一個邀請碼賣到上萬，昨晚爆火的Manus真有這麼牛？_風聞

“ 又一國運級 AI 產品問世 ”“ 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，難道錯過了什麼世界性 AI 大突破？

麻溜趕到公司一看，各路媒體爭相報道的，原來是國內廠商發佈了一款 Agent ：Manus ，這傢伙還自稱全球首款通用型 Agent 。

而且它真在 GAIA 測試裏，吊打了一眾 OpenAI 們。

不過可惜的是，由於目前 Manus 還處於內測階段，系統容量有限，只能通過邀請碼給部分用户進行體驗。

 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。

由於官方給出的邀請碼實在太少，在某魚上，都出現了邀請碼出售生意。

一個 Manus 的邀請碼都標價幾千上萬。。。

甚至在抖音上，有些直播間直接把 “ Manus 測試 ” 當成抖加用了。。。

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雲評價一下。

 至於為什麼不用實測，我怎麼會説是因為差評君第一時間沒搞到邀請碼，好不容易搞定了結果人家服務器炸了。

所以大家先簡單瞭解一哈子，等後續服務器恢復了，咱再給大家來詳細評測。

該説不説，就從目前給出的官方演示案例來看， Manus 相當不錯。

因為咱們常用的 GPT 們，基本都只能一個個解決需求，而且大多都還侷限在對話，輸出個代碼已經是極限了。

而 Manus 則做到了 “ 用户提需求， AI 全自動、直至完成網頁設計、可視化數據整理等等複雜流程 ” 得到的結果還能直接輸出，簡單省力。

舉個栗子：

當向 Manus 提問 “ 搜索 Qwen 系列的歷史，他們看看開源了多少模型，並給我做了一份他們非常漂亮的時間線可視化方案 ” 後。

Manus 會根據這個簡單的需求，從多個渠道搜索 Qwen 的開源歷史信息等數據，收集起來。

然後統一進行時間線可視化處理，並在這個過程中進行審核數據、完善時間線。

最終直接給出結果，而且這些結果的輸入文件，基本都是直接可以下載用的。

而當用户發現輸出結果有問題時，直接告訴 Manus ，它就會進一步調整修改。

類似的， Manus 還能幫用户篩選房產，官方的案例就是用户希望在紐約購買房產，給出的限定條件是希望有安全的社區環境、低犯罪率、以及優質的教育資源和不要超預算等。

Manus 會將該任務分解為一個個代辦事項，然後通過網絡搜索，收集信息。

最後整合所有信息，結合用户需求，寫出一份詳細報告，感覺比樓下的房產小哥專業多了。

是不是已經很牛了？

但你先別高興得太早，也別太擔心下崗的事兒，更別説 Manus 是新一個 DeepSeek 了。

因為 DeepSeek 是做基礎大模型的，可以説整個 AI 發展都得建立在大模型本身能力的地基****上；而 Manus 則是套殼產品（ 注意這裏説的套殼並不是貶義詞 ）。

更準確地説，哪怕是對話式的 GPT 們，也是基於現有的大模型能力做了一個 wrapper （ 包裝 ），來服務於大傢伙。

做個不是很貼切的比方， DeepSeek 是 Android 或者 iOS 這樣的操作系統，那 Manus 就是 App ，兩者就不是一個賽道的，沒啥可比性。

而且，根據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，雖然作為虛擬機在雲端處理任務，完全可以關在後台等它任務完成，不影響咱們同時幹其他事。

但它還是太慢了，一個簡單的任務十幾分鍾，複雜一點的幾個小時都可能，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 token 了。

就這麼説吧，它拆解、解決一次複雜任務需要消耗的 token ，可能是百萬乃至更高的數量，這對於不少人甚至企業來説，都有點遭不住。

差評君和某位有碼大佬的對話

當然了，大模型的通病 AI 幻覺 Manus 也搞不定。

不少內測用户就發現 Manus 在某些專業場景，例如金融分析時，很難稱得上出色。

例如，它對股票相關性的分析就過於依賴單一數據源，缺乏交叉驗證機制，導致結論可信度不高。

此外，所謂的 “ 自主規劃 ” 本質上還是套殼，還拿股票分析來説，它其實就是利用大模型理解你的意思，然後調用雅虎金融 API 檢索數據，再利用 Python 腳本生成可視化圖表。

 這些任務執行高度依賴虛擬機內已經預先設置好的 “ 工具庫 ” 和調用邏輯，一旦你的需求在這些之外，它就 GG 了。

最後也是最重要的， “ 全球首款通用型 Agent” 這個説法更是很難喊得響亮，因為它目前並不通用，更不是首款。

因為 Manus 運行在虛擬機中，沒法實現安裝新軟件或者調用本地軟硬件資源等系統級操作。

比如我的需求是把桌面的 3·8 婦女節放假通知文件，通過微信發給世超，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 大模型的團隊 Anthropic 就已經推出過 “computer use” 。

它和 Manus 本質上都是通過多代理虛擬機環境完成複雜任務，從而給用户輸出結果。

隨後，各大 AI 廠商陸續都推出了自家產品，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 產品裏做得最好的。

 而且它的破圈也給讓 Agent 概念成功在國內（ 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，我們還發現了一個有意思的事情， Manus 的開發團隊 Monica.im 的創始人叫肖弘，他此前最成功的創業項目就是壹伴微信公眾號排版工具（我們編輯部之前還用呢 ），一度有百萬用户量。

等 2022 年大模型浪潮襲來，他又創立了 Monica ，推出了 AI 插件 Monica ，去年 Monica 用户超過千萬，一直保持着不錯的盈利，這麼看來 Manus 也算是一種老樹發新芽了。

而 Monica.im 的首席技術官季逸超，早在 2019 年就曾開發過 Magi AI 搜索引擎。

這傢伙，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，有這樣的技術團隊，做出一個火爆出圈的 Manus 也挺合理的。

最後差評君想説的是，其實 AI 大模型熱鬧了這麼久，大家也逐漸對對話式的 AI 有了倦怠，都在期待 AI 能夠更進一步地和現實社會發生關聯，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，當個百科小助手。

所以，很多人和團隊紛紛下場，去做各種各樣的 Agent ，希望能夠在應用層面上搞點花活。

而從 Manus 官方給的示例，它無疑是當下各路英雄豪傑中的佼佼者。

希望咱能早點做測試，嘿嘿 @Manus 官方。

圖片、資料來源：

Manus官網

Anthropic 官網

知乎：如何評價中國團隊發佈的通用型 AI Agent 產品 Manus？會成為下一個爆款嗎？