在 Manus 与 ChatGPT 的任务执行能力比拼中，二者各有千秋。ChatGPT 凭借其庞大的语言知识储备和强大的语言生成能力，在回答各种问题和生成文本方面表现出色，能迅速给出较为准确和全面的答案。然而，Manus 可能在某些特定领域或实际操作任务上更具优势，它可能具备更深入的专业知识和实际经验，能够更精准地完成相关任务。比如在处理复杂的工程问题或需要实际动手操作的任务时，Manus 或许能发挥出更大的作用。总体而言，难以简单地评判谁更胜一筹，它们在不同情境下都能展现出独特的价值。

随着AI技术的发展，AI Agent（智能体）概念愈发火热。曾经“一码难求”的AI Agent平台Manus于近日全面开放注册。根据官方公告，新注册用户每天可免费获得300积分，并额外一次性获得1000积分。

为了验证其实用性和任务完成能力，小K以一名普通用户的身份，亲自注册了Manus，获得了1300积分，并对其与生成式AI聊天机器人的代表产品ChatGPT分别进行了两个真实任务的测试。

第一个测试任务是：下载Manus产品负责人张涛在Manus推出前发布的一段名叫“为什么以前我不爱和人聊Agent”的演讲视频，提取MP3音频，转写成文字，并进一步生成PDF和PPT文件。

Manus接收到指令后，开始了一场漫长且曲折的“系统工程之旅”。它不断在Linux沙箱的终端中尝试安装如BBDown、you-get、FFmpeg、Whisper等工具。

其过程中不断回显各种技术日志，看起来更像是一位在调试脚本的工程师。一旦遇到环境异常就重置沙箱，从头开始全部流程。

不过，Manus多次重试安装语音识别模块Whisper，但均未安装成功，由于耗时过长，小K主动要求Manus跳过转写和生成PDF和PPT文件任务，直接输出MP3音频。

最终，Manus输出了MP3音频，并将这份MP3嵌入到一个自动生成的网页中并部署上线。整个任务耗时约一小时，在未完成文字转写、PDF、PPT的情况下积分一次性消耗了1000点。

令人感到落差的是，明明可以通过一次简单的API调用快速完成的任务，Manus却将流程人为拆解成多个步骤，从而制造出“AI很忙”的错觉。这种“任务复杂化”的做法虽然体现出平台对自动化流程的执着，但也大大拉长了执行时间，耗费了更多资源。

而面对相同请求，ChatGPT明确表示无法进行视频下载和转换，但可以提供内容摘要与演示文稿提纲。在小K确认后，ChatGPT在1分钟内就基于视频生成了400字摘要，包括张涛的转变逻辑、技术演进、Agent行业趋势的详尽大纲，并建议了PPT结构设计。

在小K进一步提出生成PDF和PPT后，它迅速完成并提供了可直接下载的文件。

虽然ChatGPT不能原始下载视频，未能输出MP3音频，但完成了有组织的、高质量的文字总结和PPT、PDF生成，对资源不可达的场景有自适应应对机制，任务完成度相对Manus更高，用户体验更高效、有逻辑，其内容提炼能力极强，适合需要快速摘要的场景，节省了等待与调试的时间。

第二个测试任务是：帮我制定3天东京自由行：①生成行程表（含地址/营业时间），②查公共交通路线并计算预估费用，③订3家拉面店午餐位，如需验证码或付款请停止并提示我。

Manus整整用了20多分钟“逐项采集数据”，包括通过调用网络数据源采集景点，查询每个景点的地址与开放时间；计算每日交通路线和预计费用；筛选东京著名拉面店，并尝试预约。

然而Manus给出的最终结果是，大部分热门拉面店（如“饗くろ喜”、“银座篝”、“一兰拉面”等）均不接受线上预订，通常需要现场排队等候，部分店铺或可尝试电话咨询，但不能保证预订成功。建议在午餐时间前提早前往或做好排队准备。

Manus输出了一份包含3日详细行程、景点地址和营业时间、交通费用估算的markdown文档，所有内容自动整理为文件输出，任务完成度高。不过，内容结构偏“流水账”式，且等待时间冗长。

令人沮丧的是，Manus的积分消耗速度也十分惊人。完成第一个任务后，小K仅剩300积分。虽然评分回赠了100分，也仅稍稍缓解损耗。第二个自由行任务提交后，Manus扣除了351积分。短短两次任务，小K账户中的积分便已耗尽，未留下任何可持续使用的余量。

由此看来，Manus每日免费赠送的300积分可能还不够一次完整任务，结合任务实际执行情况来看，Manus性价比并不高。

与之相比，ChatGPT快速识别旅行任务并立即生成以下内容：含顺序、景点、营业时间的3天行程建议；每天午餐推荐拉面店，并说明预约方式；公共交通推荐（如Suica卡、一日券）；费用估算（2400–3000日元）。

最终行程排版美观，内容结构自然、可读性强，整个过程高效、连贯、无需等待中间步骤。

ChatGPT虽然没有直接尝试在线预订拉面店，但清楚地列出各拉面店的预约平台和链接。

综上所述，从这两个任务的实践来看，Manus的定位更接近一个“自动执行型AI”，它试图串联真实世界中的工具链，实现从网页抓取到工具调用、文件部署的完整流程。它最大的优势在于“能干活”，尤其是面对结构明确、步骤清晰的任务链时，能主动完成流程性、跨步骤的任务（如下载、转换、部署、查询）。然而，它执行过程冗长、稳定性不足、智能应变能力较弱，并且算力资源消耗偏高。

而以ChatGPT为代表的生成式AI聊天机器人使用类人对话的形式，擅长理解模糊需求，快速提供结构清晰、表达得体、可直接使用的内容方案，算力资源消耗较少。

当然，随着AI Agent技术的逐步成熟，Manus这类平台仍有其价值。它让我们看到未来AI不仅仅是“说话”，而是可以主动执行任务、部署网页、与工具链互动。只是这一切尚未稳定，也未必高效。

如今的AI Agent，更像是一位尚在成长中的热情满满、略显笨拙的技术实习生，如果未来其能和生成式AI聊天机器人更好地结合——生成式AI聊天机器人提供智能交互，AI Agent负责流程执行，或许才是用户真正需要的“全能AI”。