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突然爆火的 Manus 到底是什么?真有那么神吗?

2个月前 (03-13)Manus技术交流105

继DeepSeek之后,又一个国产AI一夜走红。

最近,国内AI公司“蝴蝶效应”发布了一款名为Manus的AI Agent(人工智能体)产品,这也是全球首款通用人工智能体。

与传统AI助手不同,Manus不仅能提供建议或答案,还能解决各类复杂多变的任务,直接交付完整的任务成果。

7天来,Manus使用申请等候名单增加到两百万人。我们对惊人的需求感到非常兴奋和谦卑,正在夜以继日地工作,尽快将Manus带给更多的人。

那么,Manus 到底是什么?我们今天来客观聊聊。

Manus 是 AI Agent(智能体)的一种实现形态

Manus 是由中国团队 Monica.im 开发的通用型自主AI Agent(智能体),这个团队另一个产品就是火爆海外的 Monica AI 插件。

Manus 的工作原理是基于底层 AI 大模型的能力基础,通过自主任务分解将复杂任务拆解为多个子任务,并动态调用不同的 Agent 或工具来执行每个子任务,最终完成整体任务。

在具体的实践中,它像一个“自主性比较高的助理”,我们只需要告诉它最终目标,它会自动帮我们执行完成。

看到这里,可能你会疑惑,上面这些能力用 GPT、DeepSeek 这样的 AI 产品不是也能做到吗?Manus 和它们之间的区别是啥?

这个问题问得好!它们之间是有本质区别的:

DeepSeek 和 GPT 等都是大语言模型,而 Manus 是基于底层 AI 大模型的通用型 AI 自主智能体。Manus 的尝试在于在产品化设计(如任务拆解可视化、多模型动态调度),而非底层技术原创性。

在具体的使用时,大语言模型像“大脑”,在使用它时,通常需要用户明确地指导任务的拆解和执行顺序。例如,用户可能需要手动提示 AI 先生成大纲,再根据大纲生成内容,最后整合成完整文章。这种模式对用户的要求较高,需要用户对任务拆解有清晰的认识和表达能力。

Manus 在实际任务执行中,恰好就帮我们完成了这一部分,它能自动将复杂任务分解成多个小步骤。

以让 AI 玩 2048 游戏为例,如果是用 DeepSeek、GPT等 AI 产品,整个过程会是这样的:

我们需要先帮 AI 找到这个 2048 小游戏的网站,然后还得告诉 AI 游戏规则,最后 AI 才能开始玩游戏。整个过程中,需要我们不断引导和指示 AI 该怎么做。

而用 Manus,我们只需要下达一个指令——“想玩 2048 这个游戏,并拿到最高分”,它就会自动将任务拆分成多个小步骤:找到游戏网站、学习规则、制定策略、执行游戏操作......全程不需要我们的干预,最终它会完成游戏并向我们展示结果。

Manus的任务实践过程

其实早在 Manus 之前,你就可能已经用过很多 AI Agent 。

比如豆包的“拍照识万物”,它作为一个专门用于图像识别的基础智能体,已经在实际应用中展现了 AI Agent 的基本特性。

不过和 Manus 相比,它的功能相对单一,主要依靠预训练知识和内置能力,能够帮助用户完成特定的任务,比如识别图片中的物体并给出相关解答,但其能力范围和自主性都相对有限。

除了豆包之外,“秘塔 AI 搜索”也是一种相对基础的 AI Agent 。它的特别之处在于能够自主决定搜索策略,调用搜索功能,并根据用户提问和搜索到的资料给出更准确、可靠且完善的回答。

当我问“什么是 AI Agent ,举例说明”时,秘塔 AI 搜索并不像普通大语言模型那样直接给出答案。它会先将这个问题拆分成几个小问题,就像是解决一个复杂数学题时先分解成几个简单步骤一样。然后它会逐个回答这些小问题,最后把所有信息整合成一个完整的回答。

突然爆火的 Manus 到底是什么?真有那么神吗?

Manus 的缺点依旧明显

目前,Manus 虽然在某些方面确实表现出色,缺点也相当明显。

1.上下文限制

就拿上下文长度这个问题来说吧,它就像是一个人的短期记忆容量——再聪明的人也记不住太多信息。Manus 执行的大多数任务,最终都会卡在上下文限制上。比如下面这个 2048 游戏的例子,原本计划让 Manus 玩 5 局,结果才玩了 2 局就不得不停下来了。

根本原因还是基础的 AI 大模型支持的上下文长度有限。当交互内容积累到一定程度,系统就无法再处理更多信息,只能中断任务。

突然爆火的 Manus 到底是什么?真有那么神吗?

当然这个问题后续还是非常好优化的,这就像是手机内存从最初的几 MB 发展到现在的几百 GB 一样,时间会解决大部分的容量问题限制。

2.AI 幻觉

现阶段每个 AI 都会有幻觉存在(可回顾往期文章《AI 有多会一本正经地瞎编?超出你的想象!深度解析大模型的"幻觉"机制》)。Manus 是基于通用大语言模型构建的,幻觉发生的概率更大,甚至可能像滚雪球一样越滚越大

目前大量实操案例都表明,Manus 交付的最终成果中往往都存在错误,需要人工进一步筛查。

3.资源获取受限

很多信息所在的平台都需要账号密码登陆才能获取,导致在执行任务时,Manus 也无法获取许多优质资源。Manus 就像被挡在图书馆门外的学生,看得到书但拿不到手。这种“看得见吃不着”的问题在很多实操场景中都会发生。

Agent 是 AI 发展的趋势之一

总的来说,包括 Manus 在内的 AI Agent 确实是人工智能发展的重要趋势。

对普通用户而言,AI 不再是一个需要精心“喂养”提示词的工具,而是一个能真正理解并执行任务的助手,能极大的提高个人效率。对企业而言,AI Agent 能大幅降低 AI 落地的门槛,让更多行业和场景能够切实享受到 AI 带来的效率提升。AI Agent 是连接 AI 技术与实际应用的重要桥梁,帮助我们真正释放大模型的潜力,实现 AI 的广泛落地。

未来,随着技术的进步,我们有理由相信 AI Agent 的能力边界会不断扩展,也会有更多更好用 AI Agent 产品。

划重点!!!

千万不要因为“ AI 焦虑”而真的花几万块钱来买一个 Manus邀请码。


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