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"套壳Monica2.0"和"资本炒作"的ManusAI

腾讯元宝生成草稿+人工撰写，全球首款通用型AI Agent横空出世！中国团队Manus如何重新定义人工智能未来？答案：No

总结

1. Agent核心问题：本身还得看大模型的能力，现在就是Claude gpt和deepseek等最好的模型还是经常出现幻觉问题，这个问题不解决，agent就是在沙漠建楼
2. 实际上本质还是AI自动化调用多个大模型的产品

​预设流程限制能力上限
Manus的任务执行高度依赖开发团队预置的工具调用逻辑（如解压→解析→生成表格），若任务超出其工具链（如直接控制PowerPoint制作幻灯片），则无法完成。其执行流程缺乏动态调整能力，本质上仍是“脚本化”操作，而非真正的自主决策。

​半封闭运行环境
运行于沙盒化虚拟机中，仅能调用浏览器、代码编辑器等有限工具，无法实现操作系统级自由操作（如安装软件、调用本地硬件资源），使其更接近“高级浏览器插件”而非通用智能。

​底层技术组合创新争议
被质疑为“缝合怪”，依赖GPT-4、Claude等现有大模型API，未展示底层模型突破；工具链与Anthropic的Computer Use等方案类似，缺乏技术代差。
Manus的缺陷揭示了当前AI智能体的共性瓶颈：​有限自动化与开放环境执行能力的矛盾。其价值在于验证了多模型协同+工程化集成的可行性，但真正的突破需依赖操作系统级控制、开放协议与底层模型能力的协同进化。对于用户而言，需理性看待其“中间态”定位——它标志着Agent技术从实验室走向实用，但距离真正的通用智能仍有距离。

引言

2025年3月6日凌晨，一款名为Manus的AI产品席卷全球科技圈。它不仅能像ChatGPT一样回答问题，更能像人类一样“动手”完成任务——从筛选简历、制作报告到规划旅行，用户只需下达指令，即可坐等成果交付。这款由中国团队Monica.im打造的通用型AI智能体，究竟有何颠覆性？它是否预示着AI技术从“工具”向“协作者”的质变？

​一、技术突破：从“生成答案”到“全流程执行”​

​核心理念：手脑并用（Mens et Manus）​

Manus的命名源自拉丁语“手”，强调AI不仅需具备思考能力，还需通过工具调用完成任务。其设计理念打破了传统AI仅提供建议的局限，真正实现了​“输入需求→自主规划→执行交付”的全链路闭环。

​多智能体协同架构

​任务拆解与执行：Manus采用规划代理、执行代理与验证代理协同工作的架构，模拟人类工作流程。例如，处理简历时，它会解压文件、逐页分析、生成排名表格，并记忆用户偏好优化后续任务。
​工具调用能力：可操作代码编辑器、浏览器、API接口等工具，甚至编写Python脚本抓取数据并生成可视化报告。
​性能标杆：GAIA基准测试SOTA
在评估通用AI助手能力的GAIA测试中，Manus在所有难度级别均超越OpenAI同类产品，尤其在跨平台数据整合和复杂任务处理上表现突出。

​二、应用场景：AI如何成为你的“全能助手”？

​企业服务：效率革命
​招聘筛选：自动解析15份简历，生成候选人排名与评估报告。
​供应链管理：全网搜索供应商，生成对比表格与采购建议。
​金融分析：抓取英伟达、台积电等公司股票数据，输出投资策略与可视化图表。
​个人生活：智能管家
​旅行规划：根据预算定制日本旅行手册，整合景点、交通、住宿信息。
​教育辅助：为教师制作动量定理动画课件，帮助学生直观理解物理概念。
​跨领域协作
通过云端异步处理，用户可随时关闭设备，Manus独立完成任务后推送通知。这种“数字实习生”模式，让用户专注创意性工作。

​三、市场反响：从“天价邀请码”到资本狂欢

​内测抢购潮

发布当日，Manus官网因流量过大崩溃，二手平台邀请码被炒至5万元，官方紧急澄清未授权付费渠道。

​股市连锁反应

AI智能体概念股全线飙升，立方控股、汉得信息等20余只股票涨停，市场预测2025年或成AI Agent商用元年。

​行业争议

​技术整合质疑：部分开发者认为Manus依赖现有大模型（如Claude 3.5、GPT-4）的API调用，核心架构与Anthropic的“ComputerUse”类似，创新性待验证。
​大厂竞争压力：谷歌Project Astra、微软Copilot等已布局智能体生态，Manus需在通用性与垂直场景中寻找差异化。

四、团队背景：中国创业者的“技术突围”

​创始人肖弘：从微信生态到AI Agent
90后连续创业者肖弘，曾开发“壹伴助手”服务超200万B端用户，2022年创立Monica插件攻占海外市场。Manus是其团队历时18个月研发的“技术升维”之作。
​开源与生态布局
团队计划年内开源部分推理模型，吸引开发者共建工具调用生态，复刻DeepSeek开源社区的成功路径