近期，我國創(chuàng )業(yè)團隊發(fā)布了通用AI智能體產(chǎn)品Manus引發(fā)廣泛關(guān)注。與傳統AI助手不同，Manus（拉丁文寓意為“手”），不僅能提供建議或答案，還能直接交付完整的任務(wù)成果，實(shí)現AI產(chǎn)品由“腦”至“手”的進(jìn)階跨越。官方視頻展示了Manus在篩選簡(jiǎn)歷、遴選房產(chǎn)、股票分析等三個(gè)實(shí)際使用場(chǎng)景中的案例。在GAIA基準測試（評估通用AI助手解決真實(shí)世界問(wèn)題的能力）中，Manus在所有三個(gè)難度級別上都取得了 SOTA（State-of-the-Art）級別表現?？傮w來(lái)看，Manus可以解決各類(lèi)復雜多變的任務(wù)，通過(guò)獨立思考和系統規劃，在虛擬環(huán)境中靈活調用各類(lèi)模型工具，成功打造了人機協(xié)作的全新范式，有望重塑數字經(jīng)濟時(shí)代流量入口，為我國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展指明了一條基于多模型能力協(xié)同的應用創(chuàng )新路徑。為及時(shí)掌握相關(guān)情況，我們通過(guò)調研，對Manus的核心邏輯及其對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響進(jìn)行了初步分析研判。
Manus基本情況
Manus“手腦并用”成功實(shí)現從“思考”到“執行”的突破。一是支持復雜任務(wù)拆解與執行。Manus與傳統AI工具不同之處在于，可以通過(guò)一長(cháng)串思維鏈和工具調用，獨立完成復雜任務(wù)的全鏈路操作，包括目標分解、工具調用、結果交付，最終輸出比較完整、專(zhuān)業(yè)的結果。例如，Manus可完成簡(jiǎn)歷篩選（解壓文件、分析內容、生成排名表格）、旅行規劃（整合信息、生成定制手冊）、股票分析（數據抓取、生成可視化報告）等跨領(lǐng)域任務(wù)。二是支持跨場(chǎng)景多樣化需求，應用領(lǐng)域涵蓋教育（生成教學(xué)動(dòng)畫(huà)）、金融（股票分析）、生活（旅行規劃）、商務(wù)（供應商匹配）等場(chǎng)景，支持文件處理、內容創(chuàng )作、工具調用等多樣化需求。三是支持多模態(tài)交互與可視化。用戶(hù)可通過(guò)虛擬機界面實(shí)時(shí)觀(guān)測AI的網(wǎng)頁(yè)瀏覽、代碼編寫(xiě)、文件處理等操作過(guò)程，增強“真人工作感”。四是支持非在線(xiàn)條件下的異步任務(wù)處理。用戶(hù)無(wú)需保持設備在線(xiàn)，通過(guò)“一鍵甩單”將任務(wù)交付Manus，在云端完成任務(wù)后向用戶(hù)通知反饋結果，交付如Excel、PPT、HTML等多格式輸出成果。
Manus自發(fā)布后迅速引爆全網(wǎng)，引發(fā)國內極高的關(guān)注熱度和社會(huì )反響。自3月6日發(fā)布后，官網(wǎng)注冊流量激增導致服務(wù)器崩潰，二手平臺邀請碼價(jià)格一度飆升至10萬(wàn)元，Discord社區涌入超10萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，用戶(hù)自發(fā)構建2000余條任務(wù)模板庫。資本市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)效應明顯，A股、港股科技板塊因Manus概念集體大漲，引發(fā)金融資本對中國科技股價(jià)值重估的強烈預期。有部分媒體將Manus出圈稱(chēng)為中國AI Agent的“GPT時(shí)刻”。
Manus底層邏輯分析
Manus的技術(shù)邏輯
Manus未涉及底層模型和核心算法層面的重大技術(shù)突破，主要依靠系統設計理念和工程化能力取勝，成功構建了一套支持多模型協(xié)同架構和機制，大幅提升產(chǎn)品交付質(zhì)量。一是靈活的多Agent協(xié)作架構。將任務(wù)分解為規劃、執行、驗證等子模塊，每個(gè)Agent根據任務(wù)需求調用最優(yōu)模型完成相應任務(wù)，并基于獨立模型進(jìn)行相互協(xié)作。二是強大的垂直整合和工程化編排能力。Manus并未自研底層大模型，其團隊并不諱言產(chǎn)品的“套殼”特點(diǎn)，有媒體推測其模型能力來(lái)自Anthropic 的 Claude，也有業(yè)界分析其技術(shù)架構可能還包含專(zhuān)用RL小模型（基于通義千問(wèn)）和自研工具包生態(tài)。Manus通過(guò)高效的工程化編排與多模型動(dòng)態(tài)調用，有效滿(mǎn)足了Agent交互過(guò)程中的規劃、自主、準確三大核心需求。三是順暢的工作流管理機制。通過(guò)自然語(yǔ)言處理與強化學(xué)習算法，將用戶(hù)指令轉換為可執行的步驟清單，并調用Python腳本、API接口等工具完成操作。
Manus的商業(yè)邏輯
Manus精準定位當前AI應用市場(chǎng)的需求空白，全面升級用戶(hù)體驗，善用饑餓營(yíng)銷(xiāo)手段，在極短時(shí)間內掀起國內對AI智能體極高的關(guān)注熱度。一是有效填補市場(chǎng)剛需缺口。當前國內AI大模型殺手級應用以聊天機器人為代表，以提供建議或答案為主，隨著(zhù)個(gè)人和企業(yè)對處理解決復雜現實(shí)問(wèn)題的需求激增，傳統AI助手難以有效處理，Manus橫空出世以打造“數字實(shí)習生”概念重塑生產(chǎn)力邊界，填補了“端到端執行”的空白，實(shí)現了從“生成答案”向“交付成果”轉變。二是全面升級用戶(hù)體驗。Manus通過(guò)封裝多模型能力、可視化界面“真人工作感”設計，降低普通用戶(hù)使用門(mén)檻，與傳統AI工具形成差異化競爭。同時(shí)，Manus具備強大的情境理解與用戶(hù)偏好自主學(xué)習能力，可結合用戶(hù)歷史數據優(yōu)化任務(wù)策略，生成適應用戶(hù)偏好的個(gè)性化解決方案。三是營(yíng)銷(xiāo)策略助推。相比于OpenAI競品DeepResearch需月付費200美元的ChatGPT Pro用戶(hù)才能夠使用，Manus通過(guò)自媒體集中宣傳、邀請碼稀缺性制造話(huà)題，更容易在體驗上形成沖擊，成功激發(fā)用戶(hù)的好奇心。
Manus的負面爭議
總體來(lái)看，Manus技術(shù)實(shí)現主要依靠現有大模型調用，自主研發(fā)的底層技術(shù)占比較少，當面對復雜任務(wù)時(shí)靈活性和適應性可能不足，且容易被復刻超越。一是實(shí)測表現與官方宣傳尚存在差距。有實(shí)測者發(fā)現，Manus復雜任務(wù)處理耗時(shí)久，如制作PPT和分析報告超40分鐘，部分新聞和報告配圖含無(wú)關(guān)元素和幻覺(jué)，數據分析能力相比代碼能力明顯弱等。從其官方軟文貼圖實(shí)際效果看，與豆包等相差不大，甚至相比WPS在部分設計上遜色很多。二是缺乏技術(shù)護城河的風(fēng)險隱患顯現。有開(kāi)發(fā)者指出，Manus核心架構與Anthropic的“ComputerUse”極為相似，在模塊化設計和數據處理流程方面高度重合。Manus發(fā)布后，MetaGPT團隊4人僅用3小時(shí)即復刻了開(kāi)源AI Agent產(chǎn)品 Open Manus；同時(shí)開(kāi)源平臺的CAMEL-AI團隊也實(shí)現“0天復刻”，而且還將系統中涉及的每個(gè)部件單獨開(kāi)源，供開(kāi)發(fā)者選用。
Manus對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響
Manus作為中國團隊開(kāi)發(fā)的通用AI智能體，盡管缺乏底層核心技術(shù)突破、實(shí)測表現與官方宣傳尚存差距，但作為繼DeepSeek之后中國AI產(chǎn)業(yè)界又一款爆火出圈的現象級產(chǎn)品，打開(kāi)了一條以集成創(chuàng )新和工程化優(yōu)化引領(lǐng)AI應用繁榮的產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑，將推動(dòng)我國AI Agent性能和滲透率加速提升，推動(dòng)AI在千行百業(yè)的深度應用。
一是Manus為國內AI智能體繁榮打開(kāi)想象空間、探索實(shí)現路徑。Agent被定義為能夠感知環(huán)境、自主決策、執行復雜任務(wù)的智能實(shí)體，是AI應用發(fā)展的高級形態(tài)。國外科技巨頭紛紛加大在該領(lǐng)域的競爭布局，積極搶占未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)流量入口。去年以來(lái)，Anthropic公司將 Claude 3.5 Sonnet模型升級“Computer Use”新功能，使其能夠像人一樣操作使用計算機，包括滾動(dòng)屏幕、移動(dòng)光標、點(diǎn)擊按鈕、輸入字符。谷歌發(fā)布Project Jarvis可以幫助用戶(hù)管理電子郵件、組織文件和進(jìn)行研究。OpenAI以GPT-4o為基礎推出Operator，具備讀、寫(xiě)及鼠標操作能力，可代用戶(hù)執行上網(wǎng)搜索、調用程序甚至完成網(wǎng)購下單。此次我國成功推出Manus，是繼DeepSeek走通“低成本+開(kāi)源”路徑實(shí)現模型平權后，國內團隊將針對單個(gè)大模型的MOE(混合專(zhuān)家模型)架構應用于“多模型集群”的成功實(shí)踐，并基于對大模型集群的工程化編排，實(shí)現了在通用型AI Agent產(chǎn)品化打造方面的又一突破，將加速AI智能體在各行各業(yè)的深度應用。
二是Manus類(lèi)應用使算力消耗量陡增，將大幅提升國產(chǎn)算力需求。從工作方式看，Manus的多代理架構(Multi-Agent)需拆解任務(wù)并協(xié)同多個(gè)獨立模型執行，其在云端的虛擬機運行并支持非在線(xiàn)、多任務(wù)、多對話(huà)工作進(jìn)程，均會(huì )顯著(zhù)增加算力消耗。研究機構預計，相比DeepSeek單次對話(huà)需1k Tokens，Manus的智能體任務(wù)單次Token需求高達100k，算力需求直接擴大了100倍。在傳統大模型開(kāi)發(fā)中，80%以上算力投入訓練階段。從長(cháng)期趨勢看，以DeepSeek-R1、QwQ-32B等為代表的開(kāi)源模型在持續大幅壓降模型成本的同時(shí)，以Manus為代表的Agent應用帶來(lái)的算力消耗是純AI對話(huà)應用的百倍乃至更高。未來(lái)Agent應用全面爆發(fā)將帶來(lái)推理算力消耗占比大幅提升，疊加模型算力成本的持續下降，將激發(fā)更強應用、更多使用，從而對國產(chǎn)算力需求構成長(cháng)期支撐。
三是Manus帶來(lái)的AI技能平權有望激起新一輪創(chuàng )新創(chuàng )業(yè)熱潮。Manus通過(guò)模型組合、多模型混合調用等創(chuàng )新，不需要開(kāi)發(fā)者深入理解模型內部結構和微調算法，也可以做出變革性產(chǎn)品。Manus在未投入大量成本訓練或者微調模型的情況下，就做出可完成復雜任務(wù)的應用，為企業(yè)和個(gè)人在新一輪AI浪潮中提供了輕資產(chǎn)創(chuàng )業(yè)的可能。特別是對醫療、教育、金融等數據密集型行業(yè)，未來(lái)將逐步降低對大模型廠(chǎng)商的技術(shù)依賴(lài)，利用開(kāi)源大模型并通過(guò)簡(jiǎn)單的模型調用，也可以完成高性能智能體的搭建，推動(dòng)場(chǎng)景應用成本和技術(shù)開(kāi)發(fā)門(mén)檻雙降。
四是Manus推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展從技術(shù)創(chuàng )新導向轉向兼顧注重產(chǎn)品體驗。在Chatgpt、DeepSeek、Qwen等產(chǎn)品的技術(shù)突破中，Manus的模式創(chuàng )新之所以能脫穎而出，主要原因是它解決了真正的用戶(hù)問(wèn)題，將原先需要自己提問(wèn)，然后根據問(wèn)題回答的大模型使用模式，變成“一句話(huà)”任務(wù)執行模式，將大模型從一個(gè)“知識庫”、“百科全書(shū)”，真正變成一個(gè)生產(chǎn)工具，解決用戶(hù)問(wèn)題，提升用戶(hù)體驗。這將引爆AI企業(yè)對應用創(chuàng )新和體驗提升的關(guān)注和投入，逐步推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的產(chǎn)品體驗上升一個(gè)檔次。
