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昨夜，AI Agent 产品 Manus 横空出世，瞬间点燃科技圈。此刻，所有 AI 爱好者都在疯抢 Manus 邀请码 ，甚至在某二手交易平台上，邀请码的价格已经被炒到 999 元到 5 万元不等 。 ( r4 [# | {1 Z9 x/ K- E, y" R
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# A. F }* s8 h" u1 L作为全球首款真正意义上的通用AI Agent，Manus能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。其名称来源于拉丁语“Mens et Manus”，意为手脑并用。在权威的GAIA基准测试中，Manus取得了SOTA（State-of-the-Art）的成绩，性能超越OpenAI的同层次大模型。
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从发布的视频演示来看，Manus在接到用户指令后，可以直接操作电脑完成一系列任务，如报告撰写、表格制作等，并最终导出符合用户需求的产品。与此前各类功能相对简单的人工智能助手不同，Manus拥有超强的学习能力和适应性的“数字大脑”，不再局限于单一任务，而是能够理解复杂指令、自主学习、跨领域协同，真正像人类一样思考和行动。 * I$ i _# v) b; Y6 w/ Q5 c3 G
一些总结 " |2 P* A4 J3 e& B5 x
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Manus爆火之后，网络上对他的评价开始两级分化。一方面，许多业内人士和科技爱好者对这款通用AI Agent的出现充满期待，认为它代表了人工智能领域的重大突破。另一部分则指责Manus过度营销。 一款新产品刚亮相，就让整个 AI 圈陷入“抢号大战”，究竟是技术革命的前奏，还是又一场饥饿营销的极致演绎？。
% N$ x' m6 X& m& }) K) H" t2 V先说结论，Manus 是一个不错的产品。但 并不算是一项技术突破。 一是它主要依赖于预设的流程来执行任务。尽管在短期内确实能让系统表现得更好 ，这种预定义的流程会严重限制系统的上限性能 。它运行在一个相对受限的环境中，介于“浏览器”和“操作系统”之间。它只能在特定的软件工具范围内运行，而在预定义范围之外的应用程序中无法工作。 + B. h2 j2 V3 f0 m8 V, |/ [
那么真正的创新应该是什么呢？ 一个能够在完全开放的 操作系统 级环境中运行，像人类一样执行大多数任务，并操作各种软件的 AI 。
]# j% C! f! w+ g. W& s$ m关于产品本身，综合 业内几位KOL的评论，大概包括如下几点；
9 ]8 j# Q9 _& t2 M" J1. 产品本质：套壳再套壳，提升可用性 . }" O+ {9 A5 f Z- g
% P0 x- B& v5 A从技术实现角度来看，Manus的本质是 “ 虚拟机 + compute use + artifacts + 多Agent协同” ，核心是对 现有Cursor类产品的再封装 ，降低使用门槛，让非技术用户也能更轻松地利用AI进行复杂任务编排。 " ~" T7 [2 |/ o3 K* B9 L* Q* X
换句话说，Manus做的事情是 在Cursor这类产品的基础上，再加一层“壳” ，同时内置了一批小模型和Agent，从而实现更自动化的推理、规划和执行能力。Cursor等AI辅助编码工具虽然功能强大，但对于普通用户来说仍然有较高的上手门槛，而Manus试图在这条路上进一步降低技术壁垒。
4 S8 x% P6 `1 ^' x0 v3 M然而，Manus的思路并非完全独特。比如 OpenDevin 团队也曾尝试类似的设计，本质上，Claude 3 在这类任务的处理能力已经很强，直接调用 20+个工具 也是常规操作。因此，从 “创新性” 角度来看，Manus并未带来完全颠覆性的突破，而是对 现有思路的进一步产品化和优化 。 & I: C, L3 X! V0 k
2. 产品定位：一个通用Agent，还是一个新型 AI 入口？ ) c% s0 [8 k9 W1 t3 h1 a
2 m4 _1 ?- ~9 X! c+ I, q0 UManus的产品定位是 通用智能Agent ，试图 通过DeepSearch（ input 增强）+ Artifact（ output 强化）+ Planning/Reasoning（类似Cursor） 进行整合，打造一个全能型AI助手。
' a9 E$ k. Z# L$ o+ Q6 G- S& n然而，这里存在一个明显的矛盾：
0 \% [9 ?, w" z: E3 E- N% Z7 pAgent是否可以通用化？ 个性化的Agent需求往往千人千面，而Manus试图打造一个“一体化”的Agent体系，是否可行？ 9 ~5 D1 c" ^" w
最终是一个 AI 入口，还是一个孤立的工具？ Manus如果想做成一个真正通用的AI Agent，必须整合 各种Agent能力 + compute use ，但这意味着极高的工作量，并不是一朝一夕能完成的事。
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目前看来， 最现实的路径可能是MCP（Multi-Agent Communication Protocol）聚合模式 ，即 整合不同Agent的能力，提供一个开放协议，让各类 AI 代理协同工作 。如果Manus选择走这条路，或许能找到更长远的竞争优势。
. x* L% K2 y0 |! n4 [2 Z3. 竞争对手：并非独一无二，且 大模型 可能会直接吞并这条赛道
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Manus所处的Agent领域竞争激烈，且产品思路趋同。目前来看， Coze、Dify 这类产品在思路上高度相似，如果Manus的模式跑通，未来这些竞品也会推出类似的解决方案。此外，Agent的能力大概率 会被未来的 大模型 内化 ，成为基础能力的一部分。 # o4 G: T2 q# @1 n+ p
目前，大模型的工具调用能力正在不断增强，Claude 3 已经可以 高效调用 20+ 个工具 ，GPT-5 预计会进一步提升这方面的能力。如果未来大模型本身就能直接 进行复杂任务的规划、推理和执行 ，那么Manus这类独立Agent产品是否仍有生存空间，值得深思。
* H8 F" S3 O" J, ?4. 市场卡位：大众产品还是小圈子炫技工具？
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从市场定位来看，Manus有可能成为 新型的通用 AI 模式 ，类似AI搜索的探索方向。但问题是：
/ P1 I" X/ m% S8 x6 D8 y9 m% n比 AI 搜索门槛更高 ，普通用户是否能快速上手仍存疑。
3 S+ M# M! N! b$ p# \- W; n1 i! N“懂的人”可能觉得局限性大，不愿意用 ，例如技术用户可能更愿意直接调用Claude或GPT API。 : l' ]+ R' S9 K6 ~' i, X
“不懂的人”可能不会用，但在自媒体和极客圈会很火 ，类似于一些“装逼型”技术产品。 / A3 M9 ^& J6 z r' G8 _
如果没有几个 真正爆款的应用场景 ，Manus的增长可能会受限在一个相对小众的圈层内。 6 c0 r* B, U* A* a
5. 机会：成本优先的 AI Agent ？
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8 ]+ {* }9 O6 y. N5 r/ k在成本方面，Manus若能 优化Agent的操作路径和等待时长 ，单次调用的token消耗降至 1M以内 ，并让部分任务交由 30B级小模型 处理，可能能找到一条低成本 AI 路径 ——即 用更小的计算消耗，实现更高效的AI任务执行 。
, R$ U# X* n5 P) _: c% Z- f: u这是一个有潜力的方向，但核心仍然取决于 能否真正优化任务执行流程，提高整体效率 。 ! W8 A- V) i: Y. Z- K3 V
这又是一个本土团队的故事 3 V/ S0 K- E- R5 w u3 [; L
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肖弘，华中科技大学软件工程专业2015届校友，连续创业者，十余年技术创业经验的老将。早在校期间，他就展现出“折腾”精神，加入联创团队，带领团队推出志愿填报助手、咩咩、圈子集市等校园创新产品，为日后创业埋下伏笔。
4 x, T1 S4 S! g7 A第一战：夜莺科技——依附超级平台的商业验证 # M$ M. `2 {* v. T# l
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2015年毕业后，肖弘创立夜莺科技，专注于企业微信SaaS工具，推出了“微伴助手”“壹伴助手”，为企业提供高效的社交营销工具。这一模式不仅获得腾讯、真格基金等知名投资机构数亿元投资，还成功服务超200万B端用户，触达数亿C端用户。最终，该产品出售给明略科技。这一战役验证了“依附超级平台做垂直工具”的商业模式可行性，但也让肖弘意识到，技术创业的天花板并不止于此。
: ?" B' O- B, _) v第二战：Monica—— AI 时代的新征程 5 Z9 a* m& J% }# T6 R5 L
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2022年，ChatGPT的横空出世让肖弘敏锐捕捉到AI革命的风向。他随即成立“蝴蝶效应”公司，推出AI浏览器插件 Monica
1 [5 o1 n7 j6 ~: f2 [2 u9 SMonica是一个 All-in-One 的AI助手，集成多个主流大模型，用户可以随时随地与其聊天、翻译、生成文案、作图等。它不仅是个浏览器插件，更是一个正在进化的 个性化AI助手 ，能帮助用户获取、处理和存储信息。肖弘的愿景很明确：让AI不仅仅是工具，而是每个人的智能伙伴。
5 s4 x8 {9 l3 _& o# o在商业模式上，他不追求大模型的底层技术突破，而是借鉴苹果等消费电子公司的模式，通过 整合 API +极致体验 实现差异化，重构应用层的价值。 . Y# z) t+ l0 G
2023年，Monica通过收购热门插件 “ChatGPT for Google” 迅速扩展用户规模。这款插件原本已积累300万用户，收购后，Monica构建起 AI 工具矩阵 ，满足不同场景需求。这一策略不仅节省了产品研发周期，还验证了“工具全家桶”模式的市场价值。目前，Monica累计用户已突破 700万 ，稳居AI Chrome插件第一梯队。 9 q3 ~0 b2 {+ j
2024年7月，肖弘携张涛 、首席科学家季逸超共同创立 Manus AI ，继续探索AI的未来。 1 @8 Y$ Q0 r$ K+ K+ n2 X
张涛 曾在字节跳动负责国际化产品，随后在 光年 之外 担任产品负责人。
: Q1 g; E9 i& u季逸超，也是是一位备受瞩目的90后程序员和企业家。他在高中时期就读于北京大学附属中学，展现出对计算机编程的浓厚兴趣。在高二期间，他独立开发了“猛犸浏览器”（Mammoth），这款浏览器在苹果应用商店上线后，迅速获得了大量用户的青睐。截至2013年，猛犸浏览器已推出五个版本，下载量超过50万次，成为全球下载量最大的手机付费浏览器之一。 / W+ [9 @: J2 u7 `
“套壳”不是终点，而是手段 ! W5 J) C0 o" G1 U
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无论是 Monica 还是 Manus ，它们都代表了一种 “套壳到极致” 的产品思路。但在肖弘看来，"套壳" 不是贬义词，而是对资源的 优化整合 。 % b3 I+ c$ E( T9 `) P9 U% {4 M
作为一家专注于 AI 应用层 的公司，肖弘并不执着于自研大模型，而是 通过多模型动态调用 （GPT-4、Claude 3、Gemini等）来提升AI的综合能力，实现“软硬结合”的最佳平衡。不过，Manus目前尚未透露其背后的具体大模型，但可以推测，其策略仍然是 结合多个基础模型 以匹配不同的任务需求。
; V7 B: i$ }2 C2 _但问题来了，"套壳" 真的是技术上的取巧吗？
8 ^% w0 {0 \' \9 p在肖弘的商业逻辑中，大模型公司类似 芯片公司 ，专注于打造更优质、更具性价比的核心能力，而应用公司则更像 消费电子 公司 ，通过品牌、渠道、交互体验来与用户建立更紧密的联系。换句话说， 苹果不会自己造芯片，但它依然是全球最成功的消费电子公司之一 。
( X3 [4 V& M; O# S4 N @. t% }对应用公司而言，核心任务不是拼参数，而是通过技术产品化（TPF）和产品市场契合（PMF）， 让 AI 真正落地到用户的日常场景中 。在这个逻辑下，“套壳”不是简单地包装，而是 将复杂的技术封装为直观、易用、且高效的用户体验 。 & O6 Q1 Z3 a n+ k
这也是 Monica 能够迅速崛起的原因。它不仅仅是一个AI助手，而是 一个能适应不同场景的智能工具 。无论是在 YouTube、Twitter、Gmail 还是 The Information ，Monica都能提供定制化的交互方式， 让用户以最低的学习成本享受到AI的强大能力 。这一策略让Monica在海外市场 用户量翻番，同时保持可观盈利 。 & h0 |, ?& ^- T9 _6 `
当然，关于 AI 应用层与基础层的优先级 ，业内仍然存在分歧。
2 T1 I! z3 C2 w在 2024年上海 GDC 大会 上，MiniMax副总裁 刘华 发表了一番“反雕花”言论。他认为， AI 应用层不应过度打磨交互，而应注重 大模型 本身的能力提升 。MiniMax的观点很明确： 大模型能力比应用层“雕花”更本质 。 / G5 s; w, f; ^! K; T) M4 ?
但肖弘的看法不同。 “雕花”不是目的，用户体验才是” 。他认为，无论是底层突破还是应用创新， 最终衡量标准只有一个——是否真正解决了用户问题 。 : w8 h1 p6 M+ Q4 ~; B0 _
在产品哲学上， Manus 进一步提出了 “less structure, more intelligence” 的设计理念。其核心观点是—— “当你的数据足够优质、模型足够强大、架构足够灵活、工程足够扎实， AI 能力将不再是一个功能，而是一种自然涌现的智能。”
9 U( A6 e' b/ f, O d这意味着， 未来的 AI 不再只是一个“工具”，而是一个“潜伏在后台的 智能体 ” 。例如，Manus支持 实时任务监控 ，你可以在移动端查看任务进展，而当你回来时，AI已经自动完成了你的需求。
( u `0 y$ C: p8 q5 U这是一种 反直觉 的设计理念—— 用技术对抗技术，让 AI 技术变得“隐形”，从而让用户能专注于创造性工作 。 0 F! `- g9 g o$ D9 C' l5 W' \+ s
最终，AI产品的演进方向可能不是 更多的按钮、更多的参数调整 ，而是 更少的干预、更直觉的体验 。对于肖弘而言， “套壳”不是偷懒，而是高效利用资源，让技术真正服务用户。做到极致，“壳”也能成为 核心竞争力 。
% C, o% n! |/ T/ A6 l- ]DeepSeek vs. Manus：中国 AI 的两条进化路径 ; U+ l/ u! w; P1 g. v
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如果说 梁文锋 代表的是 中国 AI 的技术理想主义 ，孤注一掷地冲击大模型的世界之巅，试图在算力、数据和算法上与OpenAI、DeepMind正面交锋；那么 肖弘 走的，则是另一条 极度现实主义 的道路——他不专注于构建大模型，而是巧妙地在现有技术框架内，打造更高效、易用的AI产品。 ! b; K% O9 T- u
模型和应用的发展路径，或许天然就是不同的。“ 套壳 ”也不一定是件坏事。 Manus能成为下一个DeepSeek一样的现象级产品吗？现在下结论，还太早。让子弹再飞一会。 " s8 o1 K/ C, h' E( I5 l
参考资料 2 l5 ^4 `$ {. U) Q5 E; k( G
/ u& `. T9 w4 x- ^/ D[1] https://mp.weixin.qq.com/s/VvjeUsaaZGwH3sdRpR10tQ
/ c$ N( G, k8 A4 I, J/ ~[2] https://mp.weixin.qq.com/s/oecpFKV0iog4mK5MNBvTfw. |5 ^2 A9 d! G8 N& ^3 c
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