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又黑又红的Manus，还要闯三道关

行业研究报告 · 公众号 · 财经 · 2025-03-09 20:58

正文

导语

成本、技术、市场竞争。

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来源：定焦One（ID：dingjiaoone）

作者：王璐

“AI一天，人间一年”。

3月6日凌晨，Manus亮相，瞬间点燃了整个科技圈。它被称为全球首款通用型AI Agent（人工智能代理）产品，由国内一家创业团队——Monica.im打造。但这场技术狂欢，迅速陷入争议旋涡。发布仅两天，Manus的口碑经历了数次剧烈反转。

Manus官方将自己定义为一款连接思维与行动的通用人工智能代理，特点是擅长处理各种任务，不仅能思考（听懂复杂指令进行推理），还能交付成果（顺滑对接完成该任务的各个环节，将最终结果给到用户）。

举个简单的例子。

如果让Manus筛选简历，用户只需将存有多份简历的压缩包直接发给Manus，剩下的任务就全部交由它完成。Manus会自动解压缩文件，浏览找出重要信息，给出候选人评估结果，还可以将候选人姓名和重要信息做成表格，方便用户查阅。

在此过程中，用户不仅可以关闭电脑，还能随时添加其他任务。

有了Manus，普通HR的日常工作似乎变得“多余”。这也让许多人惊呼，取代打工人的“AI牛马”真的来了。

不过，Manus属于“黑红”体质。

发布之初，它被冠以“炸裂”、“拳打ChatGPT”、“比肩DeepSeek”、“震撼硅谷”等名头，风光无限。不久后质疑声接踵而至，有人认为它过度营销，技术没有太大突破实为“套壳”，噱头远大于实际能力。

紧接着，其内测邀请码被炒到10万元天价的消息传出；它在X平台上的官方账号被冻结，显示原因为“违反平台规则”。随后，Manus联合创始人兼首席科学家季逸超公开回应称，账号被冻结可能与第三方提及加密货币诈骗有关，该领域与Manus的运营完全无关。

这一系列事件，更加深了外界对Manus的疑虑。这款备受瞩目的产品，究竟是真正的技术革新，还是营销噱头？未来又能火多久？

争议中的Manus，

真有实力还是套壳工具？

Manus爆火两天，外界对它的评价极为两极分化。

一部分人觉得Manus让AI Agent又上了一个台阶，马上就要抢走打工人的饭碗，也有一部分人认为它只是个套壳工具。

来看它“封神”的点。

相比市面上已经出现AI Agent（比如豆包、文小言都内置了很多智能体），Manus的优点之一在于，处理复杂任务时具备自主性、连续性。

比如用户只需给出一段比较详细的提示词，Manus便能自主解读、拆解并给出结果，还能进行自我检查，省去了一步步的对话引导步骤。

由于Manus是基于云端异步运行，用户下达完指令后关闭页面都不会影响Manus处理指令，任务完成后还会自动通知用户结果。

Manus的另一大亮点， 是号称全球首款通用型AI Agent产品。

需要注意的是“通用”二字，指它能够处理各种各样的任务，不限任何领域，比如支持筛选简历、房产调研、股票分析等多场景。

然而，对于这两大亮点，也存在着不少质疑的声音。

首先，由于Manus处于内测阶段，采用邀请码制度，大多数用户尚未真正使用过该产品，目前对其“惊艳”的评价大多源自官方发布的演示视频。鉴于过往许多AI产品都存在“样片水平大于实际实力”的情况，部分从业者认为Manus的真实能力有待进一步考量。

其次，对于Manus的“通用性”，部分从业者认为，存在套壳嫌疑。

有从业者评价，Manus没有自研底层大模型的能力，其模型能力主要来源于国外Anthropic的Claude。而且，很多场景和功能早已在其他Agent中实现。比如，Devin作为全球首个AI程序员，也是一个能独立完成写代码任务（学习新技术、调试代码到部署应用程序）的AI Agent，在去年年底便面向公众开放。

从这个角度来看，Manus更像是给现有的各类AI应用加了个壳子，把DeepResearch（OpenAI推出）、Computer Use（Anthropic推出）等应用汇总了起来。

AI软件工程师覃相告诉「定焦One」，Manus是基于现有大语言模型的调用，并未涉及底层技术突破。比如在进行股票分析时，Manus通过调用雅虎金融API获取数据，再借助编程语言生成可视化图表，依赖的都是现有的技术和工具。

参加了Manus闭门分享会的AI博主自动华也对「定焦One」表示，制作团队分享了Manus作为AI员工主要做的三件事：配电脑（赋予AI访问浏览器和工具的能力）、配权限（接入私有API和权威数据源）、给培训（用户可以通过反馈实时调整AI行为）。

可见，Manus本质上是将各种工具进行拼接，其能完成跨应用这类复杂任务，依赖的是Claude模型，以及接入的各类智能体工具。

至于“套壳”“拼接”是否算作创新，业界观点不一。支持者认为，这种整合方式能够快速实现多种功能，为用户提供一站式解决方案，具有一定的实用价值；反对者则认为，这种模式只是基于现有技术进行简单组合。

但从业者基本都认同，从技术维度上看，Manus还远称不上是下一个DeepSeek。

如何正确看待Manus？

比起技术，Manus走红的关键在于用户体验。

减少了操作步骤，执行过程中不用反复和AI对话，还可以关闭界面，这都是过往AI Agent产品所不具备的。

自动华认为，AI Agent的意义在于帮助普通人提效，Manus重新定义了AI应用的价值指标，由重视DAU（用户留存）变到AHPU（Agentic Hours Per User，用户使用AI完成任务所耗费的时间）。

“正是这样的benchmark（可简单理解为评估指标），决定了产品优化路线，让Manus和市面上其他AI Agent产品有了区别。”自动华表示。

他解释，传统互联网产品都是“注意力经济”，希望占据用户更多的使用时间，最终通过广告变现，所以将五花八门的垂类Agent放到了产品中。

Manus的定位是通用型AI Agent，在执行同量任务情况时，试图让用户花的时间越短越好，所以它做了一个大整合，希望用越快的操作方式、越少的操作步骤为用户提效。

这与团队的过往背景有关。Manus背后的团队在2023年开发了AI浏览器插件助手Monica，他们发现浏览器作为单用户场景存在人机控制权冲突，AI频繁打断用户体验的痛点，由此得出“AI应拥有独立云端浏览器”。

自动华觉得，正是由此他们提出了“Less structure, more intelligence”，主张减少对AI的结构化限制，依赖模型自主进化能力，而非人工预设流程，才让Manus区别于传统 AI Agent。

这也是大部分用户对Manus感到兴奋的点。覃相将Manus比作“数字代理人”，能自动拆解复杂指令、替用户完成多个任务，而且执行速度快，在任务执行和用户体验上超越了豆包和百度的AI Agent。

覃相还进一步分析Manus核心优势背后的技术原理：多代理架构、强自主学习能力。

首先，Manus具备多代理架构与任务分解能力，它采用了多智能体系统架构，能够将复杂任务分解为多个子任务，并通过不同的智能体协同完成。这种架构使其能够高效处理长尾任务。

其次，它具备自主学习与记忆功能，能够记住用户的偏好，并在后续任务中主动调整策略。这种自主学习能力使其能够不断优化任务执行逻辑，逐渐从被动响应转向主动服务。

不过，在速度提升时，准确率也是需要重点考虑的要素。

Manus官方指出其具有低错误率，在GAIA（一个专为通用人工智能助手设计的基准数据集，主要用来评估 AI的基本能力）中，面对基础（整理文件、数据分析）、中等（调用API、写代码）、复杂（逻辑推理、多模态处理）三个级别的任务测试，其分数都超过了OpenAI的DeepResearch，但低于人类平均正确率92%，仍不如人脑聪明。

正如前文所说，由于产品还未大范围铺开，从业者对其实际效果持怀疑态度。很多博主在测评中发现，Manus在处理中等复杂的任务时，出现了长耗时问题；在访问需要登录的网站或处理付费墙内容时，也会出现卡顿，还是需要用户手动接管。

Manus的下一步，

成本、技术、市场竞争

Manus的争议不小，但被捧得很高。很多人担心，Manus正式上线后，如果实力与预期不符，很有可能消耗掉DeepSeek为国内AI积攒下来的正向价值。

自动华告诉「定焦One」，在Manus的闭门分享会上，官方也提到了将面临的一些问题。比如未来的产品战略会朝着优化成本和提升运行速度努力，同时他们也在寻找一个与成本相平衡的商业化定价模式，所以距离公开上线还会有一段时间。

这些挑战中，成本问题尤为突出。

“Manus单任务运行成本约2美元，虽然仅为竞品DeepResearch的1/10，但相比于豆包的单次任务调用回答，却昂贵了非常多倍。”自动华表示，在他看来，Manus调用的算力和生成结果的质量与竞品存在差异，但在目前国内大模型产品普遍免费的背景下，这种AI一次性完成高质量结果对应的付费模式，还有待探索。

目前，大多数普通用户为AI产品付费的意愿较低，尽管是功能强大的AI软件工程师Devin，高昂的月费（500美元）导致使用它的人很少。

这也是Manus需要邀请码才能使用的重要原因。从业者认为，官方之所以不全面放开使用权限，一方面可能是“饥饿营销”，但更重要的是，要考虑商业价值和成本的平衡。

用户多了很有可能导致算力跟不上。“Manus的底层是依靠大模型能力，算力紧张可通过加显卡解决，但很多公司支付不起背后高额的成本，特别是Monica还是一家创业公司。”自动华表示，Kimi在刚推出市场时也遭遇过类似问题，也没有轻易选择加显卡。

其次，当前AI Agent还做不到像人类一样聪明，解决问题的能力相对有限，Manus也同样面临着这一问题。

比如，最容易出现的情况是对用户问题理解不清晰，同一个问题反复问AI Agent好几遍，生成的答案还是无法达到与人类认知相匹配的标准。

因为AI Agent在执行任务时的思考方式是，复现成熟的任务流程或通过训练数据对问题进行简单拆分，归根究底，还是依赖于大模型的基础能力。Manus并没有在这方面做出强技术突破。有使用者指出，Manus对复杂问题的拆解能力仍处于较低水平。

以及Manus即将面临的市场竞争压力也不小。

覃相认为，豆包和百度的AI Agent也有各自的市场定位和技术优势，未来它们可能会通过技术升级或差异化竞争，缩小与Manus的差距，而且这两家公司的资金实力更强。

又黑又红的Manus，还要闯三道关

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