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发表于 昨天 14:42
Manus是由Monica公司发布的全球首款通用型AI Agent产品，定位于一个性能强大的通用型助手，能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整的任务成果。
Manus 这个名字灵感来源于拉丁格言 “Mens et Manus”（意为“头脑与双手”），寓意它既能动脑也能动手。
Manus的核心能力
之前的AI助手（如ChatGPT）的局限在于能说不会做——它们擅长生成文本、回答问题，但无法将想法转化为实际成果。而Manus的定位是通用人工智能代理，核心价值在于自主完成任务。不过Manus并非完全从零构建，它整合了Anthropic的Claude、阿里巴巴的Qwen等现有模型，通过微调实现多任务处理。
根据官方资料，Manus可独立完成跨领域任务，包括复杂流程自动化（撰写报告、做表、分析数据、安排行程）、多模态操作（处理文本、图像、代码）以及异步执行（即使设备关闭，任务仍可在云端持续运行）。这一能力主要依赖：
● 多代理架构：规划代理、执行代理、验证代理分工协作，模仿人类任务分解逻辑。每个代理在独立虚拟机中运行，通过API或消息队列通信，任务在沙盒环境中执行以避免干扰，并通过云扩展实现高可扩展性。
● 工具集成：调用Web浏览器、代码编辑器、数据库等外部工具，实现端到端闭环。例如，在房地产研究中，Manus使用Python计算预算并生成详细报告；在股票分析中，它直接调用金融API获取数据并可视化结果。
● 自适应学习：从用户互动中优化流程，提供个性化响应。例如，用户多次要求旅行规划后，Manus会自动优先考虑偏好酒店或交通方式。
Manus在MetaAI等机构设计的GAIA基准测试中表现亮眼，得分超越OpenAI DeepResearch等主流模型：
● Level1（基础任务）：86.5%（DeepResearch为74.3%）；
● Level2（多步骤任务）：70.1%（DeepResearch为69.1%）；
● Level3（复杂决策）：48.7%（DeepResearch为44.4%）。
这一测试的关键在于解决现实问题而非记忆知识。例如，Manus可以在无人工干预下完成某安全社区调查、预算计算和房源筛选的复合任务。测试结果证明，它的能力已从实验室走向真实场景。
Manusvs与传统AI模型比较
与ChatGPT、Gemini等模型相比，Manus的差异点在于结果导向。
功能对比
● ChatGPT：生成旅行建议，但无法预订航班或生成行程表；
● Manus：直接输出完整旅行计划，包括机票、酒店、预算报告，甚至实时更新突发状况（如天气变化）。类似案例还包括网站开发（从需求到代码的全流程执行）和课程设计（自动生成教学大纲与习题库）。这种端到端交付能力，使其更像数字员工，而非工具。
行业影响
Manus的潜力可以在多个领域显现：
● 企业端：替代传统SaaS工具，自动化市场调研、客户管理、代码调试。例如，某企业使用Manus自动筛选B2B供应商并绘制潜在客户地图。
● 个人端：简化旅行规划、财务管理和内容创作。用户仅需输入目标，Manus即可输出可执行方案，例如在纽约旅行规划中，它不仅推荐景点，还会自动预订门票并生成每日路线导航。
据开发者透露，早期用户评价Manus为永不休息的实习生——高效、精准，且无需培训成本。异步执行特性（云端持续运行任务）进一步释放了用户的时间，真正实现设置即遗忘。
Manus的突破并非偶然，背后是多模态学习、强化学习与大模型融合的技术趋势。面对这场变革，开发者若仅停留在表层应用，将难以抓住底层逻辑。掌握大模型实战能力，例如DeepSeek同款MLA架构解析、MoE模型调优技巧，以及制作Manus代理，已成为AI人才的必备技能。
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Manus团队称它是通用AI代理，但距离真正的AGI仍有差距。
首先，Manus需明确指令才能行动，无法主动发现问题（如旅行计划遭遇天气突变）。其次生成内容基于模式复制，缺乏情感或原创性，例如写歌时只能模仿现有风格而非注入情感。最后它依赖现有工具（如浏览器），但不会发明新方法。正如用户评价：它很神奇，但没有独立思考。
在用户早期测试中显示，Manus远未达到宣传中的可靠性。例如，用户要求订购炸鸡三明治时，系统两次尝试后崩溃；预订纽约至日本航班时，仅提供航空公司链接，无法完成支付；在事实核查任务中，Manus频繁遗漏基本信息甚至犯低级错误。人工智能初创公司Pleias的创始人亚历山大·多里亚直言，它像是一个聪明的实习生，但常陷入无限循环。
（图源X：Derya Unutmaz, MD）
有些专家批评Manus的封闭测试策略，认为它的突破性能力需独立验证。例如，GAIA测试的具体分数未完全公开，且访问受限阻碍了学术界评估。同时指出限制性访问可能是营销噱头。近期，Manus的X账号因涉及加密货币诈骗被暂停（不过现在已经恢复更新了）。
未来展望
Manus的下一步的方向或许是：其一，会连接更多第三方应用（如某公司内部系统、设计软件），打造无缝工作流。开发者透露，未来将支持视频分析与实时数据处理。其二，继续提升图像、视频的实时理解能力，例如通过监控摄像头自动识别生产线故障。其三，建立可解释的决策机制，避免黑箱风险。团队计划引入伦理审查模块，确保任务执行符合合规标准。
我认为Manus是起点，而非终点。Manus的意义在于证明AI是可以行动，更加证明了2025年是AI Agent元年。
你认为Manus最终会走向AGI，还是止步于高级工具？欢迎在评论区分享你的观点。 |
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