“ 又一國運(yùn)級 AI 產(chǎn)品問世 ”“ 中國 AI 科技再一次震撼全世界 ” 。。。
“ 拳打 GPT ，腳踢 DeepSeek” “AI 徹底接管了我的電腦 ” 。。。
就這些恐怖如斯的標(biāo)題，再加上一堆的爆火、炸裂、驚人。
不是哥們，差評君就睡了個懶覺，難道錯過了什么世界性 AI 大突破？
麻溜趕到公司一看，各路媒體爭相報道的，原來是國內(nèi)廠商發(fā)布了一款 Agent ：Manus ，這家伙還自稱全球首款通用型 Agent 。
而且它真在 GAIA 測試?yán)铮醮蛄艘槐?OpenAI 們。
不過可惜的是，由于目前 Manus 還處于內(nèi)測階段，系統(tǒng)容量有限，只能通過邀請碼給部分用戶進(jìn)行體驗(yàn)。
這也造就了一種，平時只在某些特殊場合下才能看見的整齊隊形。
由于官方給出的邀請碼實(shí)在太少，在某魚上，都出現(xiàn)了邀請碼出售生意。
一個 Manus 的邀請碼都標(biāo)價幾千上萬。。。
甚至在抖音上，有些直播間直接把 “ Manus 測試 ” 當(dāng)成抖加用了。。。
所以這個讓大家都有些癲狂了的 Manus ，到底是個啥？
差評君今天就從 Manus 官方給的示例帶大家云評價一下。
至于為什么不用實(shí)測，我怎么會說是因?yàn)椴钤u君第一時間沒搞到邀請碼，好不容易搞定了結(jié)果人家服務(wù)器炸了。
所以大家先簡單了解一哈子，等后續(xù)服務(wù)器恢復(fù)了，咱再給大家來詳細(xì)評測。
該說不說，就從目前給出的官方演示案例來看， Manus 相當(dāng)不錯。
因?yàn)樵蹅兂Ｓ玫?GPT 們，基本都只能一個個解決需求，而且大多都還局限在對話，輸出個代碼已經(jīng)是極限了。
而 Manus 則做到了 “ 用戶提需求， AI 全自動、直至完成網(wǎng)頁設(shè)計、可視化數(shù)據(jù)整理等等復(fù)雜流程 ” 得到的結(jié)果還能直接輸出，簡單省力。
舉個栗子：
當(dāng)向 Manus 提問 “ 搜索 Qwen 系列的歷史，他們看看開源了多少模型，并給我做了一份他們非常漂亮的時間線可視化方案 ” 后。
Manus 會根據(jù)這個簡單的需求，從多個渠道搜索 Qwen 的開源歷史信息等數(shù)據(jù)，收集起來。
然后統(tǒng)一進(jìn)行時間線可視化處理，并在這個過程中進(jìn)行審核數(shù)據(jù)、完善時間線。
終直接給出結(jié)果，而且這些結(jié)果的輸入文件，基本都是直接可以下載用的。
而當(dāng)用戶發(fā)現(xiàn)輸出結(jié)果有問題時，直接告訴 Manus ，它就會進(jìn)一步調(diào)整修改。
類似的， Manus 還能幫用戶篩選房產(chǎn)，官方的案例就是用戶希望在紐約購買房產(chǎn)，給出的限定條件是希望有安全的社區(qū)環(huán)境、低犯罪率、以及優(yōu)質(zhì)的教育資源和不要超預(yù)算等。
Manus 會將該任務(wù)分解為一個個代辦事項(xiàng)，然后通過網(wǎng)絡(luò)搜索，收集信息。
后整合所有信息，結(jié)合用戶需求，寫出一份詳細(xì)報告，感覺比樓下的房產(chǎn)小哥專業(yè)多了。
是不是已經(jīng)很牛了？
但你先別高興得太早，也別太擔(dān)心下崗的事兒，更別說 Manus 是新一個 DeepSeek 了。
因?yàn)?DeepSeek 是做基礎(chǔ)大模型的，可以說整個 AI 發(fā)展都得建立在大模型本身能力的地基上；而 Manus 則是套殼產(chǎn)品（ 注意這里說的套殼并不是貶義詞 ）。
更準(zhǔn)確地說，哪怕是對話式的 GPT 們，也是基于現(xiàn)有的大模型能力做了一個 wrapper （ 包裝 ），來服務(wù)于大家伙。
做個不是很貼切的比方， DeepSeek 是 Android 或者 iOS 這樣的操作系統(tǒng)，那 Manus 就是 App ，兩者就不是一個賽道的，沒啥可比性。
而且，根據(jù)今天各大媒體的評測效果來看， Manus 用起來還有幾個問題：
首先，它真的很慢，雖然作為虛擬機(jī)在云端處理任務(wù)，完全可以關(guān)在后臺等它任務(wù)完成，不影響咱們同時干其他事。
但它還是太慢了，一個簡單的任務(wù)十幾分鐘，復(fù)雜一點(diǎn)的幾個小時都可能，萬一需要多次修改，那等待的時間恐怕能讓人徹底瘋狂。
其次， Manus 也太費(fèi) token 了。
就這么說吧，它拆解、解決一次復(fù)雜任務(wù)需要消耗的 token ，可能是百萬乃至更高的數(shù)量，這對于不少人甚至企業(yè)來說，都有點(diǎn)遭不住。
差評君和某位有碼大佬的對話
當(dāng)然了，大模型的通病 AI 幻覺 Manus 也搞不定。
不少內(nèi)測用戶就發(fā)現(xiàn) Manus 在某些專業(yè)場景，例如金融分析時，很難稱得上出色。
例如，它對股票相關(guān)性的分析就過于依賴單一數(shù)據(jù)源，缺乏交叉驗(yàn)證機(jī)制，導(dǎo)致結(jié)論可信度不高。
此外，所謂的 “ 自主規(guī)劃 ” 本質(zhì)上還是套殼，還拿股票分析來說，它其實(shí)就是利用大模型理解你的意思，然后調(diào)用雅虎金融 API 檢索數(shù)據(jù)，再利用 Python 腳本生成可視化圖表。
這些任務(wù)執(zhí)行高度依賴虛擬機(jī)內(nèi)已經(jīng)預(yù)先設(shè)置好的 “ 工具庫 ” 和調(diào)用邏輯，一旦你的需求在這些之外，它就 GG 了。
后也是重要的， “ 全球首款通用型 Agent” 這個說法更是很難喊得響亮，因?yàn)樗壳?strong>并不通用，更不是首款。
因?yàn)?Manus 運(yùn)行在虛擬機(jī)中，沒法實(shí)現(xiàn)安裝新軟件或者調(diào)用本地軟硬件資源等系統(tǒng)級操作。
比如我的需求是把桌面的 3·8 婦女節(jié)放假通知文件，通過微信發(fā)給世超，但目前的 Manus 就做不到。
所以它更像是市面上層出不窮的瀏覽器插件，而非真正意義上的通用 Agent 。
而早在去年 10 月， Claude 大模型的團(tuán)隊 Anthropic 就已經(jīng)推出過 “computer use” 。
它和 Manus 本質(zhì)上都是通過多代理虛擬機(jī)環(huán)境完成復(fù)雜任務(wù)，從而給用戶輸出結(jié)果。
隨后，各大 AI 廠商陸續(xù)都推出了自家產(chǎn)品，例如谷歌的 Project Astra 、智譜的 AutoGLM 、 OpenAI 的 Operator 等等。
但一碼歸一碼，目前看下來，Manus 還真是目前 Agent 產(chǎn)品里做得好的。
而且它的破圈也給讓 Agent 概念成功在國內(nèi)（ 國外目前還真沒啥聲量 ）破圈，畢竟這年頭，酒香還怕巷子深呢。
對了，我們還發(fā)現(xiàn)了一個有意思的事情， Manus 的開發(fā)團(tuán)隊 Monica.im 的創(chuàng)始人叫肖弘，他此前成功的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目就是壹伴微信公眾號排版工具（我們編輯部之前還用呢 ），一度有百萬用戶量。
等 2022 年大模型浪潮襲來，他又創(chuàng)立了 Monica ，推出了 AI 插件 Monica ，去年 Monica 用戶超過千萬，一直保持著不錯的盈利，這么看來 Manus 也算是一種老樹發(fā)新芽了。
而 Monica.im 的首席技術(shù)官季逸超，早在 2019 年就曾開發(fā)過 Magi AI 搜索引擎。
這家伙，除了沒用上如今的大模型能力，簡直就是眼下 AI 搜索引擎的翻版。
是不是有種熟悉的感覺
所以，有這樣的技術(shù)團(tuán)隊，做出一個火爆出圈的 Manus 也挺合理的。
后差評君想說的是，其實(shí) AI 大模型熱鬧了這么久，大家也逐漸對對話式的 AI 有了倦怠，都在期待 AI 能夠更進(jìn)一步地和現(xiàn)實(shí)社會發(fā)生關(guān)聯(lián)，比如真正地幫人解決某件事情，而不是簡單地替代搜索引擎，當(dāng)個百科小助手。
所以，很多人和團(tuán)隊紛紛下場，去做各種各樣的 Agent ，希望能夠在應(yīng)用層面上搞點(diǎn)花活。
而從 Manus 官方給的示例，它無疑是當(dāng)下各路英雄豪杰中的佼佼者。
希望咱能早點(diǎn)做測試，嘿嘿 @Manus 官方。
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