Manus 专题：AI Agent 迎来突破性进展
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Manus AI Demo
1. 背景与定位
Manus 是由 Monica.im 团队推出的一款 AI Agent 产品，主打"真正自主"的任务执行能力 [来源:《AI Agent 的「GPT 时刻」，Manus 炸醒整个 AI 圈！》]。该团队在 2025 年 3 月 6 日凌晨发布了该产品，引发了 AI 圈广泛关注不少人在社交媒体上评价，它不仅能给出答案，还能直接完成任务成果，体现了从"AI 助手"到"AI 代理"的进阶。
团队背景方面，Monica.im 创始人曾在 2022 年开始专注海外市场，为用户提供多种场景接入主流大模型的工具，也通过多次创业与产品实践积累了用户基础。在 2024 年，Monica 用户数已超过 1000 万，并保持了较好的盈利表现。Manus 则被视为团队在 Agent 领域的新一次探索，继续延续了 Monica 的产品思路。
2. 主要特点
2.1 多代理与工具调用
Manus 采用 Multiple Agent 架构，可在虚拟机沙盒中分工运行不同代理，并且能调用浏览器、代码编辑器、数据可视化等各类工具，交付最终成果。从社区反馈来看，用户可以把繁琐操作全部托管给 Manus，尤其是需要访问网页、编写代码、整合多个信息源的复杂任务 [来源: 推文链接 (0xthefool)]。
2.2 自主式执行与"实习生"定位
在执行模式上，Manus 更像是人类同事或"实习生"，能进行自我规划并多次调用外部工具，然后把处理结果打包输出 [来源:《实测 Manus：首个中国造的通用Agent，干活嘎嘎爽（附50个用例 + 拆解）》]。由于采用云端运行，使用者无需时刻在线，Manus 会在后台自主执行完任务后再通知结果。
2.3 "知行合一"理念
Manus 名称取自拉丁文"mens et manus"中的"manus"（意为"手"），强调的是"知识+动手" 。换言之，它不仅提供思路，还能执行具体步骤，如自动拆解压缩包、检索网站信息、编写并运行脚本或代码等。
3. 社区观点
3.1 引爆朋友圈与行业讨论
在产品发布后，朋友圈与各大社交平台出现了大量讨论，"Manus"成为热点话题，有人称其为 "通用 AI Agent 的里程碑" [来源:《朋友圈被刷爆…Manus的第一轮反馈》]。也有观点认为，它主要是对现有"虚拟机+Compute Use+多代理"思路的整合，并非绝对的技术颠覆，但在体验整合度上实现了突破。
3.2 开发者与投资人关注
部分开发者提到 Manus 的技术底层与现有 Agent 类产品思路相似，也包括了自研或整合工具，但它提供了更顺畅的操作流程，降低了对普通人的使用门槛。此外，投资人也关注到这类"套壳+多场景"的产品或许比大模型本身更容易产生商业价值。
3.3 "并非技术大爆炸"的不同意见
也有来自学术圈的声音指出，Manus 并不是一次大的技术性突破，而是基于现有模型在有限环境下做到了更完善的执行流，但尚不具备对任意软件或操作系统进行全局控制的通用能力 [来源: 推文链接 (qinzytech)]。这类观点认为，Manus 仍是"开箱即用"与"可执行能力"层面的增强，尚未实现真正的 OS 级 Agent。
4. 亮点与典型用例
4.1 多领域任务执行
官方与社区列举了旅行规划、股票分析、保险政策比较、财务报告解读、供应商采购、在线商店运营等几十个案例。这些场景共同特征是：信息来源多、操作步骤复杂、对结果格式有一定要求。
4.2 自动代码生成与部署
Manus 在演示中不仅能编写 Python 脚本来整理或分析数据，还能做更进一步的网页或应用示例，如直接输出 HTML 演示文稿、构建小型 Web 游戏等。这些都由云端虚拟机主动执行，不需用户手动切换环境。
4.3 异步运行与记忆偏好
Manus 可以在后台持续工作，完成后再通知用户，避免了用户对话式等待。在一些演示中，Manus 也会"记住"用户对结果表现形式的偏好，下次再交付时会优先采用相同方案。
5. 可能的缺点与挑战
5.1 任务卡顿与失败风险
有用户反映，在执行大型或耗时较久的多步骤任务时，Manus 可能出现卡在某个子步骤一直无法前进的情况，也可能因为上下文过长而导致执行失败。另外，一些需要登录或验证的网站会让自动化流程被卡住。
5.2 工具箱覆盖不足
有观点指出，Manus 目前仍主要在特定范围（浏览器、数据分析环境等）调度工具，如果要调用更多第三方软件或跨操作系统层面执行，还有很长的路要走。因此，对一些超出内置工具集的任务，Manus 暂时无法完成。
5.3 模型成本与性能
多代理、高并发的后端执行需要一定的资源开销，Manus 如何控制云端成本并保证响应速度，尚待进一步观察 [来源: 推文链接 (idoubicc)]。同时，Agent 在调用多模型协作时，如何减少推理成本，也是一大难点。
6. 总结
综上所述，Manus 以多代理架构与自动化执行等特性，展现了较强的通用型 AI Agent 能力，能帮助用户完成从数据收集到结果交付的一体化流程。其亮点在于对复杂任务的自主拆分与多工具协同，但也面临在工具覆盖面、执行稳定性和底层成本等方面的挑战。许多人期待，随着大模型与 Agent 技术的持续迭代，Manus 或将走向更普适的操作层面，为用户日常与工作的更多场景带来实用价值。