又黑又红的Manus，还要闯三道关

"AI 一天，人间一年 "。

3 月 6 日凌晨，Manus 亮相，瞬间点燃了整个科技圈。它被称为全球首款通用型 AI Agent（人工智能代理）产品，由国内一家创业团队—— Monica.im 打造。但这场技术狂欢，迅速陷入争议旋涡。发布仅两天，Manus 的口碑经历了数次剧烈反转。

Manus 官方将自己定义为一款连接思维与行动的通用人工智能代理，特点是擅长处理各种任务，不仅能思考（听懂复杂指令进行推理），还能交付成果（顺滑对接完成该任务的各个环节，将最终结果给到用户）。

举个简单的例子。

如果让 Manus 筛选简历，用户只需将存有多份简历的压缩包直接发给 Manus，剩下的任务就全部交由它完成。Manus 会自动解压缩文件，浏览找出重要信息，给出候选人评估结果，还可以将候选人姓名和重要信息做成表格，方便用户查阅。

在此过程中，用户不仅可以关闭电脑，还能随时添加其他任务。

有了 Manus，普通 HR 的日常工作似乎变得 " 多余 "。这也让许多人惊呼，取代打工人的 "AI 牛马 " 真的来了。

不过，Manus 属于 " 黑红 " 体质。

发布之初，它被冠以 " 炸裂 "、" 拳打 ChatGPT"、" 比肩 DeepSeek"、" 震撼硅谷 " 等名头，风光无限。不久后质疑声接踵而至，有人认为它过度营销，技术没有太大突破实为 " 套壳 "，噱头远大于实际能力。

紧接着，其内测邀请码被炒到 10 万元天价的消息传出；它在 X 平台上的官方账号被冻结，显示原因为 " 违反平台规则 "。随后，Manus 联合创始人兼首席科学家季逸超公开回应称，账号被冻结可能与第三方提及加密货币诈骗有关，该领域与 Manus 的运营完全无关。

这一系列事件，更加深了外界对 Manus 的疑虑。这款备受瞩目的产品，究竟是真正的技术革新，还是营销噱头？未来又能火多久？

争议中的 Manus，真有实力还是套壳工具？

Manus 爆火两天，外界对它的评价极为两极分化。

一部分人觉得 Manus 让 AI Agent 又上了一个台阶，马上就要抢走打工人的饭碗，也有一部分人认为它只是个套壳工具。

来看它 " 封神 " 的点。

相比市面上已经出现 AI Agent（比如豆包、文小言都内置了很多智能体），Manus 的优点之一在于，处理复杂任务时具备自主性、连续性。

比如用户只需给出一段比较详细的提示词，Manus 便能自主解读、拆解并给出结果，还能进行自我检查，省去了一步步的对话引导步骤。

由于 Manus 是基于云端异步运行，用户下达完指令后关闭页面都不会影响 Manus 处理指令，任务完成后还会自动通知用户结果。

Manus 的另一大亮点，是号称全球首款通用型 AI Agent 产品。

需要注意的是 " 通用 " 二字，指它能够处理各种各样的任务，不限任何领域，比如支持筛选简历、房产调研、股票分析等多场景。

然而，对于这两大亮点，也存在着不少质疑的声音。

首先，由于 Manus 处于内测阶段，采用邀请码制度，大多数用户尚未真正使用过该产品，目前对其 " 惊艳 " 的评价大多源自官方发布的演示视频。鉴于过往许多 AI 产品都存在 " 样片水平大于实际实力 " 的情况，部分从业者认为 Manus 的真实能力有待进一步考量。

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。