智谱AI推出的AutoGLM沉思高调入场，官方直接定义它为"能探究开放式问题并根据结果执行操作的自主智能体"。这不禁让人想起Manus，同样是能干活的AI Agent，同样声称要解放人类生产力。
既然都是打工人，那就得拉出来溜溜。恰好我们手头有个真实需求——分析MCP（Model Context Protocol）方面的论文，这可是技术含量拉满的活儿。今天，我们就用这个硬核任务来一场正面PK，看看这两位"赛博打工人"到底谁更懂人类的心思。
评测机构：至顶AI实验室
测评时间：2025年3月29日
评测产品：AutoGLM沉思
主要参数：AutoGLM沉思是智谱AI最新推出的自主智能体产品。它的核心能力在于模拟人类思维过程，完成从数据检索、分析到生成报告的全链路工作。
评测主题：AutoGLM沉思能否吊打Manus？
AutoGLM沉思：智谱AI的新王牌
AutoGLM沉思是智谱AI最新推出的自主智能体产品。它的核心能力在于模拟人类思维过程，完成从数据检索、分析到生成报告的全链路工作。简单来说，就是你交代个活儿，它能自己琢磨着把事情办了。
这次我们测试的是AutoGLM沉思版本，作为智谱旗下的重点产品，它承载着与国际顶尖AI Agent一较高下的重任。
评测设计：一个真实的工作场景
为了公平起见，我们设计了一个标准化的测试任务：
任务要求：
寻找两篇关于MCP（Model Context Protocol）的论文
对每篇论文进行深度解读
生成科普报告，要求深入浅出、具有可读性
内容需适合在微信公众号传播
每篇报告约3000字
需要配图表等视觉元素
这个任务涵盖了信息检索、内容理解、创作生成等多个维度，基本能全面考察AI Agent的综合能力。
Round 1：Manus率先出击
我们先让Manus上场。输入提示词后，Manus的表现相当专业：
任务规划阶段：Manus首先给出了四条建议，要求明确：
MCP的具体领域定义
论文发表时间要求
科普报告的篇幅
是否需要视觉元素
在我们补充了MCP的定义（Model Context Protocol）、3000字左右的篇幅要求，以及需要图表等视觉元素后，Manus立即开始工作。
执行过程：从虚拟机界面可以清晰看到Manus的工作流程：
准备任务
搜索MCP相关论文
从中筛选两篇适合的论文
第一篇论文的阅读与报告创建
第二篇论文的阅读与报告创建
整个过程中，Manus访问了大量网页，搜集了丰富的资料。
成果展示：
用时：13分钟
第一篇文章：
《人机AI与数据的桥梁》
标题精准到位
内容涵盖MCP的核心架构、技术原理
结构清晰，科普性强
第二篇文章：
《技术实现与应用实践》
MCP架构详解
生命周期分析
代码示例与部署指南
高级功能介绍
内容更为详实
两篇文章都达到了"深入浅出、适合公众号传播"的标准，可以说是高质量的科普内容。
Round 2：AutoGLM沉思的挑战
接下来轮到AutoGLM沉思登场。我们输入了同样的任务要求。
初始问题：AutoGLM沉思一开始将MCP理解成了其他含义，出现了理解偏差。在我们补充正确的MCP定义后，它开始重新执行任务。
执行过程：与Manus不同的是，AutoGLM沉思的执行过程缺乏进度提示，等待时间较长且让人摸不着头脑。更关键的是：
尝试访问External IP时出现网络超时
多个网站（知乎、某些国外网站）访问受限
由于不是虚拟环境，网络访问存在明显限制
不得不转向其他中文平台获取资料
成果展示：
用时：35分钟
文章标题：
《大语言模型与外部数据连接的统一标准》
标题偏说明书风格，缺乏吸引力
内容更像是技术介绍文档
科普性和可读性明显不足
缺乏我们要求的"适合公众号传播"的调性
Manus：13分钟
AutoGLM沉思：35分钟
AutoGLM沉思耗时接近Manus的3倍，主要原因是网络访问受限导致的重复执行。
2. 理解能力
**Manus：**初始理解准确，快速进入工作状态
**AutoGLM沉思：**初始出现理解偏差，需要纠正
两者在纠正后都能及时调整，这方面基本打平。
3. 任务分配能力
Manus：任务分解清晰，每个步骤都有明确的目标和进度提示
AutoGLM沉思：任务执行过程不够透明，缺乏进度反馈
Manus在这一环节明显更胜一筹。
4. 内容生成质量
Manus：两篇文章都符合科普要求，标题吸引人，内容深入浅出，结构完整
AutoGLM沉思：**内容偏向技术说明书，缺乏科普文章的可读性和传播性
这是最关键的差距所在。
5. 网络访问能力
Manus：虚拟机环境，网络访问流畅，信息获取充分
AutoGLM沉思：非虚拟机环境，多个网站访问受限，信息获取受阻
技术架构的差异导致了实际使用体验的巨大差别。
结论：Manus暂时领先，但未来可期
从这次硬核评测来看，Manus在当前阶段更胜一筹。它在执行效率、任务规划、内容质量等方面都展现出了更成熟的表现。特别是虚拟机环境带来的网络访问优势，让它能够获取更全面的信息，生成更高质量的内容。
AutoGLM沉思则暴露出一些明显的问题：
网络环境限制严重影响信息获取
内容生成偏向技术文档，缺乏人文关怀
执行过程透明度不足
但是，这并不意味着AutoGLM沉思没有前景。恰恰相反，随着智谱AI推出虚拟机版本、优化网络访问能力，AutoGLM沉思的潜力不容小觑。毕竟，它背后是国产大模型的技术积累，以及对中文场景的深度理解。
更重要的是，这场"神仙打架"的最终赢家永远是我们人类用户。当AI Agent开始内卷，意味着：
更低的调用成本
更精准的指令理解
更聪明的数字助手
AI的进化，终将让每个人都能拥有自己的"赛博打工人"。这个未来，已经在路上了。
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