定焦 One（dingjiaoone）原創
作者 | 王璐
編輯 | 魏佳
"AI 一天，人間一年 "。
3 月 6 日淩晨，Manus 亮相，瞬間點燃了整個科技圈。它被稱爲全球首款通用型 AI Agent（人工智能代理）産品，由國内一家創業團隊—— Monica.im 打造。但這場技術狂歡，迅速陷入争議旋渦。發布僅兩天，Manus 的口碑經曆了數次劇烈反轉。
Manus 官方将自己定義爲一款連接思維與行動的通用人工智能代理，特點是擅長處理各種任務，不僅能思考（聽懂複雜指令進行推理），還能交付成果（順滑對接完成該任務的各個環節，将最終結果給到用戶）。
舉個簡單的例子。
如果讓 Manus 篩選簡曆，用戶隻需将存有多份簡曆的壓縮包直接發給 Manus，剩下的任務就全部交由它完成。Manus 會自動解壓縮文件，浏覽找出重要信息，給出候選人評估結果，還可以将候選人姓名和重要信息做成表格，方便用戶查閱。
在此過程中，用戶不僅可以關閉電腦，還能随時添加其他任務。
有了 Manus，普通 HR 的日常工作似乎變得 " 多餘 "。這也讓許多人驚呼，取代打工人的 "AI 牛馬 " 真的來了。
不過，Manus 屬于 " 黑紅 " 體質。
發布之初，它被冠以 " 炸裂 "、" 拳打 ChatGPT"、" 比肩 DeepSeek"、" 震撼矽谷 " 等名頭，風光無限。不久後質疑聲接踵而至，有人認爲它過度營銷，技術沒有太大突破實爲 " 套殼 "，噱頭遠大于實際能力。
緊接着，其内測邀請碼被炒到 10 萬元天價的消息傳出；它在 X 平台上的官方賬号被凍結，顯示原因爲 " 違反平台規則 "。随後，Manus 聯合創始人兼首席科學家季逸超公開回應稱，賬号被凍結可能與第三方提及加密貨币詐騙有關，該領域與 Manus 的運營完全無關。
這一系列事件，更加深了外界對 Manus 的疑慮。這款備受矚目的産品，究竟是真正的技術革新，還是營銷噱頭？未來又能火多久？
争議中的 Manus，真有實力還是套殼工具？
Manus 爆火兩天，外界對它的評價極爲兩極分化。
一部分人覺得 Manus 讓 AI Agent 又上了一個台階，馬上就要搶走打工人的飯碗，也有一部分人認爲它隻是個套殼工具。
來看它 " 封神 " 的點。
相比市面上已經出現 AI Agent（比如豆包、文小言都内置了很多智能體），Manus 的優點之一在于，處理複雜任務時具備自主性、連續性。
比如用戶隻需給出一段比較詳細的提示詞，Manus 便能自主解讀、拆解并給出結果，還能進行自我檢查，省去了一步步的對話引導步驟。
由于 Manus 是基于雲端異步運行，用戶下達完指令後關閉頁面都不會影響 Manus 處理指令，任務完成後還會自動通知用戶結果。
Manus 的另一大亮點，是号稱全球首款通用型 AI Agent 産品。
需要注意的是 " 通用 " 二字，指它能夠處理各種各樣的任務，不限任何領域，比如支持篩選簡曆、房産調研、股票分析等多場景。
然而，對于這兩大亮點，也存在着不少質疑的聲音。
首先，由于 Manus 處于内測階段，采用邀請碼制度，大多數用戶尚未真正使用過該産品，目前對其 " 驚豔 " 的評價大多源自官方發布的演示視頻。鑒于過往許多 AI 産品都存在 " 樣片水平大于實際實力 " 的情況，部分從業者認爲 Manus 的真實能力有待進一步考量。
其次，對于 Manus 的 " 通用性 "，部分從業者認爲，存在套殼嫌疑。
有從業者評價，Manus 沒有自研底層大模型的能力，其模型能力主要來源于國外 Anthropic 的 Claude。而且，很多場景和功能早已在其他 Agent 中實現。比如，Devin 作爲全球首個 AI 程序員，也是一個能獨立完成寫代碼任務（學習新技術、調試代碼到部署應用程序）的 AI Agent，在去年年底便面向公衆開放。
從這個角度來看，Manus 更像是給現有的各類 AI 應用加了個殼子，把 DeepResearch（OpenAI 推出）、Computer Use（Anthropic 推出）等應用彙總了起來。
AI 軟件工程師覃相告訴「定焦 One」，Manus 是基于現有大語言模型的調用，并未涉及底層技術突破。比如在進行股票分析時，Manus 通過調用雅虎金融 API 獲取數據，再借助編程語言生成可視化圖表，依賴的都是現有的技術和工具。
參加了 Manus 閉門分享會的 AI 博主自動華也對「定焦 One」表示，制作團隊分享了 Manus 作爲 AI 員工主要做的三件事：配電腦（賦予 AI 訪問浏覽器和工具的能力）、配權限（接入私有 API 和權威數據源）、給培訓（用戶可以通過反饋實時調整 AI 行爲）。
可見，Manus 本質上是将各種工具進行拼接，其能完成跨應用這類複雜任務，依賴的是 Claude 模型，以及接入的各類智能體工具。
至于 " 套殼 "" 拼接 " 是否算作創新，業界觀點不一。支持者認爲，這種整合方式能夠快速實現多種功能，爲用戶提供一站式解決方案，具有一定的實用價值；反對者則認爲，這種模式隻是基于現有技術進行簡單組合。
但從業者基本都認同，從技術維度上看，Manus 還遠稱不上是下一個 DeepSeek。
如何正确看待 Manus？
比起技術，Manus 走紅的關鍵在于用戶體驗。
減少了操作步驟，執行過程中不用反複和 AI 對話，還可以關閉界面，這都是過往 AI Agent 産品所不具備的。
自動華認爲，AI Agent 的意義在于幫助普通人提效，Manus 重新定義了 AI 應用的價值指标，由重視 DAU（用戶留存）變到 AHPU（Agentic Hours Per User，用戶使用 AI 完成任務所耗費的時間）。
" 正是這樣的 benchmark（可簡單理解爲評估指标），決定了産品優化路線，讓 Manus 和市面上其他 AI Agent 産品有了區别。" 自動華表示。
他解釋，傳統互聯網産品都是 " 注意力經濟 "，希望占據用戶更多的使用時間，最終通過廣告變現，所以将五花八門的垂類 Agent 放到了産品中。
Manus 的定位是通用型 AI Agent，在執行同量任務情況時，試圖讓用戶花的時間越短越好，所以它做了一個大整合，希望用越快的操作方式、越少的操作步驟爲用戶提效。
這與團隊的過往背景有關。Manus 背後的團隊在 2023 年開發了 AI 浏覽器插件助手 Monica，他們發現浏覽器作爲單用戶場景存在人機控制權沖突，AI 頻繁打斷用戶體驗的痛點，由此得出 "AI 應擁有獨立雲端浏覽器 "。
自動華覺得，正是由此他們提出了 "Less structure, more intelligence"，主張減少對 AI 的結構化限制，依賴模型自主進化能力，而非人工預設流程，才讓 Manus 區别于傳統 AI Agent。
這也是大部分用戶對 Manus 感到興奮的點。覃相将 Manus 比作 " 數字代理人 "，能自動拆解複雜指令、替用戶完成多個任務，而且執行速度快，在任務執行和用戶體驗上超越了豆包和百度的 AI Agent。
覃相還進一步分析 Manus 核心優勢背後的技術原理：多代理架構、強自主學習能力。
首先，Manus 具備多代理架構與任務分解能力，它采用了多智能體系統架構，能夠将複雜任務分解爲多個子任務，并通過不同的智能體協同完成。這種架構使其能夠高效處理長尾任務。
其次，它具備自主學習與記憶功能，能夠記住用戶的偏好，并在後續任務中主動調整策略。這種自主學習能力使其能夠不斷優化任務執行邏輯，逐漸從被動響應轉向主動服務。
不過，在速度提升時，準确率也是需要重點考慮的要素。
Manus 官方指出其具有低錯誤率，在 GAIA（一個專爲通用人工智能助手設計的基準數據集，主要用來評估 AI 的基本能力）中，面對基礎（整理文件、數據分析）、中等（調用 API、寫代碼）、複雜（邏輯推理、多模态處理）三個級别的任務測試，其分數都超過了 OpenAI 的 DeepResearch，但低于人類平均正确率 92%，仍不如人腦聰明。
正如前文所說，由于産品還未大範圍鋪開，從業者對其實際效果持懷疑态度。很多博主在測評中發現，Manus 在處理中等複雜的任務時，出現了長耗時問題；在訪問需要登錄的網站或處理付費牆内容時，也會出現卡頓，還是需要用戶手動接管。
Manus 的下一步，成本、技術、市場競争
Manus 的争議不小，但被捧得很高。很多人擔心，Manus 正式上線後，如果實力與預期不符，很有可能消耗掉 DeepSeek 爲國内 AI 積攢下來的正向價值。
自動華告訴「定焦 One」，在 Manus 的閉門分享會上，官方也提到了将面臨的一些問題。比如未來的産品戰略會朝着優化成本和提升運行速度努力，同時他們也在尋找一個與成本相平衡的商業化定價模式，所以距離公開上線還會有一段時間。
這些挑戰中，成本問題尤爲突出。
"Manus 單任務運行成本約 2 美元，雖然僅爲競品 DeepResearch 的 1/10，但相比于豆包的單次任務調用回答，卻昂貴了非常多倍。" 自動華表示，在他看來，Manus 調用的算力和生成結果的質量與競品存在差異，但在目前國内大模型産品普遍免費的背景下，這種 AI 一次性完成高質量結果對應的付費模式，還有待探索。
目前，大多數普通用戶爲 AI 産品付費的意願較低，盡管是功能強大的 AI 軟件工程師 Devin，高昂的月費（500 美元）導緻使用它的人很少。
這也是 Manus 需要邀請碼才能使用的重要原因。從業者認爲，官方之所以不全面放開使用權限，一方面可能是 " 饑餓營銷 "，但更重要的是，要考慮商業價值和成本的平衡。
用戶多了很有可能導緻算力跟不上。"Manus 的底層是依靠大模型能力，算力緊張可通過加顯卡解決，但很多公司支付不起背後高額的成本，特别是 Monica 還是一家創業公司。" 自動華表示，Kimi 在剛推出市場時也遭遇過類似問題，也沒有輕易選擇加顯卡。
其次，當前 AI Agent 還做不到像人類一樣聰明，解決問題的能力相對有限，Manus 也同樣面臨着這一問題。
比如，最容易出現的情況是對用戶問題理解不清晰，同一個問題反複問 AI Agent 好幾遍，生成的答案還是無法達到與人類認知相匹配的标準。
因爲 AI Agent 在執行任務時的思考方式是，複現成熟的任務流程或通過訓練數據對問題進行簡單拆分，歸根究底，還是依賴于大模型的基礎能力。Manus 并沒有在這方面做出強技術突破。有使用者指出，Manus 對複雜問題的拆解能力仍處于較低水平。
以及 Manus 即将面臨的市場競争壓力也不小。
覃相認爲，豆包和百度的 AI Agent 也有各自的市場定位和技術優勢，未來它們可能會通過技術升級或差異化競争，縮小與 Manus 的差距，而且這兩家公司的資金實力更強。
對于 Manus 的火爆，很多人持觀望态度。不止一位投資人對「定焦 One」表示，雖然他們很看好今年 AI Agent 的發展，但由于之前有類似 AI 程序員 Devin 的出現，Manus 并沒有太驚豔到他們，核心技術問題也沒有得到根本性提升。
此刻，相比 DeepSeek 護城河較低的 Manus，已經有不少開源複刻版項目出現，留給 Manus 的時間不多了。
