前言
大家好，我是老马。
最近 AI 如火如荼，Deepseek, 机器人、manus 令人应接不暇。
还是那句话，打不过就加入。
最近这个 manus 虽然申请了体验码，但是短期内估计无法真实体验。只能先观望一下。
是什么？
Manus AI 是由中国团队Monica.im于2025年3月5日发布的全球首款通用型AI Agent，其名称源自拉丁语“Mens et Manus”（意为“手脑并用”），定位为连接思维与行动的智能体。
与传统AI模型（如ChatGPT、DeepSeek）不同，Manus不仅能生成建议，还能通过自主规划、调用工具和执行任务，直接交付完整的成果。
例如，它可完成简历筛选、股票分析、网站搭建等复杂任务，功能覆盖教育、金融、设计等40余个场景。
研发团队与背景
创始人肖弘：90后连续创业者，华中科技大学软件工程专业毕业，曾推出服务200万企业的“微伴助手”及海外爆款AI插件Monica。
团队背景：母公司BUTTERFLYEFFECT（蝴蝶效应）于2024年完成A轮融资，获多家头部基金支持。
开源计划：未来将开源部分模型（尤其是推理模块），推动社区共建。
核心架构与设计哲学
1. 多智能体协同架构
Manus采用“规划-执行-验证”三阶段分工的Multiple Agent架构：
规划代理：拆解用户需求为可执行步骤，类似“项目经理”。
执行代理：调用工具（如浏览器、代码编辑器）完成任务，如爬取数据或编写代码。
验证代理：确保结果符合预期，并进行迭代优化。
这种架构通过并行计算提升效率，且在云端虚拟机中运行，支持异步处理。
2. “少结构，多智能”理念
Manus强调通过高质量数据、灵活架构和强大模型的结合，自然涌现AI能力，而非依赖预设规则。
例如，其工具调用能力无需人工设计流程，可自主整合API、终端等资源。
3. 性能验证
在GAIA基准测试（Meta AI等机构提出的通用AI助手评估体系）中，Manus在三个难度级别均超越OpenAI的DeepResearch，尤其在工具调用任务中表现突出。
核心功能与差异化优势
1. 全链路自主执行
Manus可独立完成从指令理解到成果交付的全流程，例如：
人力资源：解压简历包→分析内容→生成排名表格→记忆用户偏好（如Excel格式优先）。
金融分析：调用API获取股价数据→编写代码分析相关性→部署可视化网站供团队协作。
生活服务：结合预算与学区需求筛选纽约房源→生成购房策略报告。
2. 工具链深度整合
支持调用浏览器、Photoshop插件、数据分析工具等，甚至可操作第三方应用。例如，在创意设计中，Manus能生成UI界面并调用设计工具优化。
3. 持续学习与记忆优化
基于用户历史交互数据，Manus可优化任务执行策略。例如，HR多次使用简历筛选后，系统会自动调整评估标准以提高效率。
4. 云端异步处理
用户可关闭设备，任务完成后通过通知获取结果，适合耗时操作（如市场数据分析）。
争议与挑战
技术质疑：部分观点认为其核心能力依赖工程封装（如多模型协同），而非底层算法突破。
伦理风险：可能冲击人力资源、数据分析等岗位，需平衡效率提升与社会就业。
商业化隐忧：用户实测反馈显示，复杂任务（如交互式游戏开发）存在失败率，需进一步优化。
同类产品的差异化对比
和目前大火的 DS 对比如下：
| 维度 | Manus | DeepSeek |
|---|---|---|
| 核心定位 | 执行型“全能助理”，动手能力优先 | 知识型“超级大脑”，侧重语言生成与推理 |
| 技术架构 | 多智能体协作，工具链整合 | 单一语言模型，依赖纯文本交互 |
| 输出形式 | 直接交付成果（报告、代码、网站等） | 提供建议或文本内容（如文章、合同） |
| 适用场景 | 自动化运营、数据分析、跨领域任务执行 | 文案创作、学术问答、内容润色 |
| 用户交互 | 需明确指令，支持复杂流程 | 对话式交互，操作简单 |
| 成本模式 | 按任务量收费（预计） | 开源免费或低价订阅 |
展望与挑战
Manus团队提出三大方向：技术普惠（降低使用门槛）、场景扩展（医疗、制造等垂直领域）、人机协同（优化交互体验）。
其长期目标是成为“LLM-OS（大模型操作系统）的核心”，推动AI从生成答案向闭环执行的范式升级。
然而，需警惕过度营销透支技术公信力，并解决数据隐私、任务可靠性等挑战。
