短短幾天，Manus 成了衡量 AI 産品優劣的最佳試金石。
近期，Manus 在海外的熱度暴漲，，外國大 V 自發在 X 平台轉發宣傳，《福布斯》更是直接蓋章定調，冠上了「第二個 DeepSeek 時刻」的稱号。
讓子彈再飛一會兒，卻淨是反轉、反轉、再反轉。噪聲太多，容易淹沒對一款産品價值的判斷。在業内，AI Agent 的落地早已心照不宣，底層基礎模型的進步，Deep Research 的廣泛普及，都爲猶在襁褓的 Manus 席卷全網掃除了不少認知障礙。
在喧嚣之外，我們需要重新審視，一個套殼 AI 産品對用戶和行業是否有價值？在 AI 快速叠代的今天，創新的定義是什麽？
Manus 海外風評如何
Manus 的爆火來得猝不及防，以至于連團隊也沒有準備好迎接這潑天的流量。
合夥人張濤近日發文稱低估了大衆的熱情，目前服務器資源無法滿足市場需求，因此隻好采用邀請碼機制，同時也表示團隊正在全力輸出，争取讓大家早日體驗到更好的産品。
與刻意降低國内存在感的策略不同，Manus 這幾天反而向不少海外 X 博主大 V、以及 Reddit 社交平台陸續開放不少邀請碼，有意借勢推高熱度。
拿到使用權的 @deedydas 讓 Manus 對特斯拉股票進行專業的分析，結果它在大約一個小時内完成了通常需要大約兩周才能完成的的專業級工作。這效率，不比打工人好用（不是）。
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先别羨慕 AI 三小時做的小遊戲，9 天賺 12 萬，manu 也能做。@_akhaliq 讓 Manus 用 three.js 打造一款無盡跑酷遊戲，畫面遊戲有些粗糙，但遊戲機制相當完善。
搞錢才是王道，這也是網友對 Manus 呼聲最高的要求。使用 Manus 構建一個儀表闆，篩選出日本符合收購條件的上市公司作爲潛在的收購目标，還能打造成 90 年代風格的日本視頻遊戲。
結果也是完美交付，讓人挑不出毛病。
▲遊戲地址：https://zaomhjnv.Manus.space/
@LamarDealMaker 對 Manus 的能力贊不絕口，稱其爲最瘋狂的 AI Agent。
Manus AI 在極短的時間内爲他規劃了一次爲期兩個月的家庭旅行，路線涵蓋澳大利亞、新西蘭、阿根廷和南極洲，安排得滴水不漏。并且，它還能夠自動分配任務、浏覽網頁研究，最終奉上了一份涵蓋住宿、預算和美食指南的詳細行程。
另一位用戶 @ivanfioravanti 則秀出了 Manus AI 用 p5js 做的動畫，創意和效果雙雙在線。
Hugging Face 的産品負責人稱 Manus 是「我用過的最令人印象深刻的 AI 工具」。AI 政策研究員 Dean Ball 将 Manus 描述爲「最複雜的 AI 計算」。
要說 Manus 的重量級背書，絕對少不了兩位比較重磅的人物。
一個是 Twitter 創始人 Jack Dorsey，直接甩出了「excellent」的評價，言簡意赅但分量十足。另一個則是 X 博主 Rowan Cheung，他所創立的 therundownai 可以說是 X 平台閱讀量最大的 AI 新聞快訊自媒體。
Rowan 前幾天還沒體驗 Manus，卻在海外率先喊出「中國第二個 DeepSeek 」。截至目前，那條推文也在 X 平台狂攬 276 萬的閱讀量。
直到最近，Manus 團隊也向 Rowan Cheung 分享了邀請碼。
創建 Rowan Cheung 的傳記、并據此部署網站；分析舊金山最佳租車地點；創建一門關于内容創作 AI 的完整課程，Manus 的表現也都可圈可點。
先說好評，還有差評，@mckaywrigley 給 Manus 打了個大大的好評，認爲它的底層代理模型和 UI 都做得無可挑剔，但這位博主也話裏有話，主打一個未來可期，點到即止。
@ai_for_success 是最早一批點贊 Manus 的博主。
同樣地，他其實最開始并未拿到邀請碼，體驗後，他表示，「Manus AI 太瘋狂了，我以前從未使用過類似的東西。」還特意加了個免責聲明，說自己沒拿 Manus 一分錢。
盡管案例很高大上，但問題是計算是否正确，他的心裏也沒底。
相比 OpenAI 的 Deep Research，醫學博士 @DeryaTR_ 就指出 Manus 曆經兩輪嘗試，都未能順利完成任務，且耗費時間過長。
有趣的是，Manus 創始人季逸超今天在 X 平台發文稱，Manus 爲了提高系統性能而降低了故障率，但結果用戶的會話現在運行時間更長，且由于系統負荷過重，Manus 故障率又開始回升。
站在福布斯的另一端，外媒 TechCrunch 則指出 Manus 可能不是中國的第二個「DeepSeek 時刻」，幾輪體驗下來都以任務失敗告終。
極緻的套殼，就是勝利
Manus 爆火後，網友們抛出的頭号疑問是，它真就有技術壁壘嗎？
張濤曾在混沌學園采訪中談到，單純的「套殼」（即直接使用大模型的技術輸出）在 AI 普及的背景下，難以成爲核心壁壘。真正重要的是找到市場需求和商業邏輯，利用 AI 這個「通用商品」創造獨特的價值。
換句話說，套殼隻是起點，關鍵在于如何構建需求驅動的差異化優勢。
昨日，網友 @jianxliao 因爲疑似套出 Manus 系統提示詞和運行代碼，引來了季逸超的回應。
回應的細節很多，但較爲值得關注的是，當被問及 Manus 的基礎模型時，他表示目前使用的是 Claude 和 Qwen 微調模型。并且，Manus 采用多 agent 協作的架構設計。
早在 Manus 嶄露頭角前，海外如 OpenAI 的 Deep Research 已是相對成熟的産品。據 The Information 報道，OpenAI 甚至還計劃推出一款每月高達 2 萬美元的博士級 Agent。
某種意義上，Manus 的成功像是「摸着前人石頭過河」。
技術若無熱度，便如深谷孤響，Manus 有了足夠的熱度和關注，也吸引更多人投入資源和精力去研究、複現甚至開源類似的技術。
最近，MetaGPT 的 4 名團隊成員在 GitHub 發布了名爲「OpenManus」的開源項目，旨在複刻 Manus 的核心功能，同時大幅降低使用門檻。
團隊宣稱，該項目僅花費了 3 小時便開發完成。
快是快了，但這種速度帶來的代價是功能和效果上的妥協，OpenManus 更偏向技術驗證和社區協作，功能深度也更聚焦，無法像 Manus 那樣覆蓋廣泛場景。
截至發稿前，OpenManus 在 GitHub 已收獲超 2.6 萬的星标。
據官方介紹，OpenManus 支持 SEO 審計與報告生成，同時采用輕量化設計。其基于 MetaGPT 的多智能體協作框架，支持利用不同角色分工并自動化生成代碼與文檔。
此外，OpenManus 的開源特性，允許社區爲其貢獻擴展功能。該項目的底層支持來自 Anthropic 的 computer-use 和 browser-use。
▲ GitHub ：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus?tab=readme-ov-file
置身于風暴中心，OpenManus 背後的四名成員連同他們的過往經曆，迅速被媒體扒出：
梁新兵：華東師範大學碩士，曾參與爆款 AI Agent 項目 Data Interpreter 的開發。
張佳钇：中國人民大學高瓴人工智能學院本科生，目前在香港科技大學（廣州）攻讀博士，其參與的智能體框架 AFlow 剛被深度學習頂會 ICLR 2025 接收。
向勁宇：西南交通大學應用物理學本科，曾在 2024 年阿裏巴巴全球數學競賽 AI 賽道斬獲全球第二。
于兆洋：中國人民大學高瓴人工智能學院本科生，與校友張佳钇曾憑 MathAI 方案在阿裏數學競賽 AI 賽道拿下全球第三。
同樣在 3 月 7 日，CAMEL AI 的 OWL 項目公布，并劍指 Manus。
官方表示 OWL 直接做到開源界 GAIA 性能天花闆，達到了 58.18%，超越 Huggingface 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表現。
在官方給出的演示案例中，讓 OWL 查詢今天倫敦有哪些電影上映。
它會自動生成待辦事項規劃并編寫任務清單，開始浏覽網頁，搜索倫敦地區符合條件的電影院。
整個過程宛如真人操作，流暢地執行滾動、點擊、輸入以及實時信息檢索等步驟，最終爲用戶呈上一份詳盡的當日電影總結報告。
據 CAMEL AI 介紹，OWL 通過逆向工程将 Manus 工作流拆解爲 6 步，并開源所有模塊；支持 GitHub 一鍵 clone，同時工具鏈能夠自由擴展，執行環境也支持雲端和本地任選。
CAMEL AI 強調，OWL 完全免費，且優化了 Token 消耗。
▲ GitHub ：https://github.com/camel-ai/owl
然而，與這些後續開源項目相比，Manus 的真正優勢在于更早抓住了行業痛點，如何将複雜多智能體協作技術轉化爲用戶可感知的價值。
精心設計的用戶界面、相對透明的流程優化，Manus 将複雜的技術包裝成了易于理解和使用的産品，也爲第一波熱度添柴加火。
并且，Manus 的爆火，某種程度上源于它在對的時間踩中了風口。
黃仁勳曾經在 CES 預言，随着 AI Agent 浪潮席卷，未來 IT 部門将轉型爲 AI「員工」的人力資源部門。Manus 同樣正是基于這一趨勢，向用戶展示了一個能夠有效管理多個 AI 智能體協作的平台。
誠然，業内雖對「套殼」嗤之以鼻，套殼可以是起點，不應該是終點。
但用季逸超的話來說，極緻的套殼就是勝利。Manus 能夠将現有技術包裝并推出滿足用戶需求的産品，應用端的創新同樣不可忽視。
類似的案例比比皆是，同樣作爲現象級産品，AI 搜索引擎 Perplexity 也因爲「套殼」而置于風口浪尖之上，但其創始人 Aravind 卻也看得通透：
隻有當你真正有了值得「護」的東西時，護城河才有意義。人們可以将 Perplexity 看做是一個 AI 套殼，但成爲一個擁有十萬用戶的套殼産品顯然比擁有自有模型卻沒有用戶更有意義。
Perplexity 采取的策略奏效了。發展不過三年，月活躍用戶已逼近 1 億，龐大的用戶基礎，随之而來的海量搜索數據，其市場影響力也在日漸增強。
他們的成功路徑清晰可見，先打造産品、緊盯市場需求，然後通過不斷叠代産品來收集用戶反饋和搜索行爲數據，爲後續自研模型打下了堅實基礎。
資本市場的正反饋對這種商業模式給予了有力背書，Perplexity 的市場估值實現「三級跳」，在去年 12 月完成新一輪融資後，一路飙升至 90 億美元。
流量如潮水，Manus 的長期價值是否經得起考驗，仍有待時間的考驗。
但在此之前，對于絕大多數 AI 初創企業來說，先果斷抓住市場中那一小塊關鍵紅利，循序漸進地積累實力。當這些短期紅利轉化爲企業自身實力後，技術壁壘或許也就水到渠成。
