昨天（7月18日）凌晨，OpenAI推出了一款新产品，ChatGPT agent。

最兴奋的不是广大用户（毕竟200刀的Pro用户没那么多），而是各家Agent竞品。

Manus发布多则推文与ChatGPT agent“正面较量”。图片来自：https://x.com/ManusAI_HQ/status/1945954009547677992

Manus连发十几条推文，把自己的Agent产品和OpenAI的新Agent一项项对比，暗示自己才是更早、更快、更好用的那一个。

Genspark创始人发推文展示Genspark和ChatGPT agent结果对比。图片来自：https://x.com/genspark_ai/status/1946005869533311030

Genspark也发了个轻描淡写但意味深长的demo，说自己在同样的提示词下“一次搞定”，并补了一句：

我们不想制造什么drama（戏剧性效果），只是为整个Agent生态感到兴奋。当然，也为我们自己的丝滑体验小小自豪一下。

这场热闹，不像是一家巨头发布新品，更像是扔进Agent市场的一颗“竞品炸弹”。

OpenAI发布的这个ChatGPT agent到底怎么样？能让同类产品连夜上线battle模式？

目前ChatGPT agent已经向全部的Pro用户推出。而由于需求高于预期，Plus和Team用户将于周一开始获得访问权限。

我们搜集了一些网友们的实测案例分享，试着还原一下Agent的基本样子，也找来了Kimi、Manus、Minimax几个典型的对手，做了一次实测对比。

看看这个迟到几个月才出现的ChatGPT Agent，到底是王者归来，还是落后补作业。

它确实能替你干活，但是不是“万能”还得另说

博主@rowancheung提前获得了访问权限，他尝试要ChatGPT agent给他生成一份完整的退休计划PPT。

他输入的提示词是：

为年收入50万美元、希望30岁退休并拥有500万美元的人创建一个FIRE模型。
模型包括极端储蓄率（80%+）、税收优化、高效复利的投资策略，以及在加拿大温哥华生活的生活成本。包含不同提款率的情景，并展示与传统退休计划相比需要作出的牺牲。
然后，创建一个可下载的演示文稿。

ChatGPT agent的流程还是很顺的，只花了20分钟左右的时间就帮他完成了任务，生成了完整的PPT。

查找当地税法（温哥华），并分析平均每月支出率；
计算30岁退休所需的储蓄，研究最优投资配置；
发现全新的税收优化策略，构建多个FIRE场景；

创建了可下载的演示文稿，其中包含结果。

依旧是在ChatGPT的聊天窗口里面进行，它甚至不需要询问额外的偏好或者其他信息，直接启用虚拟电脑，自动搜索和总结归纳信息，过程中完全不需要自己动手点击。

最后ChatGPT agent生成了一份14页的PPT文档。说实话，我看到这个成品是有点失望的，因为实在是太简陋了。

来源:https://x.com/rowancheung/status/1945896543263080736

这位博主说如果他请一位财务顾问来做这件事，他需要花费5000多美元，而且要花几周的时间。

当被其他用户问到，觉得ChatGPT agent怎么样，是不是一款令人惊喜的产品，还是仅仅是功能的增强时？他也直接说，最令人印象深刻的是电子表格和幻灯片生成功能，但结果与我使用Manus或Genspark获得的结果类似。

鉴于大多数人还没有尝试过其他工具，它对大多数人来说都会是令人兴奋的。

言外之意大概是，如果你尝试过其他工具，大概兴奋不起来。

还有其他用户分享通过ChatGPT agent来帮助他准备一份购物清单。他说看着ChatGPT浏览网站、提示他输入登录详细信息、将商品添加到购物车并自主完成整个过程，是令人难以置信。

不过他在评论区也提到如果是自己去做这件事情，可能会更快。

网上的案例分享大多都是在解决一些生成PPT、表格或者制定计划清单等任务上。但很明显，我们的生活里面远不止这些问题需要Deep Research。

同样的，规划行程之类的问题还是更偏向于模糊性质的任务。对于我们实际工作生活中要处理的，更严肃的，需要更高准确度的任务，ChatGPT agent输出的内容想必经不起太多的推敲。

不过，它确实是做到了一个“进化版”的ChatGPT。

Manus、Kimi、Minimax表示：我做得更好

我们让Kimi、Minimax、和Manus也一起来做了“加拿大退休计划”这个任务，看看ChatGPT agent是否比这些先前推出的产品更出色。

首先是Manus，它的速度是最快的。我把需求发送给它，十分钟不到的时间，它就结束了整个任务。

和ChatGPT agent一样，Manus也会启用一个“Manus的电脑”来可视化模型执行任务的过程。

但是最后的结果，明显会比使用ChatGPT agent生成的PPT更“好看”的感觉。至少，Manus不像ChatGPT agent只是单纯的黑白。

而在内容上，它给我生成了10页的PPT，可能是中英文切换的原因，Manus内容比ChatGPT要更宽泛一点，整体上是差不多。

此外，相比ChatGPT agent，Manus不会在PPT文档里面标注引用的信息源。

访问链接：https://manus.im/share/kwujwPDSTQe4y8vAKQZR5Q

Manus官方自己也下场，做了多个和ChatGPT agent对比的尝试，正面硬刚。

首先是在新加坡设立企业这个任务，Manus说，自己能够提供更优质的研究和演示文稿。

在加拿大退休计划任务上，Manus是实际地完成了这件事情，而ChatGPT agent停留在空泛的计划上。

第三个对比是计划一次3天的棕榈泉网球之旅，ChatGPT依旧是白底黑字的PPT，Manus则是色彩丰富，使用符合棕榈泉、网球等特点的图片背景。

在旧金山城市预算分析与演示这个任务上，Manus提到自己不仅是给你数据，还完成了一个项目；截图里显示ChatGPT生成的PPT只是表格，而没有可视化的分析……

多个对比，从电子商务、金融分析、餐厅预订、航班查找、行程规划、和报告分析等不同的任务上，Manus都表示比ChatGPT agent聪明，且生成的内容更全面、更好看。

Manus还在更新相关的对比情况，目前已经发布了10个与ChatGPT agent比较的推文。

第二个我们尝试了Minimax，它花的时间很长，大概有将近一个小时。Minimax也会有一个类似虚拟电脑的“Minimax视窗”，就像ChatGPT agent或者Manus一样，实时地显示它的思考和行动过程。

让我感到惊喜的是，Minimax不仅给我提供了可以下载编辑的PPT文档，还有一份纯文字的PDF报告，同时还给了我一份在线浏览的链接。

Minimax生成的文字报告

在线浏览：https://rd4hl2nxlutu.space.minimax.io/

对比Manus，我觉得Minimax这份报告又更严谨，无论是内容上要更详尽，还是数据的可视化效果，都做的比ChatGPT agent和Manus要好。

最后是花了最长研究时间的Kimi，大概有超过一个小时。它是目前还没有被完全叫做Agent的一个产品，仍然是以Deep Research的形式出现，所以它没有虚拟电脑实时显示过程这个页面。

就像前段时间，Kimi团队成员在自己的博客里面写到的一样，Kimi做的不只是一个聊天机器人。它可以做的，不再是简单的返回Markdown文本，而是从chat-first到artifact-first（从“以对话为中心”到“以任务成果为中心”），让AI构建交互式前端。

博客里面也提到，他对于Agentic Model的理解，是一个必须能循环性完成任务的模型。一个Agentic Model，不是你问一句、它答一句的“问答机”，而是一个能自己“观察、思考、尝试、纠错、再尝试”，最终完成复杂任务的模型。

大概正因为如此，Kimi也是唯一一个，在获取到我的任务提示词之后，会问我现在多大，租房还是买房等等问题的助手。这也让我觉得，这才像是一个现实生活中真正的“秘书”。

最后，Kimi深度研究的结果也是最让我满意的，它生成的报告非常非常的长，内容也是最详细的，同样在PPT文档里面也会有信息引用的标注。

此处仅展示全部内容的50%左右，预览链接：https://www.kimi.com/preview/1981ba88-3871-8785-9e20-edd331000509

ChatGPT agent作为新入局的Agent产品，给我的感觉就是像他们直播的时候说的一样：

ChatGPT智能体将Operator与网站交互的能力、深入研究在整合网络信息方面的优势，以及ChatGPT的对话能力有机融合，形成一个统一的智能体系统。

它也就只是把Deep Research、Operator、ChatGPT这三样结合起来了。

所以，它生成的PPT会很像是Deep Research的文字版，不会像Kimi、Manus这些产品，在前端、产品美学上下功夫。

但他们还是有一个共同点，就是这些Agent产品已经能完成复杂内容任务，且体验越来越像是“协作型AI工具”而非“问答机器人”了。

我想这次ChatGPT agent的出现，可能不是多么厉害的“革命性升级”，但确实是另一个信号：

从“回答问题”到“执行任务”，AI的形态正在变化，而大模型AI公司的野心也开始从语言模型本身，扩展到“谁来承载未来人机交互的主入口”。

ChatGPT Agent遭暴击，国产AI轮番“公开处刑”