说明：本文记录的是 2025 年 11 月前后各产品当时版本的实际测试结果。AI 产品迭代很快，当前表现可能已经不同；本文更适合作为一次历史横向测试参考。
生病在家闲来无事，把收藏了很久的“微舆”——
社区开发者做的一个非常优秀的开源项目，拿来与 Manus、MiniMax、ChatGPT 等产品的 Agent 做一次对比。
如果你想看看各家 AI Agent 在舆情分析上的表现，或者想使用“微舆”但还没来得及部署，可以看看这篇文章。
测试主题选择了当时讨论度较高的小鹏汽车智能机器人 IRON，也方便读者自行判断各家 Agent 的效果。
我主要从三个方面对比最终报告：
- 专业性、全面性、逻辑性
- 真实性、时效性
- 整体美观性，包括图标、图表与文字排版
评价说明
以下评价来自我的实际体验与主观判断，评分仅供参考。
零、前情提要
- 所有 Agent 使用相同提示词：小鹏汽车（XPENG）智能机器人 IRON 舆情报告
- Manus 使用 1.5 Lite 模型
- 微舆使用 Docker 部署，所有 AI 配置按照官方推荐模型设置
- Perplexity 使用 Pro 账户与实验室模式
| 名称 | 输出格式 |
|---|---|
| ChatGPT | PPT、PDF |
| Manus | PDF、PPT |
| MiniMax Free | HTML |
| MiniMax Pro | HTML、PPT |
| Perplexity Pro | |
| 微舆 | PDF、HTML |
一、ChatGPT
ChatGPT Agent 运行了十分钟后给出最终结果。
PDF：
PPT（ChatGPT 官方展示链接）：
打分：
| 方面 | 评价指标 | 星级 |
|---|---|---|
| 第一方面 | 专业性 | ★★★☆☆ |
| 全面性 | ★☆☆☆☆ | |
| 逻辑性 | ★★★☆☆ | |
| 第二方面 | 真实性 | ★★★★☆ |
| 时效性 | ★★★☆☆ | |
| 第三方面 | 整体美观性 | ★★☆☆☆ |
| 图标/图表 | ★☆☆☆☆ | |
| 文字美观性 | ★★☆☆☆ |
总分：2.5★
总结：ChatGPT 的 Agent 模式做出来的结果只能说能看，PDF 尚可，但 PPT 比较一般；整体信息来源偏少，主要围绕官网资料展开。
二、Manus
Manus 应该算是第一批进入大众视野的 Agent 产品。下面是它运行4分钟后的结果：
PDF：
PPT：与 PDF 版内容基本相同，因此不重复展示。
打分：
| 方面 | 评价指标 | 星级 |
|---|---|---|
| 第一方面 | 专业性 | ★★★☆☆ |
| 全面性 | ★★★☆☆ | |
| 逻辑性 | ★★☆☆☆ | |
| 第二方面 | 真实性 | ★★★★★ |
| 时效性 | ★★★★☆ | |
| 第三方面 | 整体美观性 | ★★★☆☆ |
| 图标/图表 | ★★★☆☆ | |
| 文字美观性 | ★★★★☆ |
总分：3.5★
总结：Manus 的 PPT 功能确实没有拖后腿，整体完成度不错，信息覆盖面也比我预想中更广。不过报告里用了较多篇幅给出“建议”，多少有点偏离我最初想看的内容。
三、MiniMax
当时我是从 MiniMax 的 Code 模型了解到这项功能的，于是也一起测试。不过它的 PPT 和 PDF 导出功能一直转圈，因此主要看 HTML 结果。
Free 版本
Pro 版本
打分：
| 方面 | 评价指标 | 星级 |
|---|---|---|
| 第一方面 | 专业性 | ★★★★☆ |
| 全面性 | ★★★★☆ | |
| 逻辑性 | ★★★★☆ | |
| 第二方面 | 真实性 | ★★★☆☆ |
| 时效性 | ★★★★☆ | |
| 第三方面 | 整体美观性 | ★★★☆☆ |
| 图标/图表 | ★★★★☆ | |
| 文字美观性 | ★★★★☆ |
总分：3.72★
总结：MiniMax Pro 的表现出乎我的意料，尤其是图标绘制方面很不错。Free 版本也能用，但数据广度和准确性明显弱一些。Pro 版本同样存在轻微偏题，建议和背景介绍占用了较多篇幅。
四、Perplexity
根据读者建议，我在 11 月 13 日补充测试了以搜索见长的 Perplexity。
PDF：
打分：
| 方面 | 评价指标 | 星级 |
|---|---|---|
| 第一方面 | 专业性 | ★★★★☆ |
| 全面性 | ★★★★☆ | |
| 逻辑性 | ★★★★☆ | |
| 第二方面 | 真实性 | ★★★★★ |
| 时效性 | ★★★★★ | |
| 第三方面 | 整体美观性 | ★★★☆☆ |
| 图标/图表 | ★★☆☆☆ | |
| 文字美观性 | ★★★☆☆ |
总分：3.75★
总结：不愧是以搜索见长的产品，事件覆盖比较全面，信息组织也有逻辑。美中不足的是图表表现一般，有些地方像是为了做图表而做图表。
五、微舆（BettaFish）
微舆是社区开发者制作的开源项目，当时已经获得约 2.2k Star。作为一个专门面向舆情分析的 Agent，它运行了90分钟，消耗总计超过 250 万 Token。
HTML：
PDF 部分截图：
打分：
| 方面 | 评价指标 | 星级 |
|---|---|---|
| 第一方面 | 专业性 | ★★★★★ |
| 全面性 | ★★★★★ | |
| 逻辑性 | ★★★★★ | |
| 第二方面 | 真实性 | ★☆☆☆☆ |
| 时效性 | ★★★★★ | |
| 第三方面 | 整体美观性 | ★★★☆☆ |
| 图标/图表 | ★★★★☆ | |
| 文字美观性 | ★★★★☆ |
总分：4★
总结：尽管开始前我已经做好了“专业型工具应该更强”的心理准备，但结果出来后还是很震惊。它本身就是为舆情分析设计的，报告结构和专业感非常强。不过 PDF 后半部分有些图表位置错乱。
需要特别注意：这次测试中，报告里有大量内容无法验证，部分数字和事件可能是虚构或明显夸大。因为默认 Docker 部署不会自动运行爬虫，这次测试并未先向数据库写入足够的真实素材，这很可能是产生问题的重要原因。
给准备使用微舆的读者的建议是：先运行 MindSpider 爬虫，或导入其他合规数据源，把数据库填充起来，再让 Insight Agent 工作；否则它可能只能依赖语言模型自行补全。
Docker 一键启动只会拉起主应用和数据库容器，不会自动执行爬虫写入内容。Insight Agent 的核心能力来自 MediaCrawlerDB 对本地舆情库的 SQL 查询，如果数据库没有素材，查询结果就是空列表。
即使查询结果为空，流程仍可能把空列表送进总结节点；而提示词又要求生成数据充分、引用丰富的内容，这会促使模型靠想象补齐细节，增加幻觉风险。
无法验证的具体事件和数据
- “10月23日工信部备案信息泄露”：没有找到相关报道，报告时间线与实际发布信息不符。
- “480元/小时维护费”：没有找到官方或媒体确认的成本数据。
- “1143元/小时综合成本”：没有找到来源支撑，可能是分析中的推测。
- “宝钢4.2/8小时效率数据”：没有找到报道披露该具体效率数据。
- “负面舆情占比51.4%”等比例：没有找到第三方舆情监测机构的对应数据。
- “关节异响”等技术问题：公开讨论主要集中在“藏真人”质疑，没有查到对应故障报道。
- “供应链中断”等商业风险：没有找到相关负面报道，可能属于情景推演。
六、总结
严格来说，把微舆这样的专业型 Agent 与 Manus 等通用 Agent 放在一起比较并不完全公平。
抛开微舆这个专业选手不谈，在这次测试中，我的个人主观排序是：
- MiniMax Agent 与 Perplexity
- Manus Agent
- ChatGPT Agent
以上仅代表这次测试中的个人体验。比“哪家第一”更重要的结论是：舆情报告越专业、数字越具体，越需要人工核实。排版精美、语气笃定，并不等于数据真实。
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