Manus初解析：首款“通用 AI 智能体”，开源复刻“0 天起手”

昨天（3 月 6 日）的 AI 领域，可以说是分外热闹。

在基础模型领域，我们有了能“四两拨千斤”的 QwQ-32B，性能直逼 DeepSeek-R1。

而在更上层的应用领域，Manus 横空出世。

接下来，IT之家小编基于当前的全网信息，为大家带来一波汇总。

一、Manus 是什么？

Manus 是一款国内团队开发的 AI Agent，其名字来源于拉丁语中“Mens et Manus”，也就是心和手中的“手”。

这里就要聊到“AI Agent”的概念了，目前还没有一个公认的中文翻译，比较多的说法是智能体。

家友们大概可以将其理解为一个能够自主感知环境、分析信息、制定决策并执行动作的智能助手。

在评估通用 AI 助手能力的 GAIA 测试中，Manus 取得了 SOTA（State-Of-The-Art）即目前最强的成绩。

根据创始人季逸超的说法，Manus 目前由多款模型驱动，官方也将在今年晚些时候开源他们对于部分模型的后训练成果。

二、Manus 都能干什么？

用官方的说法来讲，Manus 和我们熟悉的 ChatGPT 等聊天机器人不同，而是“首款通用的 AI 智能体”。

当然，这个说法可能有些夸张，我们还是先来看看官方的实际演示案例。

演示 1：简历筛选

向 Manus 中上传一份包含了简历的 zip 文件，它便会像“人”一样，解压文件开始查看简历的内容，并记录下重要的信息。

此外，在 Manus 正在“干活”的时候，你也能中途补充更多内容。

简历筛选的任务完成之后，Manus 便会给出关于候选人的评价、个人信息的总结及各项报告信息。

随后，你还可以指挥 Manus 将本次的评估结果生成一个表格，让它学会以后面对同样的任务时，都直接生成表格，就像一名真正的助手。

这个例子确实没有超出我们对于当前大模型能力边界的想象，不过现有的聊天机器人类产品确实没那么容易一键式完成全部任务。

演示 2：调查房产

官方的第二项演示则是让 Manus 筛选一份符合特定条件的纽约房产。

对于这类复杂任务，Manus 首先会将任务分解，创建一个待办列表。

随后，Manus 便会开始在网络上搜索信息并进行筛选。

“网上冲浪”完毕之后，Manus 便会自动写出 Python 程序，来计算评估预算情况。

根据预算情况，Manus 便会自动调整房产网站上的筛选条目，选取合适的范围。

最终，利用上述的所有信息，Manus 便会生成一份详细的报告。

演示 3：股票分析

官方提供的第三则演示则对三只股票近三年来的表现进行分析。

Manus 可以通过 AI 获取得到授权的专业信息，并编写代码，用于评估获取到的数据。

家友们可能已经注意到，Manus 可以说是“一言不合就编程”。

对 Manus 来说，编程并不是“目标”，而是为了达成某项目的的一个通用工具。

如果觉得这样的可视化图表还不够“酷”的话，还可以让 Manus 根据上面的数据创建一个可以交互的网站。

其实，这次官方介绍视频的脚本，也是通过 Manus 来制作的。

三、火遍全网后的连续剧

我们可能注意到，Manus 执行一项任务时，依复杂度而定，通常需要几分钟、十几分钟甚至几十分钟的时间。

Manus 的每一项任务，其实都要求他们在服务器端开一个独立的 Ubuntu 容器，相信在这一过程中，也要消耗不少的服务器资源。

这也可能是他们目前采用邀请制的原因之一。

昨天（3 月 6 日），Manus 的邀请码在闲鱼上一度被炒到几万元，甚至发展到了乱标价格的地步。

这里，IT之家也要提醒大家谨防诈骗，官方从未开设任何付费获取邀请码的渠道。

类似的产品，小编还能想到荣耀的 YOYO 智能体，可以在用户自己的手机端自动化执行任务。

其实类似的产品，还有智谱的 AutoGLM，尽管它在各个品牌的安卓手机上均可用，但目前的能力还比较局限。

某种意义上，他们都是在现有大模型的能力基础上重新包装的一个“外壳”。

对于获得一份调查报告类的需求，那么目前 ChatGPT 的 Deep Research 深入研究功能效果也不错。

马斯克 Grok 3 免费的 DeepSearch 功能，其实也能帮助我们完成不少工作。

四、开源复刻，0 天起手

有唱红脸的，自然也有唱白脸的，小编感觉这位家友的评价还算是比较中肯。

在不少 AI Agent 团队眼中，Manus 所实现的事情可能没那么颠覆性，于是在 Manus 上线当天，就已经有了几个开源的“复刻”项目。

你有 Manus，那我便有 OpenManus，来自 MetaGPT 的 5 名团队成员便在 3 个小时内“搓”出了一个开源方案。

此外，CAMEL-AI 团队也在其 CAMEL-AI Framework 的基础上开发了 OWL 项目，在 GAIA “跑分”取得了平均 58.18 分的成绩，位列开源框架之首。

不管大家的看法是什么，相信我们已经对 Manus，以及 AI Agent 有了一定基本的了解。

距离 AI 助手自动化帮助我们完成繁杂任务的那一天，可能真的并不远了。

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