要點:
中國AI公司Monica團隊推出的Manus，作為全球首款通用型AI智能體，突破了傳統大模型的局限，展示了AI智能體在未來應用中的巨大潛力，引發業界對AI Agent領域的廣泛期待。
在人工智能的快速發展中，AI產品逐漸走向了更加智能化、更加具備實際應用價值的方向。隨着技朮的突破和企業的創新，AI正不斷從單一的語言模型走向更復雜的智能系統，能夠理解并執行任務，甚至具備類似人類的思考和行動能力。
3月6日凌晨，中國AI團隊Monica宣布推出全球首款通用型AI智能體產品Manus。據悉，Manus在GAIA基准測試中取得了SOTA（State-of-the-Art）的成績，顯示其性能超越Open AI的同層次大模型。Manus的重大創新，不僅為人們展示了AI智能體的未來潛力，也激起了業界對於這一領域突破的期待。
Manus：從思考到行動的AI Agent
近日，Manus推出預覽版後，僅僅20小時便在網路上引起廣泛關注。“Manus”這一名稱源自著名格言“Mens et Manus”，意指“心與手”。它是指一款連接思維和行動的通用人工智能體/AI Agent，不僅能思考、交付答案，還會交付結果。Manus擅長處理生活和工作各項任務，讓你即便在休息的時候它來完成一切。
什么是通用人工智能體/AI Agent？
簡單理解就是更接近人類做事步驟的一款機器人。Manus擁有廣泛的應用範圍，從製作定制的旅遊指南到深入分析特斯拉的股票都能勝任。該團隊指出，Manus在GAIA（評估通用人工智能助理解決現實問題的基準）上，在所有三個難度級別中都表現出色，超越了OpenAI等同級別的模型，取得了領先的成績。
Manus和現有的ChatGPT、Deepseek這類的大模型有什么區別呢？
像ChatGPT和DeepSeek這樣的大型語言模型/LLM，它們的核心優勢是經過大規模文本數據訓練后，具備了強大的語言理解和生成能力。它們能夠根據用戶輸入的提示詞生成連貫的文本，執行諸如問答、文本摘要和翻譯等自然語言處理任務。然而，LLM本質上是模型，側重於對語言的預測和生成，缺乏自主行動的能力。
而以Manus為代表的Agent的核心在於自主行動。它不僅能夠理解語言，還能夠感知環境、做出決策、執行動作，并與外部世界進行交互。Manus作為agent，意味着它具備了自主規划和執行任務的能力。它能夠根據用戶指令調用外部工具和資源，完成復雜的任務。Agent的重點在於“行動”，強調自主規划和計划實施。
而兩者的結合，正是人工智能AI發展的趨勢!
LLM可以作為Agent的“大腦”，為其提供語言理解和生成能力，而Agent則可以利用LLM的知識和推理能力更好地完成任務。例如，Agent可以利用LLM理解用戶指令，然后調用搜索引擎和日曆等工具完成預定會議或查詢信息等任務。因此，LLM是Agent大腦的組成部分，而Agent是擁有行動能力的主體。LLM側重於語言處理，Agent側重於自主行動，二者的結合將創造出更加智能和強大的AI系統。
在官方發布的視頻中，分別介紹了三個Manus在實際使用場景中所完成的工作案例
第一個任務是篩選簡曆。從15份簡曆中，為強化學習算法工程師職位推荐合適的候選人，并根據他們在強化學習方面的專業知識對候選人進行排名。
在這個演示中，你甚至不需要手動解壓壓縮文件或逐一上傳其中的簡曆。Manus就像一個“實習生”，能夠自動解壓文件，逐頁瀏覽每一份簡曆，并提取其中的重要信息。
Manus能夠自動理解“解壓老板扔過來的打包文件”這一隱性指令，展現出了類似人類實習生的能力。在Manus給出的結果中，不僅包含自動生成的排名建議，還會根據工作經驗等關鍵維度，將候選人分為不同等級。若用戶希望以Excel表格的方式展示結果，Manus還能自動通過編寫Python腳本來生成相應的表格。
更令人驚訝的是，Manus具備記憶功能，它能在這個過程中記錄下“用戶更傾向於以表格形式接收結果”這一偏好，并在未來處理類似任務時，優先選擇使用表格來呈現結果。
第二個案例是房產篩選。在這個案例中，用戶希望在紐約購買房產，并提出了几個具體要求：希望所在社區安全、犯罪率低，且有優質的中小學教育資源。當然，最重要的還有預算，必須足夠在每月固定收入的情況下負擔得起。
Manus AI在處理這一需求時，將復雜的任務拆解為多個待辦事項，包括研究安全社區、識別優質學校、計算預算、搜索房產等。它通過網絡搜索，仔細閱讀關於紐約最安全社區的文章，并收集相關信息。
接着，Manus編寫了一個Python程序，根據用戶的收入計算其可負擔的房產預算。結合房地產網站上的房價信息，它根據預算范圍篩選出符合條件的房產。
最后，Manus將所有收集到的信息整合起來，撰寫了一份詳細的報告，內容涵蓋社區安全分析、學校質量評估、預算分析、推荐房產列表以及相關資源鏈接，這一切就像一個專業的房地產經紀人所做的工作一樣。由於Manus完全基於用戶利益進行操作，使用體驗也顯得格外出色。
在最后一個案例中，Manus展示了其強大的股票價格分析能力。任務是分析過去三年中，英偉達/Nvidia、邁威爾/Marvell Technology科技和台積電/TSMC三只股票價格之間的相關性。盡管這三支股票之間通常有較強的關聯性，但對於新手用戶來說，快速理清其中的因果關系可能并不容易。
Manus的操作就像一位真正的股票經紀人。它首先通過API訪問雅虎金融等信息平台，獲取股票曆史數據，并交叉驗證數據的准確性，避免單一數據源可能帶來的誤導，確保最終分析結果的可靠性。
在這個案例中，Manus運用了Python編程技能，進行數據分析和可視化，同時結合金融領域的專業工具，最終通過數據圖表和詳細分析報告向用戶清晰地反饋了這些股票之間的因果關系，這就像是金融領域“實習生”在日常工作中做的任務。
此外，Manus官網還展示了十多個它可以應用的場景，例如幫助用戶整理旅行行程、提供個性化的旅游路線推荐，甚至可以學習使用各種復雜工具，來高效地完成日常工作。
隨着自主學習的加入，AI Agent的通用性得到大幅提升。在用戶的實際測試中，Manus能夠根據描述的視頻畫面內容，精准地跨越平台限制，找到某個特定抖音短視頻的鏈接，這展現了其強大的信息處理能力。
突破傳統“AI Agent”：模擬人類思考與執行的智能助手
從上述案例可以看出，Manus的真正優勢并非傳統意義上的“AI Agent”概念，而在於它能夠“模擬人類的工作方式”。與單純的“計算執行”不同，Manus的工作邏輯更接近於“思考并執行指令”。它并沒有做出人類無法完成的任務，這也是為何一些體驗過當前版本Manus的用戶將其形容為“實習生”。
在Manus的官網上，展示了許多它能夠完成的任務，其中有一個案例演示了如何在B2B業務中使用Manus，快速、精准地將訂貨需求與全球供應商匹配。在類似的需求場景中，平台通常會整合全球供應鏈企業信息，幫助用戶完成供貨商與需求方的匹配，這在行業內是一種常見做法。但在Manus的案例中，你會看到完全不同的操作方式。
Manus AI釆用了名為“Multiple Agent”的架搆，運行在獨立的虛擬機中。通過規划代理、執行代理和驗證代理的協作機制，它極大地提高了處理復雜任務的效率，并通過并行計算大大縮短了響應時間。
在這一架搆中，每個代理都基於獨立的語言模型或強化學習模型，通過API或消息隊列進行通信。每個任務都在沙盒環境中執行，避免互相干擾，并且能夠支持云端擴展。每個獨立模型都能夠模擬人類處理任務的流程，比如先進行思考與規划，理解復雜的指令并拆解為可執行的步驟，然后調用合適的工具。
換句話說，Manus的多代理架搆更像是由多個助理協作完成不同任務，它們負責資源檢索、信息對接、有效性驗證等，幫助你完成整個工作流程。這不僅像是一個“實習生”，更像是一個微縮版的“部門主管”。
在B2B業務的案例中，Manus通過網頁爬蟲技朮及編寫和執行代碼的能力，能夠在互聯網中自動檢索信息，依據用戶需求，從產品質量、價格、交貨能力等多個維度，為用戶匹配最合適的供應商。這些信息不僅以圖表的方式直觀呈現，還能提供進一步的操作建議。
Manus的發布恰逢中國一系列新人工智能產品的推出，尤其是在今年早些時候，DeepSeek R1的發布引起了人們對中國人工智能能力的關注。DeepSeek宣稱其產品可以與OpenAI的GPT等競爭對手相媲美，且使用較舊的硬件和更低的預算。
Manus發布后，許多媒體將其稱為“AI代理的‘GPT 時刻’到來”，認為這一產品震撼了整個AI圈。然而，由於該產品釆用邀請碼制度，并處於內測階段，除了部分內測用戶分享了Manus的實際使用案例外，大多數渴望體驗的用戶被“擋在門外”。
在一些二手交易平台，一個Manus內測的邀請碼被炒到了5萬元以上，但卻有價無市。在A股市場，新開普、漢得信息、鼎捷數智等AI智能體概念股集體漲停，引發市場狂歡。
然而，引發關注的同時，由於Manus釆用邀請內測的限制，導致多數觀眾乃至於業內人士無法體驗到這一款AI Agent帶來的創新體驗，這一舉動也被業界質疑為“飢餓營銷+套殼炒作”。許多媒體人士開始對該產品的真實效果提出疑問，指出，“Manus 這家公司似乎在市場營銷上投入了大量資金，通過科技媒體和KOL的轉發與點贊來炒作，宣稱這是AI代理的‘GPT 時刻’，或是Agent的DeepSeek時刻，結果卻發現創始人是連續創業者。”
但也有AI圈人士表示，“Manus的爆火，其實背后反映的是大眾對於以Manus為代表的這一類AI Agent產品的期待，DeepSeek出圈后，中國對於AI大模型底層優化層面的信心逐漸恢復，各大廠商也紛紛接入了這一DeepSeek，在此基礎上，下一個現象級的本土AI原生應用何時爆發，成為大家新的期待點，在一定程度上Manus的出圈，無論是營銷還是產品形態上都滿足了大家的這種期待，只是不知最終這款產品的表現能否達到大眾的期待。”
迫於輿論壓力，Manus AI合伙人張濤今天兩次澄清“從未投入任何市場推廣預算”，釆用邀請碼機制是“服務器容量有限不得已而為之”。
此前，Manus出現之前，業內便已經紛紛預測，“2025年將成為AI Agent商業化應用元年。”DeepSeek爆火之后，其背后的V3、R1等多款AI大模型帶來的工程優化和能力提升，快速引爆了市場熱情，在此基礎上，誰能基於這些模型能力打造出下一個超級App、超級Agent？成為大眾關注的焦點。Manus出圈背后，誰將成為下一個AI Agent的現象級產品，同樣備受市場期待。
隨着Manus的發布，我們正在見證人工智能從單純的語言處理轉向更加復雜的任務執行與自主行動的新時代。Manus不僅僅是一個工具，它是一位能夠自主思考并執行任務的“數字助理”，其通過不斷學習與優化，逐步接近人類的工作方式，賦能我們更高效地完成日常事務。在這個智能化加速的時代，Manus或許正是未來AI Agent廣泛普及的開始，它將重新定義我們與人工智能的關系，推動各行各業邁向更加智能、自動化的未來。
3月11日最新消息:
Manus官方微博宣布，與阿里Qwen通義千問團隊正式達成策略合作。雙方將基於通義千問系列開源模型，在國產模型和算力平台上實現Manus的全部功能。目前兩家技術團隊已展開緊密協作，致力於為中國用戶打造更具創造力的通用智能體產品。阿里巴巴的一位發言人證實了這項合作關係。發言人表示：“我們期待與更多全球人工智慧創新者合作。”
