如果让Deepseek锐评Manus，会得到怎样的答案呢？
这次只用了半分钟，Deepseek就给出了自己的看法：
Manus作为近期引发热议的“全球首款通用AI Agent”，其技术亮点与争议并存。以下从技术突破、市场争议、生态挑战及未来潜力四个维度进行综合锐评：
一、技术突破：AI Agent迈向“执行层”的标志性产品
1. 任务拆解与执行能力
Manus的核心创新在于将AI从“对话式助手”升级为“执行者”，能基于单一指令自主规划、拆解任务并交付成果。例如，用户输入“制作小米SU7的10页PPT”，Manus可独立完成信息搜集、图文生成及排版设计，全程无需人工干预。
2. 多Agent协同架构
其技术架构整合规划代理、执行代理和验证代理，通过预设工作流调用Claude 3.5、DeepSeek等大模型及开源工具链，形成“数字实习生”式的高效协作。
3. 成本与效率优势
单任务成本压缩至2美元（OpenAI的1/10），且在GAIA基准测试中基础任务准确率达86.5%，接近人类水平（92%）。
二、争议焦点：营销炒作与技术真实性的双重质疑
1. 营销策略引发信任危机
邀请码饥饿营销：一码难求导致黄牛高价倒卖（标价高达16万元），而多数测评机构未获邀请码，自媒体却集中“吹捧”，被质疑人为制造热度。
国内外热度反差：海外主流媒体与科技圈反应冷淡，与国内“刷屏”形成鲜明对比，被指“出口转内销”式营销。
2. 技术依赖与创新性争议
底层模型非自研：Manus依赖Claude 3.5、DeepSeek等现有模型，核心技术集中于工作流整合，而非底层突破。
预设流程限制泛化性：其任务执行依赖预设工具链，面对个性化需求时可能暴露适配短板，与“通用型”定位存在矛盾。
三、市场定位与生态挑战
1. 产品定位：填补C端AI Agent空白
相较于Devin（编程场景）、Dify（工作流工具）等垂直产品，Manus主打“通用性”，覆盖简历筛选、股票分析、网页开发等多元场景，降低用户使用门槛。
2. 竞争压力与商业化难题
大厂威胁：DeepSeek、智谱AI等国内厂商已布局类似产品，OpenAI的Operator、Google的Gemini亦展示过Agent功能，Manus的先发优势可能被快速稀释。
成本与可持续性：单次任务2美元的成本虽低，但开源生态不完善，大规模推广后可能面临盈利压力。
四、未来展望：从“数字实习生”到“数字员工”的进化之路
1. 短期优化方向
团队需解决模型幻觉、交付物友好度、服务器稳定性等问题，并扩大开放测试以验证真实场景能力。
2. 长期生态构建
开放性：需支持更多第三方工具链接入，突破预设流程限制，提升泛化能力。
商业化模式：探索订阅制、企业定制服务等多元变现路径，避免陷入价格战。
3. 行业意义
Manus虽未实现技术颠覆，但其“成果交付”的交互范式重新定义了AI Agent的产品形态，为后续开发者提供了参考样本。
总结：热度与实力需同步迭代
Manus的爆火既反映了市场对AI Agent落地的迫切期待，也暴露了技术炒作与真实能力间的落差。其能否从“昙花一现”进化为“行业标杆”，取决于团队能否在技术深度、生态开放性与商业化之间找到平衡。正如DeepSeek的评价：“短期是高效的‘数字实习生’，长期价值需经受开放性、泛化性及商业化能力的考验”。
Manus的诞生，意味着我国在AI领域再下一城，或许它也会如Deepseek一样改变这个世界：
对此，大家怎么看呢，你认为他们在未来会开展合作吗？欢迎在评论区分享交流！
