近日，一款名为Manus的AI产品横空出世，迅速在网络上掀起了热议的浪潮。这款被标榜为“通用AI Agent”的新星，以其多模型、多智能体的独特定位和“独立思考”的能力，吸引了众多目光。
然而，伴随着这股热潮，Manus也陷入了巨大的争议之中。支持者将其誉为“下一个DeepSeek时刻”，甚至声称它能一夜之间颠覆OpenAI和Anthropic的地位。而反对者则批评其营销手段过于炒作，通过邀请码制造饥饿营销，实际测评效果却不尽如人意，存在时间长、卡顿、重复返回等问题。
据悉，免费的邀请码已被炒到了天价，而Manus团队也因超出预期的热度导致服务器瘫痪。更为离奇的是，Manus在海外社交媒体“X”上的官方账号也被冻结，原因不明。
尽管如此，我们仍试图从纷繁复杂的信息中，拼凑出关于Manus的一些核心事实。Manus官方将自己定位为能够“独立思考”的通用AI Agent，能够对复杂的通用任务进行多步骤拆解并执行。它推崇“Less structure，more intelligence”的理念，强调Agent的能力进化依赖于基础模型能力的提升和数据增加，而非通过workflow来增强。
在Demo演示中，Manus展示了其作为真正自主主体的能力，能够弥合概念与执行之间的差距。当其他AI还在生产想法时，Manus已经能够交付成果。例如，它可以分析简历、制作表格、出具房产研究报告，甚至分析股票等。这些功能虽然并非前所未有，但Manus却以一款完整的Agent产品的身份，将这些功能整合得更为流畅和高效。
Manus的界面设计简洁明了，由浏览器、搜索、编辑器和终端四部分组成。用户可以通过对话界面提出诉求，然后Manus会识别意图、制定执行步骤，并在终端同步执行文件处理、代码生成、搜索浏览器等工作。这种“所见即所得”的交付逻辑，正是Agent最本质的特点。
Manus直言不讳地表示其产品属于“套壳”，底层模型采用了Claude和Qwen。然而，这并没有妨碍其成为一款创新的产品。Manus团队运用了很多工程化的方法，将各种功能像搭积木一样组合得严丝合缝，形成了一款独具特色的Agent产品。
Manus的出现，无疑是大模型时代供需关系转变的一个缩影。Agent最终导向的是交付，意味着AI变成了服务供给方，而人类则转变为了消费方。这种市场经济的逻辑一旦能在Agent应用里完成闭环，就能促成消费行为，最终实现价值。
与此同时，Manus也提出了以完成任务导向的收费模式，试图通过衡量用户委托AI完成任务的时间效率（AHPU）来优化成本。然而，这种模式的可行性还有待市场验证。
不过，Manus也面临着诸多挑战。首先，“套壳”产品没有护城河，很容易被复制。就在Manus“炸场子”后不久，开源社区就已经通过逐帧扒视频来复现其产品，并声称完全开源。其次，Agent能力的提升很大程度上依赖于大模型能力，而Manus目前的思路是拼接，这可能导致其长期竞争力不足。最后，成本问题也是一大挑战。Manus声称单次完成任务消耗成本在两美元左右，但考虑到用户需求的复杂性，这对服务器资源和算力都是巨大的挑战。
尽管如此，Manus的出现仍然为AI领域带来了新的活力和思考。它让我们看到了Agent应用赛道的巨大潜力，也让我们思考如何在大模型时代构建更具竞争力的产品。
对于Manus的未来，我们无法做出准确的预测。但可以肯定的是，AI领域的发展永远充满变数和挑战。只有不断创新、不断优化，才能在这个领域站稳脚跟。
