当 Manus AI 遇上 OpenAI Operator,谁能更胜一筹?

自主智能体通过实现任务自动化,改变了我们与技术交互的方式,让我们的生活变得更加便捷。去年,OpenAI 为人工智能聊天机器人引入了定时任务和操作智能体,赋予了其代理功能,而 Anthropic 则在 Claude 上实现了类似的功能。如今,中国凭借 Manus AI 踏入了自主人工智能体的领域,与美国同行展开正面竞争。这款新型智能体聊天机器人可以根据简单的提示执行复杂任务,无需人类监督,它利用了实时数据检索、多步骤推理以及应用程序接口集成等技术。在这次 Manus AI 与操作智能体的比较中,我们将探究中国首款人工智能体的各项功能,并将其性能与 ChatGPT 上的 OpenAI 智能体进行对比。

🚀ALL IN ONE (AIO) 开放接口(API)平台

ChatGPT Operator? 是什么?

Operator智能体是 OpenAI 开发的一个人工智能代理,它通过 ChatGPT 界面,能自主地通过与网页浏览器交互来执行任务。它与诸如按钮、菜单和文本字段等网页元素进行交互,以执行像填写表格、在线下单和安排预约等任务。

这项功能目前可供美国和英国的 ChatGPT 专业版用户使用,其目标是实现重复性在线任务的自动化。虽然它可以独立运行,但在执行特定操作时,尤其是涉及到像登录凭证或支付信息等敏感信息的操作时,它会提示用户进行确认。

Manus AI 是什么?

Manus AI 是一款由中国开发的智能代理聊天机器人,它能够端到端地完成任务,并在云端异步运行。与 Grok 和 ChatGPT 等其他聊天机器人不同,Manus 所能做的远不止回答问题、生成内容和提供创意。它可以搜索网页、进行分析、编写完整的代码块,并且能够从头到尾独立运行任务。

它的工作方式类似于一个多智能体系统,包含计算机用户智能体、网络搜索智能体、数据分析智能体等等。借助这些智能代理工具,这款聊天机器人可以自行编写代码,在其自身的沙盒环境中执行代码,并在无需任何人为干预的情况下提供最终结果。这意味着,你可以给它分配一项任务,然后合上笔记本电脑,等待任务完成时的通知。

它一直在像 Upwork 和 Fiverr 这样的自由职业平台上自主完成任务,甚至还参与了 Kaggle 竞赛,展现出了其多样的能力。虽然有些用户称它为 "通用型开发人工智能",但总体而言,Manus AI 就像是将深度研究、操作智能体、代码执行以及模型上下文协议(MCP)等功能集于一身!

Manus AI与现有的自主智能体

Manus AI 的界面与 OpenAI 的 ChatGPT 以及 Anthropic 的 Claude 3.7 类似,它会实时在屏幕上展示思考过程,并提供在分屏中打开回复内容的选项。它还像 Claude 的人工制品功能那样,可访问单独文件夹中所有相关文件。

话虽如此,Manus AI 似乎比其他现有的智能代理工具更智能。原因如下:

  • 避免冗余任务:它能够识别重复内容或先前已完成的任务,避免不必要的重复操作。

  • 适应新指令:在它工作时,用户可以修改指令,而 Manus AI 会立即根据新的指引进行调整。

  • 更快的响应时间:与其他人工智能模型相比,Manus AI 处理任务的速度更快。

对比Manus AI 与 OpenAI Operator

功能比较

性能比较

现在我们已经熟悉了 Manus AI 和 OpenAI Operator 的功能,让我们尝试一下这些功能,看看这两个模型的表现如何。在 Manus AI 与 OpenAI Operator 对比的这一部分中,我们将在两个模型上测试三个不同的提示,并比较它们的响应。以下是我们将在三个任务上进行测试:

  • 构建游戏

  • 设计房间

  • 创建网站

性能比较-构建游戏

在第一个任务中,我们将测试这些代理AI模型的游戏构建能力。我们将让它们以《我的世界》的风格创建一款超级马里奥游戏,看看哪个模型做得更好。

提示: "给我制作一个 Minecraft 风格的超级马里奥游戏。"

Manus AI 的回应:

M游戏

OpenAI Operator 的回应:

O游戏

比较分析:

Manus AI 首先以步骤清单的形式列出计划。它会搜索每项需求,并收集各种游戏元素(例如纹理、角色等)的相关数据。然后,该模型在其编码窗口中编写包含收集到的数据的游戏逻辑 js 代码,并在其自己的沙盒中运行。在整个过程中,它会展示每个构思步骤,并根据需要不时回溯并修改任务列表。

OpenAI 的 Operator 使用 CSS 和 JavaScript 创建了一款基于 HTML 的简单游戏。它首先设置了游戏的基本结构,然后在网络上搜索角色和其他需要添加的细节。每一步,它都会在动态浏览器界面上实时显示进度。在构建游戏的过程中,它会在浏览器上打开一个现有的超级马里奥游戏,然后将其用作模板。

性能比较-设计房间

下一个任务是让 Manus AI 和 OpenAI Operate 从零开始设计一个空间。我们会提供空间尺寸、所需家具清单以及预算。看看它们能否设计出合适的空间,并找到符合我们预算的合适产品。

提示: "设计一个14×16英尺(约4.2米)的房间,营造平静的流行文化氛围,包含工作区和睡眠区。使用植物和装饰品,从零开始,预算1.5万美元。列出要购买的产品及其摆放方式,打造时尚外观。"

Manus AI 的回应:

m房间

OpenAI Operator 的回应:

o房间

比较分析:

Manus AI 给出了出色的反馈,它根据房间的不同区域选择了合适的家具,并完成了整体布局。虽然最初的布局是二维的,但它还根据用户需求创建了三维布局和斯堪的纳维亚风格的设计。在整个过程中,大部分决策都由聊天机器人做出,只有在用户做出回应后才会征求反馈和修改意见。

OpenAI 的 Operator 首先搜索家具和装饰品,然后列出符合预算的物品清单,最后根据选择设计布局。虽然网络搜索是自主的,但它会在继续之前不断要求对每个物品进行确认,因此整个过程都需要人工监督。

性能比较-创建网站

在我们的最后一个任务中,我们将测试这两个代理工具在构建网站方面的表现。我们将要求这两个模型创建一个学习量子计算的教育网站。让我们看看它们能给我们带来什么。

提示: "创建一个量子计算的动态教学网页。"

Manus AI 的回应:

m教学

OpenAI Operator 的回应:

o教学

比较分析:

与之前的任务类似,Manus AI 能够快速理解提示并得出结果。它实时展示了整个思考过程,甚至随着进展不断修改初始计划。最终,这个代理聊天机器人创建了一个多页面、高度互动的量子计算学习中心。

OpenAI Operator 的步骤较少,但构建网站花费的时间更多。它进行了实时网络搜索,以了解如何完成任务,并展示了思考过程。最终,它确实编写了网站的 HTML 代码,然而,即使经过多次尝试,生成的网页仍然无法打开。

结论

在 Manus AI 与 OpenAI Operator 的对比中,两个模型都展现出了令人印象深刻的自主执行任务的能力。然而,Manus AI 似乎拥有更先进、更独立的方法,执行速度也更快。

它能够高效地规划和执行多步骤任务,最大限度地减少冗余,并动态适应新指令。此外,它还能以极少的用户干预生成完整、实用的输出,展现出卓越的执行力。

另一方面,OpenAI 的 Operator 擅长基于 Web 的结构化自动化,但仍然严重依赖用户确认,且缺乏 Manus AI 那样的自主性。因此,Manus AI 奠定了坚实的基础,并确立了其作为中国首个人工智能代理的地位。目前的表现有望成为 OpenAI Operator 等现有自主代理的替代方案,而未来的发展仍有待观察。

探索智能边界,发现无限可能!(AIOAGI.TECH)

相关推荐
skywalk81634 小时前
关于创建中文编程语言及自然语言转MoonBit的整合分析报告
大数据·人工智能
TMT星球4 小时前
欧瑞博推出全新集成方案,用谷电做空调,一晚只需一度电
人工智能·语音识别
阿标在干嘛4 小时前
使用科力辰app与依赖传统渠道获取科技业务信息的效率差
大数据·人工智能·科技
newsxun4 小时前
首都现代物流骨干网络体系正式启动
大数据·人工智能
摸鱼仙人~4 小时前
简单的GAN生成学习案例
人工智能·学习·生成对抗网络
Akamai中国4 小时前
预先构建的CNCF流水线:从Git到在Kubernetes上运行
人工智能·云计算·云服务·云存储
DevSecOps选型指南4 小时前
大模型应用安全挑战应对之道:悬镜问境 AIST 解决方案实践路径
人工智能·安全
海边夕阳20064 小时前
【每天一个AI小知识】:什么是图神经网络?
人工智能·经验分享·深度学习·神经网络·机器学习
开放知识图谱4 小时前
论文浅尝 | G2S:一个用于大语言模型的时间知识图预测的通用到具体的学习框架(ACL2025)
人工智能·学习·语言模型·自然语言处理