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标题: Manus们目前更多还是噱头! [打印本页]

作者: bNu6V5zl 时间: 4 天前
标题: Manus们目前更多还是噱头!
大家好，我是六灯，是一名汽车高级工程师、RPA认证工程师，立志教会100万普通人用上AI！

往年3月，Manus发布了演示视频，从简历挑选到股票分析，从游览规划到代码部署，号称“全球首款通用型AI Agent”，圈了一大波粉，当时一个约请码都能炒到几十万。明天让我们来聊聊Manus和它的友商们，看一看这类AI Agent是不是噱头大于适用？

Manus更多是一种工程的整合，为AI Agent 提供新的思绪

Manus的爆火，本质上是AI Agent从“对话”向“执行”的范式晋级。与ChatGPT等大模型不同，Manus的核心才能在于义务分解与工具调用：它能将用户指令拆解为可执行的子义务，经过代码编写、网页操作、数据分析等工具链闭环交付成果。例如，用户输入“分析特斯拉股票”，Manus会自动爬取财报数据、编写可视化程序并生成交互式报告。

但是，这种才能并非完全依赖底层技术创新。Manus的技术架构本质上是现有技术的“超级缝合怪”：

1. 模型基座依赖：其核心推理才能基于Anthropic的Claude模型，工具调用则整合了DeepResearch（OpenAI）和Computer Use（Anthropic）的功能模块。

2. 工程化封装：经过多智能体架构（规划代理、执行代理、验证代理协同）和插件机制，Manus将分散的工具链整合为一致接口，完成“一键式”义务执行。

3. 用户体验优化：异步云端处理、进度实时跟踪、偏好记忆等功能，分明降低了用户操作门槛。

这种形式的优势在于疾速落地，但也暴露了技术瓶颈：

动态推理才能不足：当界面变化或义务触及多模态输入时（如需求登录的网站、付费墙内容），Manus易出现卡顿或错误。

知识交融难题：跨范畴义务（好像时处理法律文书和医学报告）需求动态调度多范畴知识，而Manus仍依赖预设工具链，缺乏自主语义对齐才能。

成本与效率矛盾：单义务耗费24万tokens（约2美元），复杂义务耗时数小时，远未达到“人类级”效率。

就像业内人士评价：“Manus的破圈意义大于实践才能，它验证了工程整合的可行性，但未处明智能体的根本成绩。”

AI Agent 的退化从垂直场景向“操作系统”演化

Manus的走红，标志着AI Agent竞争进入新阶段。短期来看，垂直范畴公用Agent将迎来迸发，长期则需打破操作系统级智能体的技术拐点。

1. 垂直场景的“Manus变体”

开源社区的疾速反应已印证这一趋向：

OWL：CAMEL-AI团队复刻的通用智能体，支持多步推理与跨平台操作（如控制Ubuntu容器），将来计划接动手机/电脑运用。

OpenHands：GitHub标星49K的“AI程序员”，能修正代码、调用API甚至从StackOverflow复制片段，成为开发者效率神器。

百度“心响”：聚焦健康与法律场景，经过多AI协作（如医生结合会诊、律师智囊团）完成专业范畴深度服务。

这些项目共同指向一个方向：细分场景的公用Agent将率先落地，它们经过封装行业知识库与工具链，在特定范畴（如医疗、法律、编程）完成远超通用Agent的精准度。

2. 操作系统级智能体的终极目的

真正的“贾维斯”需具有两大才能：

跨范畴动态协作：好像时处理日程安排、家庭设备控制、工作汇报，并自主优化资源分配。

人机协作范式重构：从“人类主导”转向“AI自动服务”，例如预判用户需求、自主发起义务。

当前，CAMEL-AI团队的CRAB项目已展露雏形，其目的是让智能体直接控制手机和电脑运用，完成跨设备无缝协作。而Manus的“持续学习与记忆功能”，则试图经过历史数据优化义务策略，向“自动服务”迈进。

将来商业化面临严峻的应战

就像汽车自动驾驶那样，技术跃迁的背后，AI Agent的普及面临伦理与商业化的深层拷问。

1. 责任归属与安全风险

当AI自主执行义务时，错误后果由谁承担？案例显示，Manus在订外卖、购票等场景中因界面辨认错误导致义务失败，若此类错误发生在医疗或金融范畴，能够引发严重后果。此外，云端异步执行形式能够被黑客应用，成为数据泄露的打破口。

2. 平台盈利形式与用户成本之间矛盾的处理

Manus的单义务成本（2美元）虽低于竞品，但仍难以支撑大规模商用。相比之下，开源方案（如OpenManus）依赖用户自担API费用，而大厂竞品（如字节“扣子空间”）经过收费策略抢占市场。将来，订阅制、按需付费、数据增值服务能够成为主流形式，但需平衡用户体验与盈利需求。

3. 人机关系的重新定义

若AI能完全替代人类执行义务，打工人的价值将如何重构？Manus演示中“HR岗位被替代”的案例已引发焦虑。业界以为，AI Agent的终极目的不是取代人类，而是**将人类从反复休息中束缚，专注于创造性工作**——但这需求社会制度、教育体系与职业结构的同步变革。

Manus的诞生，既是AI Agent范畴的里程碑，也是行业反思的终点。它证明了工程整合的力气，也暴露了底层技术的不足；它点燃了人们对“贾维斯”的等待，也警示我们警觉过度炒作。

将来十年，AI Agent的竞争将围绕三个核心展开：

技术层：打破动态推理与多范畴知识交融；

生态层：构建垂直场景与操作系统级平台；

伦理层：建立责任归属与安全防护体系。

或许，当AI真正学会“像人类一样犯错并自我修正”时，我们离“贾维斯”才会更近一步。而在此之前，不妨以Manus为镜，既俯视星空，亦脚踏实地。

将来，只会有2种人，一种是被AI淘汰的人，一种是会用AI提高本人的人。假如你对AI了解还比较少，我这里送你3天的AI破局俱乐部的体验卡，你可以出来了解一下AI的世界。

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