像DeepSeeK一样引发AI“地震”！Manus，全球第一个能干任何活的AI智能体

AI领域迎来了一场“地震级”发布，Monica.im推出了全球第一个通用AI Agent产品——Manus，宣称能够独立完成复杂任务并交付完整成果，其在GAIA基准测试中刷新了SOTA记录，甚至被认为性能远超OpenAI同类产品。这款产品也引发了诸多争议，有人认为它是AI Agent领域的重大突破，也有人质疑其是否只是海外技术的“套壳”。蘑菇云从3个维度对Manus进行梳理分析。

Manus 的介绍视频只有短短的 4 分钟，却威力惊人一、Manus是一款独一无二的的产品

（一）研究团队与背景Manus由Monica.im团队开发，该公司成立于2023年，专注于人工智能助手开发。其创始人肖弘是一位年轻的连续创业者，曾在微信公众号工具开发、海外市场AI产品等领域取得成功。Manus的开发团队凭借对用户需求的敏锐洞察和强大的技术整合能力，打造出这款备受瞩目的产品。相比之下，OpenAI、Anthropic等主流大模型团队多来自学术界与工业界的深度结合，研发周期长，技术积累深厚。（二）功能作用与对比Manus的核心定位是“数字代理人”，强调从任务规划到结果交付的全流程闭环能力。与传统大模型相比，Manus不仅能够提供答案，还能直接交付任务成果。例如，在人力资源任务中，Manus可以自动解压文件、分析简历并生成排名建议，甚至可以生成Excel表格。而OpenAI的ChatGPT等产品更多侧重于知识生成和对话交互，缺乏直接执行任务的能力。在功能实现上，Manus采用了多代理架构，将任务拆解为规划、执行、验证等模块，每个代理基于独立的语言模型或强化学习模型，通过API协同工作。这种架构使其在复杂任务处理上更具优势。相比之下，DeepSeek等产品虽然在知识检索和生成方面表现出色，但在任务执行的完整性和自主性上仍有差距。

Manus官方网址（包含演示视频）：https://manus.im/（三）现实表现与测试数据对比在GAIA基准测试中，Manus在所有难度级别上均取得了SOTA成绩，远超OpenAI同类产品。其任务拆解颗粒度达到“0.1秒级决策”，展现了强大的实时处理能力。然而，部分内测用户指出Manus在专业场景（如金融分析）中表现不稳定，其对股票相关性的分析依赖单一数据源，缺乏交叉验证机制。相比之下，OpenAI的GROK等产品在专业领域的表现更为成熟，但在任务执行的自主性上不如Manus。二、Manus有着与众不同的技术原理

（一）多代理架构Manus首创的“Multiple Agent架构”是其核心技术之一。该架构将任务拆解为规划、执行、验证三个模块，每个代理独立运行于沙盒环境，避免干扰，同时通过记忆功能学习用户偏好。例如，在筛选简历任务中，规划代理分解任务为“解压→分析→排名”，执行代理调用Python生成Excel表格，验证代理交叉核对数据准确性。

Manus 能记住用户在内容生成流程中的偏好（二）云端异步运行Manus完全基于云端异步运行，用户下达指令后，Manus可在云端独立完成任务，并在完成后自动通知用户。这种运行模式不仅提高了任务执行的效率，还让用户可以随时关闭设备，等待结果生成。（三）工具链整合与调用Manus能够直接操作浏览器、代码编辑器、Photoshop等工具，甚至可以调用API执行Python脚本或部署网站。这种工具链整合能力使其能够完成复杂的任务，如编写代码、生成可视化图表等。三、Manus的应用场景极为广泛

Manus作为“数字代理人”，能够运用在旅行规划、股票分析、教育内容生成、商业决策等多个领域，它不仅能够完成复杂的任务，还能根据用户需求提供个性化的解决方案。

Monica 首页场景1：旅行规划Manus可以整合旅行信息，为用户创建定制旅行手册。场景2：股票分析Manus能够进行深入的股票分析，设计可视化仪表盘。场景3：教育内容创建Manus可以为教师创建视频演示材料，帮助学生更好地理解复杂概念。场景4：商业决策Manus可以比较保险政策，为用户提供决策建议。场景5：人力资源Manus能够自动筛选简历，生成候选人排名表。场景6：房产选购Manus可以分析社区安全、学校质量，并生成详细的房产调研报告。

GAIA 是一个用于评估通用人工智能助手在解决现实世界问题上的表现的基准。Manus 在所有三个难度级别上均实现了新的最先进（SOTA）性能。

Manus的发布无疑为AI Agent领域带来了新的活力。其多代理架构、云端异步运行模式以及强大的工具链整合能力使其在任务执行的自主性和效率上具有显著优势。然而，Manus的技术本质仍存在争议，其底层架构与现有技术的相似性以及在专业场景中的表现稳定性等问题仍需进一步验证。尽管如此，Manus的出现仍为AI Agent的发展提供了新的思路和方向。未来，AI Agent的竞争将不仅局限于功能展示，更在于底层技术的可解释性、扩展性与安全性。