2024年，新加坡一家名为“Butterfly Effect”的创业团队，收到了来自字节跳动的收购意向。字节开出3000万美元的价格，计划将其整合进Doubao体系，以弥补当时在通用Agent领域的不足。不过，这笔交易最终未能达成——创始团队拒绝了被“并入”的方案，理由是估值未达预期。
到了2025年3月，Butterfly Effect推出了全球首款通用型智能体产品Manus，其展示的AI智能体能力迅速引爆网络。
到2025年底，Manus让Butterfly Effect再次站上风口，Meta将以数十亿美元估值对其进行收购。
戏剧性的是，仅仅9天以后，商务部表态：将对Meta收购Manus的交易开展评估。
另一边，字节跳动在错过Manus后，于今年年初推出了专注办公场景的AI产品——AnyGen。很多人将其视作Manus的平替，但事实真的如此吗？
今天，我们就通过实测对比，看看这两款产品到底有何不同，谁更适合日常办公场景。
01. 合适的办公搭子
办公场景中，文档和PPT的制作是永恒的主题。我们就从这几项核心任务开始实测。
PPT生成
提示词：帮我规划一个2026年5月从北京出发去冰岛的7天行程。要求：包含极光观测（虽然是淡季但要尝试）、蓝湖温泉预订、租车比价（倾向于四驱SUV），并查询最新的申根签证政策。最后生成一份带预算表的PPT。
AnyGen的交互方式首先让人眼前一亮。它并非直接开始执行，而是先让用户确认或补充它认为缺失的信息，并且这些选项是预勾选好的，用户只需简单调整即可。
即使不做任何修改，系统也会在倒计时结束后自动提交，避免了用户切出界面后任务停滞的问题。AnyGen在用户体验上设计了不少新颖之处，与市面上多数工具形成了反差。
最终生成的PPT效果如何？实话说，相当不错。
排版清晰，文字精炼，没有冗余信息。
每一页下方还提供了需要重点关注的要点，描述自然，毫无生硬的“AI腔”。
一份条理清晰的预算表也一并生成：
然而，在预算表的细节上，Manus的表现更为出色。
Manus不仅给出了预算，还为每个项目提供了省钱建议，并输出了可视化的饼图，让人一眼就能看出各项花费的占比。
针对娱乐项目，它给出了多个方案选择，并对性价比最高的方案进行了突出显示。
每日的行程规划也极为细致，具体划分到了上、中、下午：
使用Manus时，从输入提示词到最终输出12页PPT，中间无需任何手动操作。整体风格极简、大方，完美契合旅游主题。页面上的每个元素都支持直接编辑和布局调整。
不得不说，效果令人印象深刻。
综合来看，AnyGen和Manus在PPT生成上可谓各有千秋。
文档撰写
提示词：https://ai-bot.cn/ 帮我写一篇这个网站的产品介绍营销文档，需要中英文的
Manus首先列出了详细的执行计划。这种“先看计划再执行”的方式，很大程度上提升了用户对过程的掌控感和安心度。
结果一如既往的稳定，它自动生成了中英文两个独立版本的文档。
但AnyGen的处理方式不同，它将中英文内容混合在了一个文档里，看起来有些杂乱。
需要再次通过提示词进行调整，才能获得两份独立的文档。
不过，AnyGen的优势在于能对不满意的内容进行直接修改，并且支持使用AI辅助进行修改。这就像实习生写好初稿后，你可以直接在原稿上修修改改然后交差，非常方便。
此外，生成的内容中还附带了产品介绍图（虽然是旧版）。在直接编辑和配图方面，AnyGen的表现优于Manus，因为Manus既不支持内容修改，也没有提供网站配图。
如果两者优势能结合起来，那就更理想了。
绘本制作
提示词：我想讲解光合作用，帮我做一本有趣又科普的故事书。
AnyGen生成的配图效果相当生动，对每个物体都进行了拟人化处理。
不过，绘本的文字内容略显单薄，每一页之间的衔接也不够自然。
但想象一下，如果老师拿着这样的绘本，再加上生动的讲解，恐怕连小朋友都会要求拖堂了吧。
Manus的处理方式很有意思，它将故事内容和绘画部分拆解成了两个独立环节。
故事内容生成了PDF，同样采用了拟人化的角色：
绘图部分与AnyGen有些相似，但Manus的色彩更加鲜艳，视觉冲击力更强。
缺点是配文几乎为零，小朋友独立阅读起来仍有难度。
音频转录/总结
上周末，唐杰、杨强、林俊旸、姚顺雨等AI领域的专家罕见地在北京同台。我们拿到了现场的音频，让AnyGen尝试总结一下。
AnyGen的处理速度比预期更快，一个多小时的音频，不到10分钟就处理完毕。它不仅完成了完整的转录，还生成了结构化的文档，内容相当全面。
核心结论速览如下：
- 分化的必然性：2C应用的瓶颈在于上下文（Context）而非单纯智商，2B场景则愿意为顶级推理能力支付高溢价。
- 新范式信号：2026年将是“自主学习”与“Active Learning”的关键窗口，AI有望通过与环境交互实现自我进化，而非仅靠人类数据喂养。
- Agent质变：期待Agent从处理分钟级任务进化到能独立承担“1-2周工作量”的长程任务，模型本身即产品。
- 中国AI胜算：算力差距（1-2个数量级）倒逼“穷人的创新”（Efficiency），胜负手在于是否拥有敢于冒险的“非共识”探索精神。
- 总评：技术线性发展与体验指数级跃升的临界点已至，2026将是不仅拼算力，更拼“想象力”与“定义问题能力”的一年。
AnyGen的指令遵循能力相当强，不仅输出了结构清晰的文档，还提供了逐分钟的关键片段解读。
而Manus的表现则有些出乎意料。起初过程并不顺利：
但不管失败多少次，Manus都能一步步寻找解决办法，最终完成任务。
虽然最终没有输出结构化的文档，但其总结的重点内容与AnyGen一致，同时也附上了详细的完整转录文本。
02. 免费赚积分
值得一提的是，上面所有的测试不仅没有消耗积分，反而还赚取了一些。性价比方面，两者都很有吸引力。
免费领取积分和会员福利的方法整理如下：
AnyGen
官网：https://www.anygen.io
通过分享邀请好友，可以赚取2000积分。
完成不同的新手任务，可以赚取300-1000不等的积分。
其推出的新年奖励任务力度更大：每邀请2位好友即可解锁1个月Pro版本权益。最多可叠加领取12个月，价值348美元。
相当于只需邀请24位朋友，就可以免费使用1年。这个机会不容错过。
Manus
官网：https://manus.im
登录即可免费获得1000积分；每日刷新可得300积分；分享链接给好友，双方各可获得500积分。
积分到手，不妨亲自上手体验一番。
03. 一些分享
整体实测下来，Manus依旧是心目中更成熟、稳定、适合大众的通用Agent。
Manus就像一个希望我们彻底放手的“全包型同事”。我们给定目标，它便从计划到执行一条龙搞定，其风险在于过程的不可控性。
AnyGen则更像一个与我们“共创”的搭档。我们保有核心决策权，而中间那些繁琐、磨人的环节，则由AnyGen来接手处理。
因此，Manus和AnyGen之间的竞争关系其实很弱，更多是生态位的互补。在实际工作中，将它们搭配使用或许是更优解。
Manus的核心价值在于端到端的推进能力，尤其适合调研、信息整合、方案草拟这类需要广度和主动性的任务。AnyGen则偏重结构化表达和细节打磨，更适合PPT、说明文档、产品稿这类需要反复调整、对齐的任务。
Agent赛道大概率不会只有一条路径。不同类型的Agent会先分工，各自把优势做深，再在真实工作流程中协作。全包型Agent把效率上限拉高，共创型Agent则更容易融入组织流程。
未来，这两个产品方向或许会逐渐融合。AI Agent也能根据任务复杂度和用户偏好，在全包和共创模式间无缝切换，成为真正的全能伙伴。
