DeepSeek一波未平，Manus后浪又起！今天被另一个中国团队“莫妮卡（Monica）”的“马努斯”刷屏了！被视为AI技术从“会听话”到“能做事”的重要转折点，它是不是又一个“国运”级产品？
“手脑并用”的数字助手
Manus一词来源于拉丁语“Mens et Manus”，意思是“mind and hand”（手脑并用）。这个形象的名字就说明了它的独特之处：不仅能说，它还能做！它能独立思考、规划并执行复杂任务，最终给你一个完整的成果，而不是只告诉你怎么做。
试想一下：一年一度的基金课题刚刚发布，你随口对Manus说：”我想申请’智能体在图书馆应用’主题，需要完整申请材料。”说完便去睡觉了。
一觉醒来，Manus已创建了一个完整项目文件夹：里面有详细写好的申报书文件和匿名活页夹文件，以及数十个辅助性的参考文件，包括详细到数十页的领域调查分析报告，基于国内外数据库检索的领域现状报告，相关研究机构和核心作者观点和主要成果、研究内容、研究方法和主要成果形式，以及画得非常专业的大纲脑图和详细的章节目录，涉及的访谈大纲、问卷样本等，其中每个数据有明确来源，每个论点有充分支持，就像经验丰富的团队花费数周精心打磨的成果。
“Manus，你是怎么做到的？”
“我只是手脑并用而已，老板。”
更多场景
Manus目前处于内测阶段，我虽然是Monica第一批花钱订户，但依然没有它的内测邀请码。因此我必须坦白：上面让Manus帮你申请基金项目的场景还只是我的yy。
但下面的例子据说是已经实现的：
- 简历筛选：Manus可以自动解压文件，逐页浏览简历，提取关键信息，并根据用户需求进行排名和分类。当用户要求以Excel表格形式呈现结果时，Manus还能编写Python脚本生成表格，并记住用户的偏好，在后续任务中主动采用表格形式。
- 房产筛选：用户想在纽约买房，Manus会分解任务，列出待办清单，包括研究安全社区、评估学校质量、编写程序计算预算、筛选房源等，最终提供一份详细的报告。
- 股票分析：Manus可以分析股票价格的相关性，通过API访问数据，验证数据后编写分析代码，最终以图表和报告的形式呈现结果。
多重代理架构，灵活工具调用
Manus的能力其实来自于它的智能体架构。它采用了多重代理架构，完全运行在独立的虚拟机中。Anthropic的Computer Use功能也有类似的设计，但Manus更进一步：它采用多重签名系统，由多个独立模型驱动，就像一个分工协作的“AI团队”，包括规划代理、执行代理和验证代理，各司其职，密切合作，一切为了实现主人的目标。
这种架构让Manus在虚拟环境中可以灵活调用各种工具，比如编写和执行代码、浏览网页、操作应用等，极大地提升了处理复杂任务的能力。在权威的GAIA基准测试中，Manus在所有三个难度级别上都取得了新的最先进(SOTA)表现，实力非凡！
“更聪明地去做”
Manus本质上基于大模型技术，但它的设计理念是“less structure more intelligence”（更少的结构、更多的智能）。目前DeepSeek r1、Sonnet 3.7、Grok 3、GPT-4.5都已经具备了当前最高的智能，Manus就像新一代跑车，装上其中任何一个作为“发动机”，都具备了超一流的能力。Manus团队认为，当数据优质、模型强大、架构灵活、工程扎实时，各种能力会自然涌现，无需被设计为特定的产品功能。这种理念使Manus得以横空出世，处理各种复杂任务时更加灵活和高效。
惊喜之余面临挑战
Manus被宣称为“全球首款真正意义上的通用AI Agent”，其通用性体现在强大的学习能力和适应性上。它能处理从简历筛选到股票分析、从房产选择到旅行规划等多种不同领域的任务。
然而，任何技术产品都有局限性，当前版本的Manus在处理特定类型的任务时会遇到技术障碍。例如，在需要扫描或通过网站验证环节时，Manus可能会被卡死。作为通用的智能体，它其实并不是什么都会，而作为聪明的智能体，它又在很多领域也不是非常精通。另外在技术稳定性、系统容量和功能局限性等方面也有短板。它最大的挑战，可能是面临成功之后一拥而上的模仿，因为技术门槛并不高，还看不到有什么理由模型大厂不会把它的能力内化到各类“领域模型”中。
未来展望：AI Agent的新纪元
尽管面临诸多挑战，Manus开创的通用智能体之路依然充满希望。通过开源策略和生态建设，Manus可以扩展其应用场景，提升产品价值，构筑自己的领先优势。在垂直领域深耕和技术迭代方面，Manus也有很大的发展空间。
总之，Manus为AI Agent的发展树立了新的标杆，推动了整个行业向前发展。但是不是DeepSeek这样划时代的进展还需要看后续的发展。
无论如何，看来我预测2025是智能体元年已经开始得到印证！（臭不要脸！），Manus的横空出世已经给了我第一个大大的惊喜（不是巴掌）！
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