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没有秘密的Manus,是怎么成为顶流的?

4个月前 (03-14)Manus技术交流251

本期内容的作者是一位特殊的朋友。庄明浩,互联网行业从业者,早期在经纬中国做投资,现任趣丸科技副总裁兼首席战略官,去年他开了一档播客栏目《屠龙之术》,产出了众多高质量行业报告(PPT)。

本期内容就基于其对Manus掀起的AI Agent热潮的观察。

值得注意的是,继国内热议之后,本周Manus在海外也再次掀起讨论,推特联合创始人Jack Dorsey用“杰出(excellent)”来评价Manus。AI资讯平台The RundownAI的创始人Rowan Cheung在X平台上转发了Manus的介绍视频并写道:“我认为中国的第二个DeepSeek时刻已经到来。”

凤凰网科技 出品

特约作者|庄明浩

编辑|董雨晴

以下是庄明浩的播客内容,播客首发于小宇宙App《屠龙之术》,文章经凤凰网科技节选编辑发布:

作者tips:距离我上一次讲述关于DeepSeek内容的PPT其实才过去半个多月,回头看之前的内容,我自己觉得关于AI Agent的部分其实有些假大空。因此当我看到Manus,并且深度体验了之后,我知道那个之前一直飘在空中的Agent概念终于有了一个实打实的可以看到的东西,这或许也是Manus的意义所在。

接下来我们就来看看,Manus究竟拨开了哪些迷雾。

OpenAI定义的AGI L1-L5

●L1(chatbot):以ChatGPT为代表,核心能力是“对话”,用户感知到机器能流畅的“吐出文字”。但问题显著:依赖复杂提示词工程,输出结果不稳定,存在幻觉等问题。

●L2(推理):OpenAI o1、DeepSeek R1等,通过强化学习对结果激励(而非过程干预),实现逻辑推理能力跃升。典型场景如数学解题、代码纠错,用户感知到“AI会思考”。

●L3(Agent):暂时还处于探索期,核心特征是自主规划、调用工具、交付成果。用户感知到“AI在工作”,例如自动分析财报、编写程序、生成调研报告。

被泛化的AI Agent概念和那些已经问过无数次的问题

AI搜索是不是就是搜索Agent?

●Perplexity等产品的本质:高级版“搜索引擎+摘要生成器”,依赖大模型重组信息。

●垂直化悖论:医疗/法律等专业搜索工具面临数据孤岛问题,且无法突破“检索-呈现”模式,与Agent的“执行-交付”有本质差异。

AI编程是不是coding Agent?

搜索与编程的启示:

当前很多AI应用其实都面临套壳质疑:依赖大模型能力,难以建立垂直壁垒。但Agent需突破"工具组合"思维,转向自主决策的通用性。

Manus的核心逻辑与实现

●给AI一个虚拟机:为AI配备完整数字环境(浏览器、数据库、编程接口),使其像人类员工一样操作设备。例如Manus执行“分析YouTube视频中企鹅种类”任务时,会暂停视频、截图识别、统计帧数,全程无需人类干预。

●任务规划-执行-归纳能力:面对复杂任务(如“整理AI公司出海榜单”),能自动拆解子任务、分配优先级、纠错迭代。例如首次结果遗漏中国公司时,Manus会重新扫描官网、核对媒体报道,最终输出准确率超80%的清单。

●零预设工作流:与AutoGPT等早期Agent工具不同,Manus不内置任何任务模板(如“写邮件”流程)。其核心是通过强化学习,让模型自主探索工具组合方式。例如在“小米su7”任务中,模型自主决定先搜索维基百科、再调用设计模板、最后生成PDF。

成本与商业化挑战

●算力消耗暴增:单个复杂任务(如分析100家公司财报)成本达2-20美元,相较于传统对话可能增加100甚至1000倍。若用户日均使用Agent 2小时,年算力成本可能会超过当前C端付费意愿。

●新指标AHPU(Agentic Hours Per User):替代传统DAU/留存率,直接衡量用户依赖度,但如何将使用时长转化为收入(订阅制/任务计费)仍是难题。

Manus的具体体验效果到底如何?

给Manus、元宝、豆包一起发了个任务:分析风投机构Andreessen Horowitz(a16z)发布的2025年全球Top100生成式AI应用榜单,核心目标是统计其中由中国公司或团队开发的应用数量。

总体来说,传统的产品错误更多,而Manus可以反复的排查,直到收到一个最接近真实的结果。

当然,也会有一些不好的地方,比如让它做一个带截图的PPT,Manus会特别简单粗暴的直接截一个网页的图,让它做示意图,画了一个非常难看的简笔画等等,但无论如何,看上去Manus似乎都在很认真的干活,只是干的不好。

综上所述,Manus现阶段的确是一个实习生级别的能力水平。

行业暴论:创新还是泡沫?

● "套壳"争议的本质:首先,“Manus只是套壳"的观点是傲慢的:工程化能力(如浏览器控制、多任务调度)和产品设计(用户感知工作流) 构成壁垒。类比Perplexity早期被质疑,最终以体验和场景定义阶段性也获得了不错的用户量和收入。

●大厂与创业者的博弈:头部公司必将跟进Agent(如最近刚刚发布新更新的阿里-夸克),但创业者窗口期仍在。技术+产品的双叙事 是关键:Manus通过"组合式创新"(搜索/浏览器/编程经验积累)实现爆发,验证了黑暗森林法则——敢为者先得红利。

给普通人的启示:AI时代的生存法则

●用户需要成为“好老板”:普通用户需学会精准提需求、分配任务、过程干预,与AI形成协作闭环。Agent的价值不在于完美执行,而在于降低复杂任务门槛。

● 行业的朴素真理:大厂恐惧错失风口,投资人纠结壁垒,创业者渴望复制成功,而用户只关心“这玩意儿到底能干啥”。Agent的终极考验是能否让非技术群体(如财务、教师)真正用起来,而非困在极客圈的自嗨。


标签: Manus

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