深度實測Manus，這就是AI Agent行業的DeepSeek時刻_風聞

文 ｜ 闌夕

Manus刷屏一天，從開始的一夜成名，到中間的一碼難求，再到質疑它的宣發一擲千金，整個過程裏，FOMO情緒和直覺警惕交纏不休，是很有意思的傳播學樣本。

其實AI行業這幾年來一直都是「炸裂驅動型」的資訊模式，瞭解的都已經祛魅了，不瞭解的卻還會少見多怪，但是有一説一，天天這麼炸裂下來，客觀上也會存在真的炸裂矇混其中。

而我對Manus的評價就是，它確實屬於真·炸裂的那一桌，稱得上AI Agent行業的DeepSeek時刻，不過有個補丁，結尾時我再疊上。

先看Manus的一個演示效果：

讓它開發一款文字互動遊戲，可以扮演谷歌公司的CEO，通過體驗公司歷史上的重要決策，既能獲得遊戲的樂趣，也可以順便了解公司的文化。

用了差不多一個小時，Manus把谷歌CEO模擬器的網頁遊戲開發好了，完成度很高，點擊開始遊戲，還會讓你自選難度，接着就會面對谷歌發展史上的每一次轉變節點，你的選擇會決定公司資源的變化，並影響最終的遊戲結局。

在一個小時裏，用一句話，做一個遊戲出來，這就是AI Agent的能力。

它和傳統的對話式AI不同，不再只是提供信息層的答案，而是能夠操作電腦完成更加具體的工作任務，包括但不限於寫程序、做網頁、整報告、篩簡歷等等等等，它能夠完全自主的解決過程中遇到的各種困難，並交付工作結果，當然也有例外，這個例外我們後面再説。

目前主流的AI Agent服務不多，而且普遍很貴，比如ChatGPT Operator需要200美元一個月Pro會員才能使用，還有主打編程市場的AI工程師產品Devin，每個月的費用更是要500美元。

Manus的開發商是中國大模型團隊Monica，目前是免費測試階段，單任務成本壓縮到了2美元，是OpenAI的1/10，同時在基準測試的排行榜上已經超過OpenAI拿下了全球最強。

我在拿了邀請碼後，已經在幾個小時之內耗盡了Manus的單日計算資源，確實非常興奮，效果也非常震撼。

展示幾個實測案例吧：

首先我讓它幫我做一張linktree風格的個人主頁，Manus把這個任務拆成了8個步驟，先在全網蒐集我的資料信息，包括我在各個平台的鏈接以及代表作，然後基於linktree的設計風格開始編寫網頁代碼，半個小時之後，它交付了這麼一個作品給我。

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簡單，但是完美符合要求，交互也都沒問題，寫輪眼級的複製效果，如果想做得更美觀，還可以繼續寫提示詞讓它修改。

第二個測試，是我用Manus幫一個工程師羣友解決實際問題，他在工廠裏負責維護的阿特拉斯機械臂出了點小問題，找售後的話費用要花幾千塊錢，不如自己想辦法找補，他又懶得看文檔，於是直接給了我一段話，讓Manus看看怎麼處理。

注意啊，這個需求理論上普通的對話式AI也能接住，但會需要更多的交互流程，比如你得把文檔餵給它，一步一步的得到答案，但是Manus不需要這些，它會自己去阿特拉斯官網下載文檔，讀完之後找到解決問題所需的關鍵內容，仔細分析，創建程序，最後的代碼我發給了朋友，有點小瑕疵但手工修改之後完全可用，直接省掉了一次售後呼叫的次數。

第三個測試，是我的微博讀者提議，讓Manus去做一個國家的極簡編年史，我增加了漫畫表選和網頁設計的要求，最後交付的作品配色有點難繃——AI沒有審美，這點必須反覆強調——但是這時Manus的服務器已經宕機了，暫時沒法修改，所以我也就把半成品展示出來吧。

可以看到，Manus將英國的歷史分成了10個不同的時代，並基於時代風貌繪製了SVG圖片，最後呈現在HTML的網頁端，可以説是人機協同的樣板間了，無論是作為課外教案還是作品預覽，都有極其便捷的上手門檻。

最後一個案例，是我讓Manus做一款消消樂遊戲，但是圖標得用原神的角色，它先是開始研究消消樂的遊戲機制和實現方法，接着試圖蒐集原神的圖片素材，這個時候就出現例外了，它第一次發出了接管請求，原因也很讓人無語，它的運行邏輯被一個網盤給堵住了，沒法註冊賬號，所以下載不了資源，想讓我幫它去下載。

看來再強大的AI，也會被網盤的會員攔在門外。

本着儘可能讓AI Agent獨立完成工作的原則，我沒有這麼做，而是稍微改了一下需求，讓Manus改用科技公司的logo來做遊戲圖標，因為開放版權的SVG素材全網都是，所以這下Manus跑起來就沒什麼問題了，很快就做完了一個帶積分的消消樂遊戲，玩起來也算順暢。

不過也能看到，在解決這類相對複雜的問題時，Manus在細節方面的缺失還是有的，這也和人類（我）參與過少有關，比如對屏幕的適配問題，需要給它更多的説明，Manus的修改響應也不慢，但因為同樣遇到了服務器宕機的麻煩，這個任務暫時沒有繼續精進下去。

我覺得這幾個實測例子已經可以非常清晰的表明，AI Agent在現階段的能力和不足，Manus已經不是那種只能操作瀏覽器的產品了，它本身具有沙盒環境，能在完成工作之前自行進行測試，驗收合格再做交付，但也限於互聯網的數據邊界，如果網絡上的資源不夠，它是沒有辦法生產資源自給自足的。

我還做了一些偏文書類的測試，也可以用來對比AI Agent的特點：

比如我讓Manus根據B站最熱門的10個星見雅（遊戲角色）視頻，給出她的操作技巧。

Manus是真的足足看完了10個視頻——花了一個多小時的時間——再去把各個UP主的小作文精煉成了我要的材料，而且相當準確，同樣的任務如果交給聯網的大模型去做，雖然也能完成，但幻覺的產生概率很高，在「老實」程度上不及AI Agent靠譜。

再如讓Manus去研究PolyMarket的套利可能，雖然我確實有那麼一絲期待，想得到一個穩賺不賠的投資指南——別笑——Manus倒是兢兢業業的做足了功課，列出了四個套利機會，讓我只要在PolyMarket看到符合條件的項目出現，就能無腦按規則下注。

從回放來看，Manus每次都是從最基礎的信息開始切入，先了解PolyMarket是什麼，再分析預測市場的遊戲玩法，接着結合平台規則構建風險策略，標準的實習生作風，任勞任怨，踏實耐用。

對了，回放這個設計，在我看來也是Manus的亮點之一，它有點像推理模型暴露思維鏈的選擇，很多時候，AI的思考過程要比答案供給更能給人啓發，Manus的每一個任務都有回放功能，且可被分享出去，它在解決問題的途中所展現出來的手段，完全稱得上是另一種形式的智能資產，可以扮演人類的老師。

所以話説回來，我評價Manus是AI Agent行業的DeepSeek時刻，這裏需要打一個補丁，是DeepSeek-V2時刻，2024年5月，DeepSeek開源V2版本的模型，這是它第一次出圈，因為價格非常便宜，但是因為模型本身的能力一般，所以當時很多人只是覺得DeepSeek要來打價格戰了，感到意外但不重視，熱度也沒有持續太久。

直到DeepSeek-V3和R1的連續發佈，大家這才發現事情完全不一樣，一夜之間整個大模型市場的成本邏輯都被顛覆了。

最初，沒有人在意這場災難，這不過是一場山火，一次旱災，一個物種的滅絕，一座城市的消失，直到這場災難和每個人息息相關。——「流浪地球」

我的意思是，AI技術的發展是連續性的，而在這條跌宕起伏的曲線上，每一次的信號強度都決定了後面的突破深度，就像DeepSeek沒有V2就不會有V3，更不會有R1，我對Manus的看法沒有變化，在把AI Agent服務從專業場景帶向通用場景的歷史轉折點，它就是開山立派的創始品牌。

從用例來看，作為AI Agent的功能性非常強大，對於拆解任務的熟練度很高，CoA（代理鏈）的觀測感覺和看CoT（思維鏈）很像，能「看到」AI在多個方案裏評估並尋求最優解。

理論上應該是內置了海量的CoA來做承接，就和DeepSeek這類推理模型也是提前消化了足夠豐富的CoT之後才會推向大眾市場，儘可能的覆蓋到了主流需求，從官網的Use Case就能看到。

有什麼問題可以在評論區留言，或者説出你們想讓Manus完成哪些任務，我可以幫着測試。