Agentes Generales vs Agentes Verticales | Original, traducido por IA
Manus se promociona como una herramienta de agente IA general, aunque probably no funcione muy bien.
Una razón es que es muy lenta, hace mucho trabajo innecesario y es ineficiente. Otra razón es que si encuentra un problema complejo o un punto débil, es probable que falle en su tarea.
Los agentes verticales funcionan muy bien porque son altamente especializados. Están diseñados para tareas muy específicas. Hay decenas de bases de datos y más de cien frameworks de desarrollo web como Spring. También hay numerosos frameworks web, como Vue o React.
Dify se centra en usar IA para conectar flujo de trabajo, empleando un método de arrastrar y conectar para definir flujo de trabajo de IA. Tienen que hacer mucho para conectar información, datos y plataformas.
También he construido algunos agente simples, como un agente de refactorización de código Python, un agente de corrección gramatical, un agente de corrección de errores y un agente de fusión de ensayo.
El código es muy flexible. Entonces, Dify solo cubre una pequeña porción del espacio de ideas posibles.
Manus realiza tareas y muestra a los usuarios cómo funciona usando un método VNC para mostrar una computadora.
Creo que el futuro sesettará en estos dos enfoques.
Para Manus, necesitas cargar código o texto para realizar tareas, lo cual no es conveniente. Con Dify, necesitas construir flujo de trabajo usando arrastre y soltar, similar a MIT Scratch.
¿Por qué no es Scratch tan popular como Python? Porque con Python, puedes hacer muchas cosas, mientras que Scratch está limitado a programas simples con fines educativos.
Probablemente Dify tenga limitaciones similares.
Manus puede manejar muchas tareas simples. Sin embargo, para algunas tareas, especialmente las que golpean las debilidades de Manus, fallará.
También, muchos programas o servicios llevan tiempo instalar. En el enfoque de Manus, este proceso es lento.
Como programador, uso IA con Python para construir mis agentes verticales. Este es el enfoque más simple para mí. También puedo configurar prompts y contextos para asegurar una salida relativamente estable de las API de LLM.
Manus y Dify también se construyen con estas API de LLM. Su ventaja es que ya tienen muchas herramientas o código listo para usar.
Si quiero construir un agente de bot de Twitter, usar Dify podría ser más conveniente que construirlo yo mismo con tecnologías de código abierto.