3月6日凌晨，Manus亮相，瞬間點燃了整個科技圈。它被稱為全球首款通用型AI Agent（人工智能代理）產品，由國內一家創業團隊——Monica.im打造。但這場技術狂歡，迅速陷入爭議旋渦。發布僅兩天，Manus的口碑經歷了數次劇烈反轉。 

Manus官方將自己定義為一款連接思維與行動的通用人工智能代理，特點是擅長處理各種任務，不僅能思考（聽懂復雜指令進行推理），還能交付成果（順滑對接完成該任務的各個環節，將最終結果給到用戶）。 

舉個簡單的例子。 

如果讓Manus篩選簡歷，用戶只需將存有多份簡歷的壓縮包直接發給Manus，剩下的任務就全部交由它完成。Manus會自動解壓縮文件，瀏覽找出重要信息，給出候選人評估結果，還可以將候選人姓名和重要信息做成表格，方便用戶查閱。 

在此過程中，用戶不僅可以關閉電腦，還能隨時添加其他任務。 

有了Manus，普通HR的日常工作似乎變得“多余”。這也讓許多人驚呼，取代打工人的“AI牛馬”真的來了。 

不過，Manus屬于“黑紅”體質。 

發布之初，它被冠以“炸裂”、“拳打ChatGPT”、“比肩DeepSeek”、“震撼硅谷”等名頭，風光無限。不久后質疑聲接踵而至，有人認為它過度營銷，技術沒有太大突破實為“套殼”，噱頭遠大于實際能力。 

緊接著，其內測邀請碼被炒到10萬元天價的消息傳出；它在X平臺上的官方賬號被凍結，顯示原因為“違反平臺規則”。隨后，Manus聯合創始人兼首席科學家季逸超公開回應稱，賬號被凍結可能與第三方提及加密貨幣詐騙有關，該領域與Manus的運營完全無關。 

這一系列事件，更加深了外界對Manus的疑慮。這款備受矚目的產品，究竟是真正的技術革新，還是營銷噱頭？未來又能火多久？ 

01 爭議中的Manus，真有實力還是套殼工具？

Manus爆火兩天，外界對它的評價極為兩極分化。 

一部分人覺得Manus讓AI Agent又上了一個臺階，馬上就要搶走打工人的飯碗，也有一部分人認為它只是個套殼工具。 

來看它“封神”的點。

相比市面上已經出現AI Agent（比如豆包、文小言都內置了很多智能體），Manus的優點之一在于，處理復雜任務時具備自主性、連續性。

比如用戶只需給出一段比較詳細的提示詞，Manus便能自主解讀、拆解并給出結果，還能進行自我檢查，省去了一步步的對話引導步驟。 

由于Manus是基于云端異步運行，用戶下達完指令后關閉頁面都不會影響Manus處理指令，任務完成后還會自動通知用戶結果。   

Manus的另一大亮點，是號稱全球首款通用型AI Agent產品。

需要注意的是“通用”二字，指它能夠處理各種各樣的任務，不限任何領域，比如支持篩選簡歷、房產調研、股票分析等多場景。 

然而，對于這兩大亮點，也存在著不少質疑的聲音。 

首先，由于Manus處于內測階段，采用邀請碼制度，大多數用戶尚未真正使用過該產品，目前對其“驚艷”的評價大多源自官方發布的演示視頻。鑒于過往許多AI產品都存在“樣片水平大于實際實力”的情況，部分從業者認為Manus的真實能力有待進一步考量。 

其次，對于Manus的“通用性”，部分從業者認為，存在套殼嫌疑。

有從業者評價，Manus沒有自研底層大模型的能力，其模型能力主要來源于國外Anthropic的Claude。而且，很多場景和功能早已在其他Agent中實現。比如，Devin作為全球首個AI程序員，也是一個能獨立完成寫代碼任務（學習新技術、調試代碼到部署應用程序）的AI Agent，在去年年底便面向公眾開放。 

從這個角度來看，Manus更像是給現有的各類AI應用加了個殼子，把DeepResearch（OpenAI推出）、Computer Use（Anthropic推出）等應用匯總了起來。 

AI軟件工程師覃相告訴“定焦One”，Manus是基于現有大語言模型的調用，并未涉及底層技術突破。比如在進行股票分析時，Manus通過調用雅虎金融API獲取數據，再借助編程語言生成可視化圖表，依賴的都是現有的技術和工具。 

參加了Manus閉門分享會的AI博主自動華也對“定焦One”表示，制作團隊分享了Manus作為AI員工主要做的三件事：配電腦（賦予AI訪問瀏覽器和工具的能力）、配權限（接入私有API和權威數據源）、給培訓（用戶可以通過反饋實時調整AI行為）。 

可見，Manus本質上是將各種工具進行拼接，其能完成跨應用這類復雜任務，依賴的是Claude模型，以及接入的各類智能體工具。 

至于“套殼”“拼接”是否算作創新，業界觀點不一。支持者認為，這種整合方式能夠快速實現多種功能，為用戶提供一站式解決方案，具有一定的實用價值；反對者則認為，這種模式只是基于現有技術進行簡單組合。 

但從業者基本都認同，從技術維度上看，Manus還遠稱不上是下一個DeepSeek。 

02 如何正確看待Manus？

比起技術，Manus走紅的關鍵在于用戶體驗。 

減少了操作步驟，執行過程中不用反復和AI對話，還可以關閉界面，這都是過往AI Agent產品所不具備的。 

自動華認為，AI Agent的意義在于幫助普通人提效，Manus重新定義了AI應用的價值指標，由重視DAU（用戶留存）變到AHPU（Agentic Hours Per User，用戶使用AI完成任務所耗費的時間）。 

“正是這樣的benchmark（可簡單理解為評估指標），決定了產品優化路線，讓Manus和市面上其他AI Agent產品有了區別。”自動華表示。 

他解釋，傳統互聯網產品都是“注意力經濟”，希望占據用戶更多的使用時間，最終通過廣告變現，所以將五花八門的垂類Agent放到了產品中。 

Manus的定位是通用型AI Agent，在執行同量任務情況時，試圖讓用戶花的時間越短越好，所以它做了一個大整合，希望用越快的操作方式、越少的操作步驟為用戶提效。

這與團隊的過往背景有關。Manus背后的團隊在2023年開發了AI瀏覽器插件助手Monica，他們發現瀏覽器作為單用戶場景存在人機控制權沖突，AI頻繁打斷用戶體驗的痛點，由此得出“AI應擁有獨立云端瀏覽器”。 

自動華覺得，正是由此他們提出了“Less structure, more intelligence”，主張減少對AI的結構化限制，依賴模型自主進化能力，而非人工預設流程，才讓Manus區別于傳統 AI Agent。 

這也是大部分用戶對Manus感到興奮的點。覃相將Manus比作“數字代理人”，能自動拆解復雜指令、替用戶完成多個任務，而且執行速度快，在任務執行和用戶體驗上超越了豆包和百度的AI Agent。 

覃相還進一步分析Manus核心優勢背后的技術原理：多代理架構、強自主學習能力。

首先，Manus具備多代理架構與任務分解能力，它采用了多智能體系統架構，能夠將復雜任務分解為多個子任務，并通過不同的智能體協同完成。這種架構使其能夠高效處理長尾任務。 

其次，它具備自主學習與記憶功能，能夠記住用戶的偏好，并在后續任務中主動調整策略。這種自主學習能力使其能夠不斷優化任務執行邏輯，逐漸從被動響應轉向主動服務。 

不過，在速度提升時，準確率也是需要重點考慮的要素。

Manus官方指出其具有低錯誤率，在GAIA（一個專為通用人工智能助手設計的基準數據集，主要用來評估 AI的基本能力）中，面對基礎（整理文件、數據分析）、中等（調用API、寫代碼）、復雜（邏輯推理、多模態處理）三個級別的任務測試，其分數都超過了OpenAI的DeepResearch，但低于人類平均正確率92%，仍不如人腦聰明。 

正如前文所說，由于產品還未大范圍鋪開，從業者對其實際效果持懷疑態度。很多博主在測評中發現，Manus在處理中等復雜的任務時，出現了長耗時問題；在訪問需要登錄的網站或處理付費墻內容時，也會出現卡頓，還是需要用戶手動接管。 

03 Manus的下一步，成本、技術、市場競爭

Manus的爭議不小，但被捧得很高。很多人擔心，Manus正式上線后，如果實力與預期不符，很有可能消耗掉DeepSeek為國內AI積攢下來的正向價值。 

自動華告訴“定焦One”，在Manus的閉門分享會上，官方也提到了將面臨的一些問題。比如未來的產品戰略會朝著優化成本和提升運行速度努力，同時他們也在尋找一個與成本相平衡的商業化定價模式，所以距離公開上線還會有一段時間。 

這些挑戰中，成本問題尤為突出。

“Manus單任務運行成本約2美元，雖然僅為競品DeepResearch的1/10，但相比于豆包的單次任務調用回答，卻昂貴了非常多倍。”自動華表示，在他看來，Manus調用的算力和生成結果的質量與競品存在差異，但在目前國內大模型產品普遍免費的背景下，這種AI一次性完成高質量結果對應的付費模式，還有待探索。 

目前，大多數普通用戶為AI產品付費的意愿較低，盡管是功能強大的AI軟件工程師Devin，高昂的月費（500美元）導致使用它的人很少。 

這也是Manus需要邀請碼才能使用的重要原因。從業者認為，官方之所以不全面放開使用權限，一方面可能是“饑餓營銷”，但更重要的是，要考慮商業價值和成本的平衡。

用戶多了很有可能導致算力跟不上。“Manus的底層是依靠大模型能力，算力緊張可通過加顯卡解決，但很多公司支付不起背后高額的成本，特別是Monica還是一家創業公司。”自動華表示，Kimi在剛推出市場時也遭遇過類似問題，也沒有輕易選擇加顯卡。 

其次，當前AI Agent還做不到像人類一樣聰明，解決問題的能力相對有限，Manus也同樣面臨著這一問題。 

比如，最容易出現的情況是對用戶問題理解不清晰，同一個問題反復問AI Agent好幾遍，生成的答案還是無法達到與人類認知相匹配的標準。 

因為AI Agent在執行任務時的思考方式是，復現成熟的任務流程或通過訓練數據對問題進行簡單拆分，歸根究底，還是依賴于大模型的基礎能力。Manus并沒有在這方面做出強技術突破。有使用者指出，Manus對復雜問題的拆解能力仍處于較低水平。 

以及Manus即將面臨的市場競爭壓力也不小。

覃相認為，豆包和百度的AI Agent也有各自的市場定位和技術優勢，未來它們可能會通過技術升級或差異化競爭，縮小與Manus的差距，而且這兩家公司的資金實力更強。 

對于Manus的火爆，很多人持觀望態度。不止一位投資人對“定焦One”表示，雖然他們很看好今年AI Agent的發展，但由于之前有類似AI程序員Devin的出現，Manus并沒有太驚艷到他們，核心技術問題也沒有得到根本性提升。 

此刻，相比DeepSeek護城河較低的Manus，已經有不少開源復刻版項目出現，留給Manus的時間不多了。