则扮演着执行型"全能打工人"的角色，从任务规划到最终交付实现全流程自动化，大幅减少人工干预。举例来说，当用户要求规划重庆4月旅行时，它能够自主完成机票酒店查询、行程设计、生成带地图的攻略手册等全套服务，完全无需用户动手操作浏览器或表格工具。

三、应用场景的精准匹配

在应用场景选择上，用户可根据具体需求选用最适合的工具。对于需要深度知识处理、高精度单线程任务的场景，如法律文书起草、学术润色、数学计算等，DeepSeek是最佳选择。

而当用户需要一个能够独立完成任务的"数字同事"，比如自动筛选简历、规划旅行、分析股票等各类复杂事务时，Manus将是最理想的合作伙伴。这种清晰的场景划分，确保了用户能够根据实际需求选择最适合的智能助手。