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这个中国AI产品一夜刷屏,全网爆火,可能是DeepSeek后最大惊喜

正和岛  · 公众号  · 热门自媒体  · 2025-03-06 16:13

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几乎在昨晚苹果发布新品的同时,整个科技圈却被一个名为 Manus 的产品刷屏了。

这是全球首款真正意义上的通用 AI Agent,从官网展示的案例可以看到,它能够独立思考、规划并执行复杂任务,直接交付完整成果。

比起  Claude 的 Computer use 等同样能操作多任务,或者能帮你点外卖订酒店的 Agent, Manus 可以覆盖更多领域和达成更高的执行质量。

Manus 在权威的 GAIA 基准测试中创下新纪录, 性能远超 OpenAI 的同类产品。

而 Manus 这个名字来自拉丁语,Mens et Manus,就是 mind and hand,即手脑并用。 这也是麻省理工学院的校训,以此鼓励学生将创意落地为实际成果。

创始人肖弘在 Manus 发布的前几个小时,在即刻平台上发文「高潮来临」,并分享了莎士比亚的一段书摘:

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很难现在就判定 Manus 的诞生就是 AGI 的里程碑,但它很有可能将让 Agent (智能体) 时代真的进入「高潮时刻」。

筛简历、选房炒股,Manus 真会「干活」?

官方宣称,Manus 不仅仅是一个只会聊天的对话式 AI 工具,而是一个真正的自主智能体 (Agent)

当其他 AI 可能只停留在生成想法的阶段,而 Manus 能够独立思考并采取行动。官方将其视为人机协作的新范式,甚至可能是通向 AGI 的一个窗口。

与 Manus 同步出圈的还有一段长达四分钟的演示 demo。在这些案例中,Manus 完全自主地完成从规划到执行的全流程,展示了真正的 Agent 能力,而非简单的助手功能。

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比方说,首先从一个常见的人力资源任务——筛选简历开始。

演示一开始就放了个大招,官方向 Manus 发送了一个包含 10 份简历的压缩文件,Manus 能像专业招聘人员一样高效工作。

它会先解压文件,然后逐页浏览每份简历,并记录重要信息。Manus 还能异步处理文件,这意味着你可以随时关闭电脑,等任务完成后,它会通知你。

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当然,在这个过程中,你也可以随时给它新的指令。

接着,继续向 Manus 上传 5 份简历。在认真阅读了所有 15 份简历后,Manus 给出了排名建议,并提供了候选人资料和评估标准作为参考。

这还没完,我们还可以让 Manus 生成电子表格。

由于 Manus 具有知识和记忆能力,所以下次执行类似任务时,它会直接以电子表格的形式交付结果。

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另一个演示案例中,结合家庭收入情况和孩子的上学要求,让 Manus 在纽约筛选一个安全、犯罪率低的社区,并购买符合标准的房产。

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面对这类复杂任务,Manus 同样是有条不紊地将其拆解为多个步骤,并创建详细的待办清单:

搜索并阅读关于纽约最安全社区的文章;


研究纽约的中学情况;


编写 Python 程序来计算预算;


基于预算,在房地产网站上筛选合适的房源;


整合所有信息,撰写详细报告并整理相关资料。



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转场到第三个案例,Manus 摇身一变成了专业的股票分析师。

让其分析英伟达、迈威尔科技,以及台积电在过去 3 年的股票价格之间的相关性,Manus 可以通过 API 访问权威数据源。在验证数据后,它开始编写用于数据分析和可视化的代码。

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在完成数据分析和可视化后,Manus 也能基于这些数据创建一个网站。经用户的授权后,还能将网站部署至线上,并提供了一个可供分享的链接。

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X 网友 @DavidAIinchina 体验 Manus 过后,给出了极高的评价——「令人难以置信的用例」。


官方表示,以上展示的内容仅仅是 Manus 能力的冰山一角。

官网 (https://manus.im/usecases) 还分享了 Manus 更多处理现实世界任务的案例。从个性化旅行规划、深度股票分析、保险政策比较、供应商采购、财务报告分析到专业数据整理等,Manus 都能应付自如。

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尽管 Manus 尚未全面开放,但其热度已席卷全网。各大平台上,网友们纷纷深夜涌入评论区询问邀请码,其火爆程度可见一斑。

而在用于评估通用 AI 助手在解决现实世界问题方面的能力的 GAIA 基准测试中,Manus 在所有三个难度级别上都达到了 SOTA 水平。

为了确保结果的可重复性,Manus 使用与其正式版本完全一致的配置进行评测。

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除了基准测试,Manus 还在 Upwork 和 Fiverr 等平台上解决真实世界的问题,并在 Kaggle 竞赛中证明了自己的实力。

而这一切都离不开优秀的开源社区,因此官方也希望能回馈社区。

Manus 采用多重签名 (multisig) 系统,由多个独立模型驱动。今年晚些时候,官方将计划开源其中的一些模型,特别是 Manus 的推理 (postering) 部分。

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中国团队、多款爆品、百万用户

那么这款震撼业界的产品背后是谁?

据悉,Manus AI 背后的创始人肖弘是华中科技大学软件工程专业 2015 届校友。

毕业后,他连续创业,2015 年创立夜莺科技,推出「壹伴助手」和「微伴助手」,服务超 200 万 B 端用户,获腾讯、真格基金等投资。

萦绕在肖弘身上的还有一个更鲜明的 AI 产品——Monica。

这是一款号称 All-in-One 的 AI 助手,最初以浏览器插件的形式推出。

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通过集成主流大模型 (如 Claude 3.5、DeepSeek 等) ,Monica 提供聊天、翻译、文案处理等功能,用户可通过自然语言创建定制化工具,并共享至工具广场。

Monica 同样是早期以海外市场为主,用户规模破百万,成为 AI 插件领域头部产品。

今年 2 月份,Monica 的中文版 (monica.cn) 已开启内测,目前免费向国内用户开放。该版本基于DeepSeek R1 和 V3 模型打造,具备深度推理思考能力,并支持记忆功能和实时联网搜索。

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Manus 的技术哲学: less structure more intelligence。

Manus 奉行的技术理念与主流也有些不同,是 「less structure more intelligence」 (更少的结构,更多的智能)。

他们认为,当数据足够优质、模型足够强大、架构足够灵活、工程足够扎实时,computer use、deep research、coding agent 等能力会自然涌现,无需被设计为特定的产品功能。

作为大力出奇迹的代表之一,GPT-4-Turbo 在 GAIA 公开排行榜上的平均成绩不到 7%,即使是使用复杂多智能体系统的解决方案也仅达到 40%。Manus 的表现可以说是「遥遥领先」。

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创始人肖弘在最近在和张小珺的访谈中,他也提前谈到了当时还未发布的 Agent 产品 Manus 。

「看上去它确实应该就是一个 chatbot,这是很符合大家想象的,同时在应用侧却很复杂,和 Monica 不一样,光用好不同模型就挺复杂。」

肖弘还将目前 AI 应用分为两类:一是填补主要应用产品的空档的不足,二是为特定场景提供独特解决方案的应用。

比如 Perplexity (提供联网搜索功能) 和 Monica (浏览器插件形态) 都属于此类,它们填补了现有产品留下的空白。

而模型驱动的新场景这类应用,主要出现在图片和视频领域,直接由模型技术的进步驱动。像 Pika 和 Runway 等产品利用模型能力创造了新的应用场景。

有用户调侃 Manus 是「极致的套壳就是牛逼」,实际上肖弘并不忌讳让用户知道自己的产品用的是别人的模型。早在去年,他就把 Monica 比作消费电子产品,并把 ChatGPT 的 Logo 打在官网。

人机交互新时代已来,但别急着把 Manus 捧上 AGI 神坛

APPSO 在 2024 年年初曾作出一个预测:大模型将成为智能手机新的操作系统,自然用户界面 (Natural user interface, NUI ) 将逐步替代现有的图形用户界面 (GUI)

而实现这种新交互的重要入口,就是 Agent 。

去年我们在很多手机的发布会上都看到类似的案例。vivo 发布会展示可以 AI 订餐的 「Phone GPT」,华为鸿蒙的小艺和意图框架,还是荣耀的 YOYO 智能体,以及智谱的 AutoGLM,核心都是一样的:

让 AI 模仿人类的 Plan-Do-Check-Act (计划-执行-检查-行动) 循环 ,从而像人类那样去操作设备。

智谱 AI CEO 张鹏之前提到,目前的 Agent 能力更像是在用户和应用之间,增加一个智 能的调度层,链接所有应用甚至是所有设备。

Hands On With the iPhone 16 Lineup: Apple Intelligence, Bold Colors, and  Quick Camera Controls | PCMag

这可以看做是大模型通用操作系统 LLM-OS的一种雏形,将对人机交互形式产生极大的影响。OpenAI 创始成员、AI 技术大牛 Andrej Karpathy 也曾多次谈到大语言模型操作系统 (LLM OS)

他认为大模型某种程度来说就是一种新的计算机和操作系统,它可以连接各种软件和硬件,以及所有模态信息组成的外设,并通过函数调用执行各种任务。

传统操作系统中,你需要围绕 CPU 构建一堆外设,比如鼠标和键盘、磁盘存储、以及缓存空间等。 而在 LLM OS 中,大模型本身就是中央处理器。

I/O 外设也不再是鼠标和键盘,因为 LLM 可以兼容更多模态的数据输入和输出。同时大模型调用的外部工具也将从传统软件升级为智能体工具。

其中跨应用的操作是非常关键的一环,这意味着 Agent 能实现更加复杂的自主连贯操作,也可能走向真正的商业化落地。至于各家互联网公司提供的服务能否打通,可能是未来实现这种交互最大的障碍。






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