挨T砖家互联网 1天前

扣子空间与 Manus对比这两个AI应用开发平台有什么区别

扣子空间 VS Manus

在人工智能技术飞速发展的当下，AI 应用开发平台如雨后春笋般涌现，为开发者和用户带来了更多的选择和便利。

扣子空间和 Manus 都是差不多的AI开发平台，扣子空间目前已经内测，有网友称为“字节版manus”。

本文将对扣子空间和 Manus 进行全面的对比分析，帮助大家更好地了解这两款平台，以便在实际应用中做出更合适的选择。

平台介绍

（一）扣子空间

扣子空间（Coze Space）是字节跳动推出的 AI 平台，是你和 AI Agent 协同办公的最佳场所。在扣子空间里，精通各项技能的「通用实习生」，各行各业的「领域专家」，任你选择。把任务交给扣子空间，把时间还给你自己。

（二）Manus

Manus 是 Monica 团队打造的全球首款通用型 Agent 产品，其名称源于拉丁文“mens et manus”，寓意“知行合一”。它的核心理念是为大语言模型（LLM）赋予“手”的能力，使其借助工具调用与任务执行，将抽象知识转化为实际操作。Manus 能够独立思考、规划并执行复杂任务，在虚拟环境中灵活调用各类工具，如编写和执行代码、智能浏览网页、操作网页应用等，最终直接交付完整的任务成果。

功能特性对比

（一）任务处理能力

扣子空间

扣子空间的 AI Agent 能够智能、高效地拆解复杂任务，精准调用所需工具，自主执行整个任务流程，交付高质量的成果。它支持从多源信息整合，包括搜索引擎、社交媒体、视频平台、专业网站等渠道获取信息，并将网页中的关键信息转化为结构化数据。例如，在面对如分析国家电投发展情况和投资情况的复杂任务时，能精准解析核心需求，高效拆解并执行任务，生成内容详实、结构合理、格式精美的完整网页报告。

Manus

Manus 同样具备强大的任务处理能力，能将复杂任务拆解成多个小步骤，自动规划并执行，最后给出完整的成果。它可以处理从日常小事到专业工作任务的各种需求，如市场调研、数据分析、内容创作等。不过，在处理任务时速度可能较慢，且在执行一些特定问题时可能会卡在原地。

（二）专家能力支持

扣子空间

扣子空间拥有专家 AI Agent 生态，汇聚了各领域专业的 AI Agent。例如，用户研究专家 Agent 主要面向产品负责人及专业的用户研究人员，在撰写问卷、分析问卷、撰写访谈提纲、总结访谈纪要等方面赋能用户洞察；华泰 A 股观察助手专家 Agent 基于专业数据和框架进行个股信息整理，为投资者总结自选股的最新情况，并以早报的形式发送，还支持 1 对 1 探讨股票观察。

Manus

Manus 在专业领域也有一定的表现，但从资料来看，其在特定领域的专家 Agent 生态不如扣子空间丰富和专业。

（三）协作模式

扣子空间

扣子空间有着独特的探索、规划双模式。用户既可以选择让 AI Agent 自动处理任务，省心省力；也能开启规划模式，与它携手并肩，面对高难度任务时充分结合自身智慧和 AI Agent 的优势，共同攻克难题。

Manus

文档中未明确提及类似扣子空间的双模式协作，但它在任务执行过程中允许用户实时查看工作内容或接管，提出临时要求，也具备一定的协作灵活性。

（四）能力拓展

扣子空间

借助 MCP 扩展集成，扣子空间为 AI Agent 拓展了无限的能力边界。它集成了丰富的官方 MCP 扩展，如高德地图、飞书云文档、墨迹天气等，在 Agent 执行任务过程中，会自动选择并调用合适的 MCP 扩展，无需用户额外配置。此外，还提供了一系列个性化的 MCP 扩展，上传至扩展库供用户使用。

Manus

Manus 能灵活调动各种工具，如浏览器、代码编辑器、数据分析软件等，但关于其类似扣子空间 MCP 扩展这样的能力拓展机制，资料中提及较少。

应用场景对比

（一）扣子空间

扣子空间的应用场景广泛，涵盖股票分析、用户研究、出行旅游、教学网站等多个领域。例如，在股票分析方面，内置华泰 A 股观察助手专家 Agent 支持跟踪复盘自选股和大盘；在用户研究方面，内置用户研究专家 Agent 能帮助产品负责人和用户研究人员进行问卷分析、访谈纪要总结等工作。

（二）Manus

Manus 的应用场景也十分丰富，包括专业研究（如 B2B 供应商采购分析、市场研究等）、日常生活（旅行规划、房产研究等）、数据分析、教育领域、生产力工具和创意娱乐等多个方面。

技术架构对比

（一）扣子空间

虽然文档中未详细阐述扣子空间的技术架构，但从其功能来看，它可能具备高效的任务调度和资源管理能力，以支持多智能体和 AI 应用的开发与运行。其可视化界面的设计可能依赖于前端技术，而后端则负责处理数据和逻辑运算。

（二）Manus

Manus 采用“多智能体协作系统”，通过规划代理、执行代理和验证代理的分工机制，模拟人类的工作流程。规划代理利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法优化任务拆解效率；执行代理负责调用工具完成具体操作；验证代理则通过对抗性测试模块检测结果的准确性。此外，还采用了虚拟机沙箱技术，实现异步任务处理、工具链安全调用和复杂依赖管理。

成本对比

（一）扣子空间

目前还在内测阶段，当前有邀请码是可以免费使用的，后续估计是会推出付费的。

这里分享几个扣子空间的邀请码给大家：

Z6NZFCXF

W3E97ZX4

SR6ERYNB

如果没抢到，可以直接获取→ 扣子空间邀请码购买

（二）Manus

当前有邀请码可免费试用，根据网上消息 Manus 单任务运行成本约 2 美元（基于 AWS Lambda 按需计费，128GB 内存实例运行 25 分钟，但未计入预训练模型摊销成本），仅为竞品 DeepResearch 的 1/10，具有一定的成本优势。不过，未来其商业化收费模式可能会对标 OpenAI 的 Agent 服务，面向中小型金融机构等客户。