Deepseek与manus是何区别？深入解析AI Agent和智能体编排

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fanstuck

修改于 2025-03-10 17:26:05

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前言

DeepSeek的火爆其实是可以预见的，它的底座和技术足够扎实，足够优秀。必然是大模型里面一颗冉冉升起的璀璨新星，但是manus的胜出则体现的的是大模型的智能应用层面，也就是AI Agent的概念。二者都展现了各自独特的特性和应用场景。深入理解它们之间的区别，有助于我们更好地把握AI技术的发展方向。我是Fanstuck，致力于将复杂的技术知识以易懂的方式传递给读者，热衷于分享最新的行业动向和技术趋势。如果你对大模型的创新应用、AI技术发展以及实际落地实践感兴趣，那么请关注Fanstuck。

本篇文章将详细解释AI Agent的技术特点和应用场景，通过深入的对比帮助读者理解二者的区别，帮助大家在不同的应用场景中做出更合适的选择。

一、DeepSeek与Manus区别

简单来说DeepSeek：定位于 “超级大脑”，注重深度语义理解、逻辑推理和高质量文本生成。而Manus：目标是打造 “数字打工人”，强调从需求理解到成果交付的端到端闭环，能自动操作软件完成各种任务，直接交付最终产品。也就是说Manus可以说是利用驱使DeepSeek完成一些复杂的工作流。

DeepSeek我就不再过多介绍了，想要深入了解的推荐去看笔者的文章：探索DeepSeek：从核心技术到应用场景的全面解读。

Manus是由中国初创企业开发的AI代理，专注于多智能体协作和工具链整合，具备自主执行能力。其主要功能包括感知环境、决策制定和任务执行，广泛应用于简历筛选、房地产研究和股票分析等领域。

Manus的技术架构强调多智能体协作，每个智能体负责特定任务，通过高效的通信和协调，实现复杂任务的自动化。其核心特点包括：

多智能体系统： 通过多个智能体的协作，Manus能够处理复杂的任务场景，提高任务执行的效率和可靠性。
工具链整合： Manus集成了多种工具和资源，能够根据任务需求动态调用，提高了系统的灵活性和适应性。
自主执行能力： Manus具备自主感知和决策能力，能够在无人干预的情况下完成任务，适用于需要高自动化的应用场景。

那么说到智能体，也就之前概念很火的AI Agent，就是本篇要重点讨论的内容主题。简单来说AI Agent的自主性使其能够在复杂环境中独立执行任务，减少对人类干预的依赖。它们通常具备学习能力，能够通过经验或训练不断提升性能和适应性。

二、核心概念：AI Agent技术演进与智能体编排革命

1. AI Agent技术演进：从机械执行到认知跃迁

在自动驾驶汽车精准避开突然出现的行人时，在客服机器人准确理解用户情绪波动时，这些场景背后都运行着现代AI Agent的复杂认知架构。技术演进路径可划分为三个阶段：

机械执行时代（2010-2016） 早期基于规则引擎的对话系统（如银行IVR电话菜单），其本质是「决策树遍历器」。某国际银行曾部署的智能客服，处理简单查询需预设287个决策节点，但面对"我想转账但忘记密码怎么办"的复合需求时，系统崩溃率达63%。

认知增强阶段（2017-2022） BERT、GPT-3等预训练模型催生了具备语义理解能力的Agent。典型如阿里小蜜在2021年双11期间，通过上下文感知将转人工率降低40%，但面对"帮我对比这三款手机的摄影功能"这类需要多步推理的任务，完成率仍不足55%。

具身智能时代（2023-） GPT-4、Claude 3等模型赋予Agent思维链（CoT）能力。特斯拉FSD V12系统通过视频训练形成的「直觉驾驶」，在复杂路况下的决策延迟比V11降低80%。现代AI Agent已形成七大核心能力矩阵（见图）：

2. 智能体编排：从单兵作战到集团军协同

当电商平台在618大促期间，需要同时协调2000个智能体处理订单、风控、客服等任务时，单点智能的局限暴露无遗。这正是智能体编排系统的价值所在：

技术架构的三重突破

1. 动态工作流引擎

动态工作流引擎是一种能够根据任务需求和环境变化，实时调整任务执行流程的系统。它使AI Agent能够灵活地应对复杂、多变的任务环境。

在一个智能客服系统中，动态工作流引擎可以根据用户提出的问题类型、复杂程度以及上下文，实时调整回答策略，调用不同的知识库或算法模块，以提供最合适的响应。比如京东物流的智能调度系统采用时空约束规划算法，将618期间跨仓调度的成本降低22%

2.认知资源调度

认知资源调度指的是AI Agent在执行任务时，对自身的计算资源、知识库和工具集进行有效管理和分配，以优化性能和效率。也就是说AI Agent可以在一个需要多任务处理的环境中，可能同时面对图像识别、自然语言处理和数据分析等任务。认知资源调度机制可以根据任务的优先级和资源需求，合理分配计算能力和内存使用，确保关键任务的及时完成。

3.元认知控制层

元认知控制层是AI Agent中负责监控和调节自身认知过程的组件。它使智能体具备自我反思和调整的能力，从而提高任务执行的可靠性和适应性。在自动驾驶系统中，元认知控制层可以监控车辆的传感器数据处理过程，检测异常情况，如传感器故障或环境变化，并及时调整驾驶策略，确保安全行驶。比如微软Azure的AutoGen框架，通过LLM监控器动态调整Agent的思考深度，在保证精度的同时降低30%计算消耗。

在实际企业生产环境中，举个例子，药企部署智能体编排系统后，药物研发流程产生质变：

文献分析Agent自动提取5000篇论文的核心结论（耗时从3周→4小时）
分子模拟Agent集群并行测试1200种化合物组合
合规审查Agent实时校验实验数据合规性

这可使得某抗癌药物的早期研发周期缩短约58%，每年节省研发费用超2亿美元。这就是AI Agent的商业价值的乘数效应。

当我们理解AI Agent从"执行工具"进化为"认知实体"，智能体编排从"机械调度"升级为"元认知协调"，就能洞察DeepSeek与Manus的平台差异本质上是对未来智能形态的不同解法。

三、AI Agent实现路径：从认知架构到工程落地

人工智能代理（AI Agent）的实现涉及从认知架构的设计到工程化应用的完整路径。这一过程需要将认知科学理论与实际工程技术相结合，以构建具备自主感知、决策和行动能力的智能系统。

1.认知架构的设计

认知架构是模拟人类认知过程的计算模型，为AI Agent提供了理论基础和结构框架。以下是几种典型的认知架构：

Soar认知架构：由约翰·莱尔德等人开发，旨在创建通用智能代理，能够执行各种任务，并编码、使用和学习所有类型的知识，以实现人类的全部认知能力，如决策、问题解决、计划和自然语言理解。
LIDA（学习型智能分配代理）架构：由斯坦·富兰克林及其同事开发，试图对生物系统中的广泛认知进行建模，涵盖从低级的感知动作到高级的推理。LIDA架构以认知科学和认知神经科学为经验基础，为软件代理与机器人的控制结构提供支持。

以上不作过多展开，我们重点关注工程落地这块。

2.工程化实现

将认知架构转化为实际应用，需要考虑以下关键步骤：

需求分析：明确AI Agent的应用场景和功能需求，确定其在特定领域中的角色和任务。
系统设计：基于选定的认知架构，设计系统的模块和组件，包括感知、决策、学习和执行等功能模块。
算法开发：实现各模块所需的算法，如机器学习模型、推理机制和规划策略等。
集成测试：将各模块集成到一个完整的系统中，进行功能和性能测试，确保系统的稳定性和可靠性。
部署应用：将经过测试的AI Agent部署到实际应用环境中，持续监控其表现，并根据反馈进行优化和改进。

我们用Python代码实例来模拟实现该过程

感知模块：模拟数据感知（如用户输入）

 # 感知模块：模拟数据感知（如用户输入）
 class Perception:
     def perceive(self):
         user_input = input("请输入您的问题：")
         print(f"[感知] 收到用户输入：{user_input}")
         return user_input

决策模块：调用AI模型

 # 决策模块：调用AI模型（假设的API）
 class Decision:
     def __init__(self, model_endpoint="http://localhost:8000/predict"):
         self.api_endpoint = model_api_endpoint
 
     def decide(self, prompt):
         print("[决策] 调用AI模型API...")
         # 模拟API调用
         response = self.mock_ai_api(prompt)
         print(f"[决策] AI模型返回：{response}")
         return response
 
     def mock_ai_api(self, prompt):
         # 这是模拟API调用的函数
         return f"根据您的问题「{prompt}」，推荐的解决方案是：XXX"

执行模块：模拟执行AI建议

 # 执行模块：模拟执行AI建议
 class Execution:
     def execute(self, decision_output):
         print(f"[执行] 正在执行AI决策：{decision_output}")
         execution_result = f"执行任务成功：{decision_result}"
         print(f"[执行] 执行结果：{execution_result}")
         return execution_result

系统集成与测试

 class AIAgent:
     def __init__(self):
         self.perception = Perception()
         self.decision = Decision()
         self.execution = Execution()
 
     def run(self):
         prompt = self.perception.get_input()
         decision_result = self.decision.make_decision(prompt)
         execution_result = self.execution.execute(decision_result)
         return execution_result

模拟运行与测试：

 # 模拟运行与测试
 def test_agent():
     print("开始AI Agent集成测试")
     agent = AIAgent()
     perception_output = agent.perception.perceive()
     decision_output = agent.decision.decide(perception_output)
     execution_output = agent.execution.execute(decision_output)
     print("AI Agent集成测试完成")
 
 if __name__ == '__main__':
     test_agent()