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025 年是 AI Agent 元年——這句話，在北京時間 3 月 6 日凌晨，得到了應驗。
「這是既DeepSeek 之後，又一個科技圈的不眠之夜。」
由純中國人組成的Monica團隊釋出通用Agent產品Manus，這個產品的牛逼之處是可以解決各類複雜多變的任務，Manus 能透過獨立思考和系統規劃，在自己的虛擬環境中靈活呼叫各類工具，編寫並執行程式碼、智慧瀏覽網頁、操作各類網頁應用，直接交付完整的任務成果，而非僅僅提供建議或答案。
經小編測試，讓Manus生成一個主題類遊戲，它竟然迅速就生成了，而且玩起來非常順手，簡直是要了遊戲製作者的命了。
到底有多好呢？
基準評測遠超OpenAI的DeepResearch。
GAIA 是評估通用人工智慧助手解決現實世界問題的基準。Manus 在所有三個難度級別上實現了新的最先進（SOTA）效能。
Manus超越了OpenAI的DeepResearch，在所有三個難度級別上都取得了最優秀表現。
其背後的創始人肖弘是華中科技大學軟體工程專業 2015 屆校友，曾創立夜鶯科技，推出多款 AI 產品，Monica 為其另一款 AI 助手。
目前，Manus 尚未全面開放，但熱度已席捲全網，網友紛紛求邀請碼，邀請碼目前已經炒到了5萬元一個，你準備好迎接這場智慧變革了嗎？
正如「Manus」的名字寓意，它在拉丁文裡象徵著「手」。也就是說，知識不僅要在腦子裡，還要能用手執行。這正是 Agent 和 AI Bot（聊天機器人）產品的本質進階。
在官方釋出的影片中，介紹了三個 Manus 在實際使用場景中所完成的工作案例：
第一個任務是篩選簡歷。
從 15 份簡歷中，為強化學習演算法工程師職位推薦合適的候選人，並根據其強化學習專業知識對候選人進行排名。
在 Manus 給出的結果中，不僅有自動生成的排名建議，它還會根據工作經驗等重要維度，將候選人分為不同等級。在接受到使用者更希望以 Excel 表格的方式呈現後，Manus 還能自動將這些內容透過現場編寫 Python 指令碼的方式，來生成對應的表格。
Manus 能記住使用者在內容生成流程中的偏好 | 圖片來源：極客公園
第二個案例，更為國人量身打造，就是遴選房產。
案例中使用者希望在紐約購買房產，輸入的要求是希望同時有安全的社群環境、低犯罪率，以及優質的中小學教育資源—— 當然還包括最重要的預算，足夠在每月固定收入的情況下負擔的起。
Manus 整合所有收集的資訊，撰寫詳細報告，包括社群安全分析、學校質量評估、預算分析、推薦房產列表以及相關資源連結——就像一個專業的房地產經紀人一樣。而且由於 Manus 自帶「完全基於使用者利益考慮」的屬性，其使用甚至體驗更好。
在最後一個案例中，Manus 展示了對股票價格的分析能力。
案例給出的任務是分析過去三年中英偉達、邁威爾科技和臺積電股票價格之間的相關性：眾所周知這三支股票之間存在緊密的關聯性，但對於新手使用者來講，很難快速將其中的因果關係整理清楚。
在這個案例中，Manus 同樣用到了編寫 Python 程式碼、進行資料分析和視覺化的能力，同時還引入了金融相關的專業工具進行分析，最終透過資料視覺化圖表，搭配詳盡的綜合分析報告的方式，向用戶反饋其中的因果關係——真的就像一個金融領域「實習生」做的日常工作。
不僅如此，在 Manus 官網還展示了十多個 Manus 能夠使用的場景：直接使用 Manus 幫你整理行程、個性化推薦旅遊路線，還能讓它學習使用各種複雜工具，來流程化的完成日常工作。
由於目前版本的 Manus 完全基於雲端非同步執行，因此實際上 Manus 的能力並不被你所使用的端側平臺形態或算力等因素限制——使用者甚至可以做到在向 Manus 下達指令之後，暫時關閉電腦，當 Manus 執行完成活動結果後，會自動通知你結果。
這個操作邏輯同樣非常眼熟——就像一個人下班以後，在微信上喊實習生「檔案整理好發我」。只不過，現在，這個實習生是真的可以 7×24 小時的響應你了，並且不用擔心他會「整頓職場」。
Manus 背後的 Monica.im，到底是傢什麼公司？
其創始人肖弘（暱稱小紅，英文名 Red）是一位年輕的連續創業者，1992 年生，畢業於華中科技大學。2015 年，他畢業後創業，早期創業不算順利（如校園社交、二手集市）。2016 年，他創業微信公眾號為運營者提供編輯與資料分析工具，獲得了百萬使用者、並完成了盈利，最終產品於 2020 年出售給了某獨角獸公司。
等到 2022 年大模型浪潮後，他正式創立 Monica，專注海外市場，透過獨立開發者產品 ChatGPT for Google，產品快速完成了冷啟動。
2024 年，Monica 使用者數量翻番，達 1000 萬。同時，其保持著可觀的盈利，在海外同類產品中，位居頭部。
Monica 的強勁表現驗證了一件事：
套殼到極致，既是 TPF、也是 PMF，最後都通往使用者價值。
Monica 首頁 | 圖片來源：Monica
Manus 或許延續了 Monica 團隊這種思路——肖弘接受媒體人張小珺的訪談時表示，產品不能只有聊天機器人一種形態，Agent 會是新增的形態、需要新的產品去承接。
肖弘說，目前 Agent 產品團隊並不多，因為它需要很多複合能力，比如說團隊要搞過 chatbot、AI 程式設計、瀏覽器相關（因為都在瀏覽器上跑）、而且對模型的邊界要有不錯的感知——今天發展到什麼水平，接下來會發展到什麼樣的水平等等。
「同時擁有這些能力的公司沒那麼多，而有這些能力的公司，可能手頭正在幹一個很具體的業務，但我們恰好有同學剛好有時間一起把這件事情做出來。」他說。
為什麼是 Monica 做出來了，他總結道，「第一，我覺得我們是比較幸運的。第二，某種程度上，如果今天大家都去做 reasoning 了，可能是不是又多出了一些時間給創業公司？模型預計能力外溢還能走多遠？」
他認為，目前 Agent 還在早期階段。一是目前 Agent 還在規劃階段，還沒到物理世界的執行；二是大模型的能力還在往上發展，一切還不可預料。
「我肯定不知道 Agent，是可以被用這樣的方式被出來的，它是一個未知的事情。」他說。
耐人尋味的是，「不知道怎麼做 Agent」的 Monica，現在做出了一個讓整個 AI 圈感到炸裂的產品。
Manus 可能未必是最終的 AI Agent，但它無疑在 DeepSeek 爆火之後，再次將人們對 AI 的期望拉昇了一個數量級。
來源：走向科學
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