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Manus不是打工人的完美替代品
2025-03-12 14:23:16

撰文/ 孟会缘

DeepSeek的风还没过,AI赛道又来了一个国产新爆款Manus

自3月5日晚正式发布以来,与这个全球首款通用AI Agent相关的消息,不断在各大互联网上刷屏:“发布4小时后官网访问量突破千万”“在微博、B站等社交媒体一夜爆红”“A股AI智能体指数单日暴涨超6%”“相关概念股批量涨停”“邀请码被炒到数千至上万元”……

同时,各方也在关注,目前还未全面推出市场,只有测试版的Manus,到底能否复制DeepSeek的走红之路,成为国产AI智能体的一块新丰碑。

但随着网络上曝光的Manus测试样本不断增多,该产品也快速陷入到口碑崩盘、虚假突破、饥饿营销的重重迷局之中。

 

破圈意义远大于实际能力

这段时间,通过官方演示和多方实测,业界对这款全球首款通用AI Agent,到底具备怎样的能力有了新的认知。

从官方演示中,Manus已经开始自主完成简历筛选、分析股票等复杂的任务。全程无须人工后期优化,可直接交付完整成果,远超OpenAI同类产品,还创下了GAIA基准测试新纪录。

而在全网泛滥的测评内容中,从筛选简历、写报告,到做PPT、股票分析,Manus的使用者似乎只需发送一个任务或文件,就能迅速调用各类工具,实现编写和执行代码、浏览网页、操作应用等,还能根据用户需求来拆解任务,进行极度复杂的任务规划和执行。

这也是Manus和DeepSeek最大的不同。

如果说DeepSeek是“知识型最强大脑”,专注于语言模型的极致优化,擅长知识推理、文本生成、数学计算和代码优化,如法律合同润色、学术论文撰写、复杂语义解析等。

Manus不是打工人的完美替代品

上一个AI爆款DeepSeek

那Manus就是“执行型打工人”,核心能力是调用工具链自动执行复杂任务并交付成果,如“爬取财报→编写代码→部署网站”的端到端自动化流程。

在C端的应用表现上,能实现跨领域协同的Manus,看起来才是那个可以解放普通人双手,像人一样进行思考和行动‌的完美替代品。

业内人士分析称:“Manus本质上相当于把deepseek R1、cline、cloud studio等功能糅合在一起,是一个比较成熟且可操作性比较强的AI Agent,但是它的核心能力依然建立在底层大模型与工具链的协同调用上。”

这也导致Manus的口碑褒贬不一:追捧者看好其生产力,通过自动化处理财报分析、电商运营等任务,能达到降本增效的目的;批评者则痛斥其突发性错误、隐性成本飙升,以及在复杂流程中可能出现的失控风险。

Manus不是打工人的完美替代品

Manus口碑褒贬不一

基于Manus现阶段的实际表现,将之视为“数字化辅助工具人”比“全能替代者”更加恰当。

对此,华源证券认为,Manus的破圈意义远大于它目前的实际能力。

因为它让市场见识到了AI应用2.0时代下,任务式AI/Agent应该实现的目标是:能够执行长任务步骤、具备异步自主执行能力(部署在云端虚拟机,与用户的工作流程互不干预)。

这都是完全不同于1.0时代的聊天机器人的用户体验和能力边界,所以有理由相信这是一个不可小视的产业趋势节点。

Manus变体才是大杀器

市场对Manus的实际能力有分歧,但其存在之于产业的意义更大。

正如前文所说,Manus并非依赖底层模型的颠覆性突破,而是通过工程化手段整合现有技术(如大模型、Agent框架、工具链等),像“搭积木”般构建出完整的任务执行闭环。

Manus不是打工人的完美替代品

Hugging Face的产品负责人Victor Mustar使用Manus编写了一个飞机小游戏

国内初创公司DeepWisdom的MetaGPT团队,仅用3小时就利用开源框架复刻出了OpenManus;开源社区CAMEL-AI团队“0天”就复刻出了Manus的通用智能体OWL……Manus范式对各家的最主要启示,或许就是Agent(智能体)的门槛并不高。

这种模式下,Agent开发的关键在于高效整合现有资源,而不是从零开始技术攻关。

换句话说,是“如何用好现有技术”,而非“发明新技术”。通过工程整合、开源协作与用户体验优化,中小团队完全可能打造出实用的Agent产品。

问题是,随着市面上有关Manus的测试样本逐渐增多,其在使用过程中暴露的局限性,也揭示了该赛道的深层技术壁垒。

相关报道显示,科技媒体TechCrunch利用Manus测试了包括订外卖,预订餐厅位置,买机票等一系列任务,但是无一例外都发生了错误,导致任务中止或任务完成质量不高。

平安基金经理翟森也在接受财联社采访时表示,已经第一时间看过卖方、自媒体等渠道的演示,效果确实很惊艳。但由于尚在测试期,可能存在资源不足的问题,目前一个任务代理的生成任务需要花费以小时计的时间。
Manus不是打工人的完美替代品

测试样本不断增多

这意味着想要实现真正的跨领域协同,仍需突破核心技术瓶颈——多领域知识的动态融合与语义对齐。

其中,既要突破领域壁垒带来的认知鸿沟,又要在实时交互中保持上下文一致性,同时还要兼顾任务目标的优先级动态调度,以及资源的优化分配,最终在复杂场景下确保决策的准确性、时效性和可解释性。

这对像Manus这样的实用型Agent产品,在知识图谱构建、上下文感知算法、多模态交互协议及动态推理框架等方面,提出了更加系统性的要求。

而Manus的测试实践结果,也为该赛道揭示了一个未来的关键趋势:AI Agent的竞争正从单一产品功能转向生态构建能力。

短期来看,垂直领域必然将出现更多"Manus变体",即利用开源框架快速封装场景化Agent;长期而言,真正实现跨领域协同,需突破智能体操作系统的诞生和人机协作范式的重构这两大拐点。

当Agent不再是执行预设流程的工具,而是能自主理解跨领域任务语义的"数字同事",解放打工人生产力的那一天也就真的来了。

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