2024年，新加坡一支名为 Butterfly Effect 的创业团队收到了来自字节跳动的收购邀约。字节开价 3000 万美元，意图将这支团队整合进 Doubao 体系，补齐其当时在通用 Agent 领域的短板。不过这笔交易最终未能达成，创始团队拒绝了被“吞并”的命运，理由是估值偏低。
2025年3月，Butterfly Effect 推出全球第一款通用型智能体产品 Manus，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收购 Manus。
戏剧的是，仅仅9天以后，商务部表态：将对 Meta 收购 Manus 交易开展评估。
另一边，字节跳动错过 Manus 后，在今年年初推出专注办公场景的 AI 产品——AnyGen。很多人都把它视作 Manus 平替，但事实真的如此吗？
今天 K 姐就来测一测，看看它们到底有啥不一样，谁更适合咱打工人用。
01. 合适的办公搭子
办公场景，千年不变的就是写各种文档和 PPT 了。
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 表单预选的交互，有点让我“咦？”一下~
还是第一次看到这种交互，不是kuku的执行起来，而是让用户来选择补充它认为缺失的一些信息。
还是预勾选的，用户只需要确认+调整。
如果我们不修改，也没事，有倒计时提交时间，时间到了自动提交。避免提了需求之后切走界面，不会一直停着不动。
AnyGen 在体感上有很多新颖点，和市面上的工具打了一个反差感…
再来看看最终效果，实话说，有点子不错~
排版清晰，没有冗余的文字。
每一个页下方还提供了需要重点关注的，描述的一点没有AI味。
有条理的预算表也给我了：
但是没有 Manus 的优秀。
Manus 在预算表中，给出了每一个项目的省钱建议，还输出了可视化的饼图，让人一目了然哪里的花费占大头。
针对娱乐项目给了多个方案选择，而且还对性价比最高的方案做了凸显。
每日的行程，也具体到上、中、下午各干什么：
用Manus从输入提示词后，我真的是一点操作都没有，输出总共12页。整体风格极简，大方，完美契合旅游场景。
每个元素都支持直接编辑修改，调整布局。
一个字，牛！
不得不说，AngGen和Manus有的一拼。
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 开始列出了执行计划，先让用户看到计划，可以很大程度上提高安心度。
结果不用说，一如既往的稳，自动分成了中英文两个版本的文档。
但 AnyGen 却没有，一个文档中中英文穿插着，看起来有点乱…
需要再次通过提示词进行调整，获得两份文档。
但是 AnyGen 能对不满意的内容直接修改。
还支持用 AI 辅助修改，相当于你的实习生给你写了一个初版，在此修修改改就可以直接交差了。
内容上还附了产品介绍图（虽然是旧版）。
AnyGen 这两点比 Manus 的要好，Manus 不支持修改，也没有网站配图。
如果两个能结合起来就好了。
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 生成的配图效果也太生动了，每个物体做了拟人化。
绘本的文字内容有点少，每一页衔接的也不太自然。
不过要是老师，拿着这样的绘本，加上老师语言的讲解，我猜小朋友都得要求拖堂了吧~
Manus 就有意思了，它把故事部分和绘画部分拆成了两块。
故事内容生成了 PDF，也是通过拟人化的角色：
绘图部分，和 AnyGen 有点相似，但 Manus 的颜色更鲜艳，更有视觉冲击力。
配文几乎没有，小朋友看起来依旧有难度。
音频转录/总结
上周末唐杰、杨强、林俊旸、姚顺雨等AI大佬罕见在北京同台。我拿到了现场的音频，让 AnyGen 总结一下。
AnyGen 的速度比预期的要快，一个多小时的音频，10分钟不到就处理好了，不仅完整的转录，还生成了结构化的文档，文档的内容也很全。
核心结论速览：
- 分化的必然性： 2C 应用瓶颈在于上下文（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 的指令遵循能力挺强的，不仅输出了一份结构化清晰的文档，还提供了逐分钟进行的关键片段解读。
而 Manus，我以为最终会以失败告终
没想到不管失败多少次，Manus 都能一步一步的去找解决办法。最后完成任务。
虽然没有结构化的文档输出，但重点内容总结的和 AnyGen 一致。
也附上了详细的完整的转录文本。
02. 免费赚积分
上面所有的测试，不仅没有消耗积分，反而我还赚了点，性价比绝了。
免费领取积分和会员福利的方法我也都整理好了：
AnyGen
官网：https://www.anygen.io
通过分享邀请好友，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；
推出的新年奖励任务更厉害：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。
相当于只需要邀请24个朋友，就可以免费使用1年。
这可太不能错过了，先不说用不用，谁还没24个盆友，薅了再说（捂嘴笑.jgp)
Manus
官网：https://manus.im
登录可免费1000积分；每日刷新可得300积分；分享链接给好友，每人可获得 500 积分。
积分到手，友友们，一起实战起来吧~
03. 一些分享
整体实测下来，Manus 依旧是我心中最成熟、稳定、适合大众的通用 Agent。
Manus 就像一个想让我们彻底撒手的“全包型同事”。我们给定目标，Manus 从计划到执行一条龙搞定，风险在于过程的不可控。
AnyGen 更像一个与我们共创的搭子，我们有核心决策权，中间那些繁琐、磨人的环节，由 AnyGen 来接手。
所以说，Manus 和 AnyGen 的竞争关系其实很弱，更多的是生态位的互补。在实际工作中，我更愿意把它们搭配起来用。
Manus 的核心价值是端到端的推进能力，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 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 赛道大概率也不会只有一条路，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 更容易进入组织流程。
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，成为我们的全能伙伴。
原文链接：字节错过 Manus 后，推出的 AnyGen 不是竞争是互补
