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套壳的 AI 产品,不可耻,也有用

APPSO  · 公众号  · app  · 2025-03-11 18:13

正文

短短几天,Manus 成了衡量 AI 产品优劣的最佳试金石。
近期,Manus 在海外的热度暴涨,外国大 V 自发在 X 平台转发宣传,《福布斯》更是直接盖章定调,冠上了「第二个 DeepSeek 时刻」的称号。
让子弹再飞一会儿,却净是反转、反转、再反转。噪声太多,容易淹没对一款产品的价值判断。
AI Agent 在业内的落地早已心照不宣。
底层模型的进步,Deep Research 的广泛普及,都为犹在襁褓的 Manus 这次席卷全网扫除了不少认知障碍。
在喧嚣之外,我们需要重新审视,一个套壳 AI 产品对用户和行业是否有价值?在 AI 快速迭代的今天,创新的定义是什么?
Manus 海外风评如何
Manus 的爆火来得猝不及防,以至于连团队也没有准备好迎接这泼天的流量。
合伙人张涛近日发文称低估了大众的热情,目前服务器资源无法满足市场需求,因此只好采用邀请码机制。
同时,他也表示团队正在全力输出,争取让大家早日体验到更好的产品。
与刻意降低国内存在感的策略不同,Manus 这几天反而向不少海外 X 博主、以及 Reddit 平台开放不少邀请码,有意借势推高热度。
@deedydas 让 Manus 对特斯拉股票进行专业的分析,结果它在大约一个小时内完成了通常需要大约两周才能完成的的专业级工作。 这效率,不比打工人好用( 不是 )。
先别羡慕 AI 三小时做的小游戏,9 天赚 12 万,Manus 也能做。@_akhaliq 让 Manus 用 three.js 打造一款无尽跑酷游戏,游戏画面有些粗糙,但机制相当完善。
搞钱才是王道,这也是网友对 Manus 呼声最高的要求。
使用 Manus 构建一个仪表板,筛选出日本符合收购条件的上市公司作为潜在的收购目标,还能打造成 90 年代风格的日本视频游戏。
结果也是完美交付,让人挑不出毛病。
游戏地址:https://zaomhjnv.Manus.space/
@LamarDealMaker 对 Manus 的能力赞不绝口,称其为最疯狂的 AI Agent。
Manus AI 在极短的时间内为他规划了一次为期两个月的家庭旅行,路线涵盖澳大利亚、新西兰、阿根廷和南极洲,安排得滴水不漏。
并且,它还能够自动分配任务、浏览网页研究,最终奉上了一份涵盖住宿、预算和美食指南的详细行程。
另一位用户 @ivanfioravanti 则秀出了 Manus AI 用 p5js 做的动画,创意和效果双双在线。
Hugging Face 的产品负责人称 Manus 是「我用过的最令人印象深刻的 AI 工具」。AI 政策研究员 Dean Ball 将 Manus 描述为「最复杂的 AI 计算」。
要说 Manus 的重量级背书,绝对少不了两位比较重磅的人物。
一位是 Twitter 创始人 Jack Dorsey,直接甩出了「excellent」的评价,言简意赅但分量十足。 另一位则是 X 博主 Rowan Cheung,他所创立的 therundownai 可以说是 X 平台阅读量最大的 AI 新闻快讯自媒体。
Rowan 前几天还没体验 Manus,却在海外率先喊出「中国第二个 DeepSeek 」。截至目前,那条推文也在 X 平台狂揽 276 万的阅读量。
直到最近,Manus 团队也向 Rowan Cheung 分享了邀请码。
创建 Rowan Cheung 的传记、并据此部署网站;分析旧金山最佳租车地点;创建一门关于内容创作 AI 的完整课程,Manus 的表现也都可圈可点。
先说好评,还有差评,@mckaywrigley 给 Manus 打了个大大的好评,认为它的底层代理模型和 UI 都做得无可挑剔,但这位博主也话里有话,主打一个未来可期,点到即止。
@ai_for_success 是最早一批点赞 Manus 的博主。 同样地,他其实最开始并未拿到邀请码。
体验后,他表示,「Manus AI 太疯狂了,我以前从未使用过类似的东西。 」还特意加了个免责声明,说自己没拿 Manus 一分钱。
尽管案例很高大上,但问题是计算是否正确,他的心里也没底。
相比 OpenAI 的 Deep Research,医学博士 @DeryaTR_ 就指出 Manus 历经两轮尝试,都未能顺利完成任务,且耗费时间过长。
有趣的是,Manus 创始人季逸超今天在 X 平台发文称,为了提高 Manus 系统性能、降低故障率,结果用户的会话运行时间更长,且由于系统负荷过重,故障率又开始回升。
站在福布斯的另一端,外媒 TechCrunch 则指出 Manus 可能不是中国的第二个「DeepSeek 时刻」,几轮体验下来都以任务失败告终。
极致的套壳,就是胜利
Manus 爆火后,网友们抛出的头号疑问是,它真有技术壁垒吗?
张涛曾在混沌学园的采访中谈到,单纯的「套壳」(即直接使用大模型的技术输出)在 AI 普及的背景下,难以成为核心壁垒。真正重要的是找到市场需求和商业逻辑,利用 AI 这个「通用商品」创造独特的价值。
换句话说,套壳只是起点,关键在于如何构建需求驱动的差异化优势。
昨日,网友 @jianxliao 因为疑似套出 Manus 系统提示词和运行代码,引来了季逸超的回应。
回应的细节很多,但较为值得关注的是,当被问及 Manus 的基础模型时,他表示目前使用的是 Claude 和 Qwen 微调模型。并且,Manus 采用多 agent 协作的架构设计。
早在 Manus 崭露头角前,海外如 OpenAI 的 Deep Research 已是相对成熟的产品。据 The Information 报道,OpenAI 甚至还计划推出一款每月高达 2 万美元的博士级 Agent。
某种意义上,Manus 的成功像是「摸着前人石头过河」。
技术若无热度,便如深谷孤响,Manus 有了足够的热度和关注,也吸引更多人投入资源和精力去研究、复现甚至开源类似的技术。
最近,MetaGPT 的 4 名团队成员在 GitHub 发布了名为「OpenManus」的开源项目,旨在复刻 Manus 的核心功能,同时大幅降低使用门槛。
团队宣称,该项目仅花费了 3 小时便开发完成。
快是快了,但这种速度带来的代价是功能和效果上的妥协,OpenManus 更偏向技术验证和社区协作,功能深度也更聚焦,无法像 Manus 那样覆盖广泛场景。
截至发稿前,OpenManus 在 GitHub 已收获超 2.6 万的星标。
据官方介绍,OpenManus 支持 SEO 审计与报告生成,同时采用轻量化设计。其基于 MetaGPT 的多智能体协作框架,支持利用不同角色分工并自动化生成代码与文档。
此外,OpenManus 的开源特性,允许社区为其贡献扩展功能。该项目的底层支持来自 Anthropic 的 computer-use 和 browser-use。
GitHub 🔗:https://github.com/mannaandpoem/OpenManus?tab=readme-ov-file
置身于风暴中心,OpenManus 背后的四名成员连同他们的过往经历,迅速被媒体扒出:

梁新兵:华东师范大学硕士,曾参与爆款 AI Agent 项目 Data Interpreter 的开发。

张佳钇:中国人民大学高瓴人工智能学院本科生,目前在香港科技大学(广州)攻读博士,其参与的智能体框架 AFlow 刚被深度学习顶会 ICLR 2025 接收。

向劲宇:西南交通大学应用物理学本科,曾在 2024 年阿里巴巴全球数学竞赛 AI 赛道斩获全球第二。

于兆洋:中国人民大学高瓴人工智能学院本科生,与校友张佳钇曾凭 MathAI 方案在阿里数学竞赛 AI 赛道拿下全球第三。
同样在 3 月 7 日,CAMEL AI 的 OWL 项目公布,并剑指 Manus。
官方表示 OWL 直接做到开源界 GAIA 性能天花板,达到了 58.18%,超越 Hugging Face 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表现。
在官方给出的演示案例中,让 OWL 查询今天伦敦有哪些电影上映。
它会自动生成待办事项规划并编写任务清单,开始浏览网页,搜索伦敦地区符合条件的电影院。
整个过程宛如真人操作,流畅地执行滚动、点击、输入以及实时信息检索等步骤,最终为用户呈上一份详尽的当日电影总结报告。
据 CAMEL AI 介绍,OWL 通过逆向工程将 Manus 工作流拆解为 6 步,并开源所有模块;支持 GitHub 一键 clone,同时工具链能够自由扩展,执行环境也支持云端和本地任选。






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