3月5日晚，一支来自中国的团队正式对外发布通用型AI Agent产品Manus，并开启部分内测，这是全球首款通用Agent（自主智能体）产品。

这条消息，不久就上了各大平台的热搜，被冠以AI Agent 的「GPT 时刻」，可谓“一日成名天下知”。

据团队介绍，Manus在GAIA基准测试中取得了SOTA（State-of-the-Art）的成绩，显示其性能超越OpenAI的同层次大模型。

相较于目前的大模型产品，作为通用型Agent，Manus定位于一位性能强大的通用型助手，对于用户不仅仅是提供想法，而是能将想法付诸实践，真正解决问题。

从发布的视频演示来看，Manus在接到用户指令后可以直接操作电脑完成一系列报告撰写、表格制作等工作，并在最后导出符合用户需求的产品。

Manus价值何在

为了展示Manus的广泛应用能力，官方特别放出了40个案例，涵盖了个性化旅行规划、股票分析、教育课程开发、保险政策比较、B2B供应商采购、财务报告分析、公司名单整理、在线商店运营分析、活动解释图制作、候选人面试安排、潜在客户寻找以及新闻发布会提词器制作等多个领域。一定程度上体现了Manus的实用性。

图片来源：manus官网

或许很多财友会好奇：为什么其他AI厂商做不到，这么一家名不见经传的小公司却能率先突破？

其实，Manus的出现，并非技术上的革新，而更多是产品思路上的转变。

一个很简单的问题，现在市面上有哪家大模型产品能“接管”你的电脑吗？

答案是没有，当然也包括Manus。

那有没有AI和设备紧密结合的呢？

当然有，那就是现在大行其道的AI手机，AI电脑。

所以Manus玩了个花头，借助网页，你调用Manus的大模型能力，它会在虚拟环境中调用一系列软件来执行任务。

更直接点说，Manus相当于隔着网线，你对一台AI电脑下命令，整理文档等等，它基于自身的理解能力去执行你的命令。

相当于，过去，你是问某个AI：我想要在EXCEL上实现某某功能，请告诉我有哪些步骤。

如今，你可以直接对它说，我要对某个表格进行某种处理，它把原来要“告诉”你的步骤自己拿去执行了。

这个东西相比大模型本身，复杂吗？不算很复杂，但的确有创新性。

有网友评论说，“llm、agent、robot——大模型、智能体、机器人三花聚顶”。

也有人说，“Manus是套壳之王”。

深挖背后创始团队

据媒体报道，Monica创始人肖弘，2015年毕业于华中科，大学毕业的肖弘创立了夜莺科技，获得来自真格基金等知名产业基金和投资机构的数亿元投资，推出了壹伴助手和微伴助手两款产品。

2022年，在人工智能的浪潮下，肖弘又创立了“蝴蝶效应”公司，并推出了AI浏览器插件Monica。

图片来源：Monica

截至2024年，Monica的用户数量已达到1000万，在海外同类产品中名列前茅，并保持着可观的盈利。

而此次推出的Manus，也延续了Monica的产品思路。发布视频中介绍，Manus这个词语来自拉丁语，象征着“手”。拉丁语中的“Mens et Manus”，就是头脑和手的意思，即手脑并用。公开资料显示，此前火爆全球的 DeepSeek 的创始人梁文峰是1985年出生。

另一名联合创始人，也就是视频中出现的季逸超。

图片来源：medium

他在medium上发过一篇文章：《迈向复现 OpenAI o1 的一小步：斯坦纳开源模型进展报告》。

百度也可以查到他，如下图。

图片来源：百度百科

两位创始人都没有AI领域的研究背景，他们之前的从业经历都在其他方向上。

这也能从侧面反映前面的观点“Manus不复杂，但有一定的创新性”，更关键的一点——如果演示视频为真，那么Manus显然又将人工智能往好用的方向推进了一步。

为什么好用很重要

如前所述，Manus在GAIA基准测试中取得了SOTA（State-of-the-Art）的成绩，显示其性能超越OpenAI的同层次大模型。

有网友调侃，现在OpenAI都成“计量单位”了。谁都能踩一脚。

OpenAI当然没那么不堪，不然其他厂商也不会总拿它当靶子。

说回Manus。

AI行业现在面临的最大问题就是商业化。

这个问题，随着时间的推移，可以说愈演愈烈。

图片来源：潞晨科技

3月1日17:02分，就在DeepSeek公布线上系统理论成本利润率达545%并引发广泛关注后，潞晨科技于官方渠道发文称，“将在一周后停止提供DeepSeek API服务，请用户尽快用完您的余额。”

潞晨科技创始人尤洋回应称：DeepSeek最新公布得出系统理论成本利润率达545%的数据，是建立在大量用户把DeepSeek的App和网页完全超负荷占满的情况下，不是一个常规MaaS产品。

因为常规的MaaS要想实现稳定输出，需要准备的机器可能会是理论的5倍。

这也不难理解，大家使用DeepSeek官网，哪怕经常掉线，也不会有什么意见，一方面是免费，另一方面说明用的人多。而如果去第三方平台使用DeepSeek，哪怕同样免费，如果经常掉线，也一定会被用户的口水淹没，毕竟，用第三方平台就是为了流畅，如果不流畅，何不使用原版的。

因此，第三方平台必须要储备冗余算力，而问题就在于，用户使用是有明显的峰谷效应的，按高峰期储备算力，必然会带来大量的算力闲置。所以各家为了能把算力用足，也是“各显神通”。

除了算力成本，国内也缺乏良好的用户付费生态，各家大模型厂商摆脱不了“烧钱”状态也就不足为奇了。

譬如，明明是中国团队开发的，Monica和Manus为何要选在海外上线呢？

背后的原因不难理解。

在缺乏用户付费的情况下，想商业化，只能做企业或者政府的生意，而这两者并不好撬动，对于初创企业尤其艰难。

所以，只能把目光投向海外。

那个人用户傻吗？当然不傻，所以，想让用户付钱，只能做得更好用。

结语

随着人工智能技术不断取得进展，“取代人类”的讨论也是越来越多。某种意义上说，确实有越来越多的工作环节，可以被人工智能优化、完善，乃至完全接管，不过，这既没那么快，也没那么容易。

无论是DeepSeek的爆火，还是Manus的刷屏，都揭示了一点——当下AI的发展走到了一个瓶颈。

譬如，前不久英伟达发售的50系显卡，其中5070和4070相比，实际应用下性能提升几乎可以忽略不计。

图片来源：网络

AI何时能更好用一点？进步的速度有多快？这将决定着当下很多初创企业能否撑到黎明到来。

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