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其次,对于Manus的“通用性”,部分从业者认为,存在套壳嫌疑。
有从业者评价,Manus没有自研底层大模型的能力,其模型能力主要来源于国外Anthropic的Claude。而且,很多场景和功能早已在其他Agent中实现。比如,Devin作为全球首个AI程序员,也是一个能独立完成写代码任务(学习新技术、调试代码到部署应用程序)的AI Agent,在去年年底便面向公众开放。
从这个角度来看,Manus更像是给现有的各类AI应用加了个壳子,把DeepResearch(OpenAI推出)、Computer Use(Anthropic推出)等应用汇总了起来。
AI软件工程师覃相告诉「定焦One」,Manus是基于现有大语言模型的调用,并未涉及底层技术突破。比如在进行股票分析时,Manus通过调用雅虎金融API获取数据,再借助编程语言生成可视化图表,依赖的都是现有的技术和工具。
参加了Manus闭门分享会的AI博主自动华也对「定焦One」表示,制作团队分享了Manus作为AI员工主要做的三件事:配电脑(赋予AI访问浏览器和工具的能力)、配权限(接入私有API和权威数据源)、给培训(用户可以通过反馈实时调整AI行为)。
可见,Manus本质上是将各种工具进行拼接,其能完成跨应用这类复杂任务,依赖的是Claude模型,以及接入的各类智能体工具。
至于“套壳”“拼接”是否算作创新,业界观点不一。支持者认为,这种整合方式能够快速实现多种功能,为用户提供一站式解决方案,具有一定的实用价值;反对者则认为,这种模式只是基于现有技术进行简单组合。
但从业者基本都认同,从技术维度上看,Manus还远称不上是下一个DeepSeek。
如何正确看待Manus?
比起技术,Manus走红的关键在于用户体验。
减少了操作步骤,执行过程中不用反复和AI对话,还可以关闭界面,这都是过往AI Agent产品所不具备的。
自动华认为,AI Agent的意义在于帮助普通人提效,Manus重新定义了AI应用的价值指标,由重视DAU(用户留存)变到AHPU(Agentic Hours Per User,用户使用AI完成任务所耗费的时间)。
“正是这样的benchmark(可简单理解为评估指标),决定了产品优化路线,让Manus和市面上其他AI Agent产品有了区别。”自动华表示。
他解释,传统互联网产品都是“注意力经济”,希望占据用户更多的使用时间,最终通过广告变现,所以将五花八门的垂类Agent放到了产品中。
Manus的定位是通用型AI Agent,在执行同量任务情况时,试图让用户花的时间越短越好,所以它做了一个大整合,希望用越快的操作方式、越少的操作步骤为用户提效。
这与团队的过往背景有关。Manus背后的团队在2023年开发了AI浏览器插件助手Monica,他们发现浏览器作为单用户场景存在人机控制权冲突,AI频繁打断用户体验的痛点,由此得出“AI应拥有独立云端浏览器”。
自动华觉得,正是由此他们提出了“Less structure, more intelligence”,主张减少对AI的结构化限制,依赖模型自主进化能力,而非人工预设流程,才让Manus区别于传统 AI Agent。
这也是大部分用户对Manus感到兴奋的点。覃相将Manus比作“数字代理人”,能自动拆解复杂指令、替用户完成多个任务,而且执行速度快,在任务执行和用户体验上超越了豆包和百度的AI Agent。
覃相还进一步分析Manus核心优势背后的技术原理:多代理架构、强自主学习能力。
首先,Manus具备多代理架构与任务分解能力,它采用了多智能体系统架构,能够将复杂任务分解为多个子任务,并通过不同的智能体协同完成。这种架构使其能够高效处理长尾任务。
其次,它具备自主学习与记忆功能,能够记住用户的偏好,并在后续任务中主动调整策略。这种自主学习能力使其能够不断优化任务执行逻辑,逐渐从被动响应转向主动服务。
不过,在速度提升时,准确率也是需要重点考虑的要素。
Manus官方指出其具有低错误率,在GAIA(一个专为通用人工智能助手设计的基准数据集,主要用来评估 AI的基本能力)中,面对基础(整理文件、数据分析)、中等(调用API、写代码)、复杂(逻辑推理、多模态处理)三个级别的任务测试,其分数都超过了OpenAI的DeepResearch,但低于人类平均正确率92%,仍不如人脑聪明。
正如前文所说,由于产品还未大范围铺开,从业者对其实际效果持怀疑态度。很多博主在测评中发现,Manus在处理中等复杂的任务时,出现了长耗时问题;在访问需要登录的网站或处理付费墙内容时,也会出现卡顿,还是需要用户手动接管。
Manus的下一步,
成本、技术、市场竞争
Manus的争议不小,但被捧得很高。很多人担心,Manus正式上线后,如果实力与预期不符,很有可能消耗掉DeepSeek为国内AI积攒下来的正向价值。
自动华告诉「定焦One」,在Manus的闭门分享会上,官方也提到了将面临的一些问题。比如未来的产品战略会朝着优化成本和提升运行速度努力,同时他们也在寻找一个与成本相平衡的商业化定价模式,所以距离公开上线还会有一段时间。
这些挑战中,成本问题尤为突出。
“Manus单任务运行成本约2美元,虽然仅为竞品DeepResearch的1/10,但相比于豆包的单次任务调用回答,却昂贵了非常多倍。”自动华表示,在他看来,Manus调用的算力和生成结果的质量与竞品存在差异,但在目前国内大模型产品普遍免费的背景下,这种AI一次性完成高质量结果对应的付费模式,还有待探索。
目前,大多数普通用户为AI产品付费的意愿较低,尽管是功能强大的AI软件工程师Devin,高昂的月费(500美元)导致使用它的人很少。
这也是Manus需要邀请码才能使用的重要原因。从业者认为,官方之所以不全面放开使用权限,一方面可能是“饥饿营销”,但更重要的是,要考虑商业价值和成本的平衡。
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