歡呼又開始了。
“扔炸彈”、“AI雙星”、“再革OpenAI的命”……這場狂歡似乎就是要再次複製deepseek式的成功，震耳欲聾的誇耀從昨晚又開始了。新產品叫Manus，官方稱這是全球首款通用性Agent。
Manus能做什麼？官網上密密麻麻列出了不少demo，從幫你做旅行攻略、股票分析、生成課件、再到審合同……或許你們已經看過了。強大如童話般的功能，也造成了“一碼難求”，據《第一財經》報道Manus內測碼已經炒到了9萬一個。
為了做出真實的體驗判斷，果殼向開發團隊申請到了內測碼。以下是我們的真實體驗。
（測試的開頭不太順利。有碼在手的我們，在註冊頁面從早上9點卡到了下午1點半。）
先說總結。
Manus是一個執行在虛擬機器中的多Agent架構，有規劃型Agent負責任務拆解；執行型Agent呼叫具體工具；監控驗證Agent來跟蹤任務進度和debug。
說白了，它的理解、工具呼叫、Computer Use（計算資源排程）能力都要很強，才能實現將複雜任務規劃成可執行的具體步驟，並保證處理效率。
對於內測使用者，Manus 每天開放了10個任務。當我們給到Manus第11個壓力測試——讓它為我們“做梗圖”時，它告知已經到了最多使用次數。很遺憾，未能測試它的“情商“如何。
在高階模式下，如果我們讓它寫篇文章，它的處理時長很久，大概30分鐘-1小時。在一般模式下，尤其是不需要聯網搜尋時，例如，寫一個HTML頁面，需要15分鐘。
我們測試瞭如下功能：分析上市公司股價、設計網頁、寫研報、填表、甚至遊戲“代打”等等。完成得有好有壞，以下是部分回顧。
這些任務讓我驚喜
今日最佳我給“世界時鐘.html"任務。別說，Manus 寫出來的網頁還挺符合我的審美，而且“新增時區”，“刪除時區”，“下載”等互動都沒有問題。
第二個給我驚喜的任務是，我讓Manus去“外國版4399”上自己找個遊戲玩（現在回想起來覺得好抽象）。Manus成功訪問了網站，並在多個遊戲類別裡，選擇了一個賽車遊戲。並且成功讀取了網頁和圖片資訊，點選了“Play Now”，在遊戲裡介面裡，自行選擇了“汽車”，和“競速模式“。
遊戲開始後，由Manus控制的車停在原地，我意識到它可能並不瞭解遊戲機制。我告訴它“請用WASD開車試試”後，車居然……跑起來了（速度就彆強求了）。
這個任務裡，AI Agent展現出一定程度的可自主操作性，這是能獨立完成工作的前提
這些任務“不太行”
當我讓Manus給我寫一個“浪漫高階的生日祝福網頁”時，不僅無法互動——圖片，應該滿屏閃爍的愛心，音樂都無法點選，就連審美也差了一些，選用了非常正式的“宋體”。當我要求用本世紀的審美重新生成後，我始終訪問不到虛擬機器中的最新版網頁。
按理說，想要做得更美觀，是可以透過給提示詞讓它繼續修改。但不止是這個，其他任務下也經常提示負載過高導致伺服器出錯。所以我們沒有執拗於生成一個極其精美的網頁，按今天AI能力來說，做個線上抽獎系統啥的應該不成問題。
一些“正經活兒”上，Manus表現也有些低於我的預期。我讓它分別做一個“高分子材料效能預測與模擬”研究報告和“碳纖維結構件”科普文章。
我想測試兩個能力：它在垂直領域的深度檢索和資訊處理能力，以及按照特定要求和格式交付的能力。這是區別於AI通用搜索很重要的兩點。
這個任務裡，它有幾點不足：
· 經常過度推理：比如當我只是希望AI研究碳纖維的生產工藝，它會發散性地總結大量市場分析和行業應用資訊。
· 資訊來源不夠：Manus的思考過程是清晰展示出來的，所以能看到AI正在瀏覽哪些文章、影片資源。但其引用的資源大多來自中文聚合平臺、國內期刊，缺少國外期刊和第一手資源。
· 無法按照特定要求和格式交付：比如我希望Manus給我一個可以直接拿去跟老闆彙報的PPT，但我只獲得了一個markdown格式的中間態。
· 多次需要接管：抓取一些內容平臺或付費牆時，需要手動接管登陸賬號。AI Agent也解決不了“資料邊界”的問題。
最後一類任務，讓AI去替代填寫表格（財務人估計狠狠點了），是我最期待，也是我認為團隊應該最佳化好的需求之一。
我上傳了一張醫保發票和保險申請書，讓AI“把申請書裡原本的金額部分清空，並填入新發票中資訊，金額以自付部分為準”。
AI無法真正理解表格結構，以及每一處資訊真實代表什麼，比如說沒有修改日期，或是覆蓋了金額和時間之外的資訊，把我的身份證號刪除了；或是找不到資訊該在的位置等等。以及在這個任務中出現了很多次計算資源不足的情況。
也許對於需要AI精準“定位”的任務，我在給提示詞時也應該更加精準和“按部就班”些。但這也反映出，AI在發揮想象力、憑空生成的任務上，比在已有框架下修改做得更容易、效果更好。
就好比當你告知一臺機器人“拿杯水過來”時，它表現得怎麼樣，是能透過各種感測器計算出你在它2點鐘位置、往前走10步就行呢，還是它不管不顧“衝”到你面前給你個“大比兜”呢？
當能執行得足夠精準時，就是前者，就是AI Agent給你做出一篇能拿去忽悠老闆的PPT。否則你還是需要拿著AI的“半成品”修修補補。
雖然任務完成得不盡如人意，也不是沒有優點。透過看在每個任務下的思考過程，確實可以看到AI Agent的推理思維鏈，比如當我以小米SU7Ultra引出碳纖維結構件的問題，它的思考過程是從點切入，逐漸展開。即便它總結的備忘錄作為半成品，也給到我很大啟發。
在很多時候，Manus遇到問題，會告知它在自行修正和處理。以及它有一定的“記憶機制”，會跟你確認要不要按照你的偏好進行後續的生成。
總的來說，這款全新產品還是賦予了大眾很多應用上的想象力。儘可能的覆蓋到了主流需求，但我想說，AI Agent是一個應該非常個人化的東西，所以更期待它在解放生產力上的進步和表現。
作者：馬文
編輯：臥蟲
題圖來源：giphy
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