作者 |ZF編輯部
週三夜間，AI Agent產品Manus橫空出世，瞬間點燃科技圈。此刻，所有AI愛好者都在瘋搶Manus邀請碼，甚至在某二手交易平臺上，邀請碼的價格已經被炒到999元到5萬元不等。
作為全球首款真正意義上的通用AI Agent，Manus能夠獨立思考、規劃並執行復雜任務，直接交付完整成果。其名稱來源於拉丁語“Mens et Manus”，意為手腦並用。在權威的GAIA基準測試中，Manus取得了SOTA（State-of-the-Art）的成績，效能超越OpenAI的同層次大模型。
從釋出的影片演示來看，Manus在接到使用者指令後，可以直接操作電腦完成一系列任務，如報告撰寫、表格製作等，並最終匯出符合使用者需求的產品。與此前各類功能相對簡單的人工智慧助手不同，Manus擁有超強的學習能力和適應性的“數字大腦”，不再侷限於單一任務，而是能夠理解複雜指令、自主學習、跨領域協同，真正像人類一樣思考和行動。
01.
一些總結
Manus爆火之後，網路上對他的評價開始兩級分化。一方面，許多業內人士和科技愛好者對這款通用AI Agent的出現充滿期待，認為它代表了人工智慧領域的重大突破。另一部分則指責Manus過度營銷。一款新產品剛亮相，就讓整個 AI 圈陷入“搶號大戰”，究竟是技術革命的前奏，還是又一場飢餓營銷的極致演繹？。
先說結論，Manus是一個不錯的產品。但並不算是一項技術突破。一是它主要依賴於預設的流程來執行任務。儘管在短期內確實能讓系統表現得更好，這種預定義的流程會嚴重限制系統的上限效能 。它執行在一個相對受限的環境中，介於“瀏覽器”和“作業系統”之間。它只能在特定的軟體工具範圍內執行，而在預定義範圍之外的應用程式中無法工作。
那麼真正的創新應該是什麼呢？一個能夠在完全開放的作業系統級環境中執行，像人類一樣執行大多數任務，並操作各種軟體的 AI。
關於產品本身，綜合業內幾位KOL的評論，大概包括如下幾點；
1. 產品本質：套殼再套殼，提升可用性
從技術實現角度來看，Manus的本質是 “虛擬機器 + compute use + artifacts + 多Agent協同”，核心是對現有Cursor類產品的再封裝，降低使用門檻，讓非技術使用者也能更輕鬆地利用AI進行復雜任務編排。
換句話說，Manus做的事情是在Cursor這類產品的基礎上，再加一層“殼”，同時內建了一批小模型和Agent，從而實現更自動化的推理、規劃和執行能力。Cursor等AI輔助編碼工具雖然功能強大，但對於普通使用者來說仍然有較高的上手門檻，而Manus試圖在這條路上進一步降低技術壁壘。
然而，Manus的思路並非完全獨特。比如OpenDevin團隊也曾嘗試類似的設計，本質上，Claude 3在這類任務的處理能力已經很強，直接呼叫20+個工具也是常規操作。因此，從“創新性” 角度來看，Manus並未帶來完全顛覆性的突破，而是對 現有思路的進一步產品化和最佳化。
2. 產品定位：一個通用Agent，還是一個新型AI入口？
Manus的產品定位是通用智慧Agent，試圖透過DeepSearch（input增強）+ Artifact（output強化）+ Planning/Reasoning（類似Cursor） 進行整合，打造一個全能型AI助手。
然而，這裡存在一個明顯的矛盾：
-
Agent是否可以通用化？個性化的Agent需求往往千人千面，而Manus試圖打造一個“一體化”的Agent體系，是否可行？
-
最終是一個AI入口，還是一個孤立的工具？Manus如果想做成一個真正通用的AI Agent，必須整合 各種Agent能力 + compute use，但這意味著極高的工作量，並不是一朝一夕能完成的事。
目前看來，最現實的路徑可能是MCP（Multi-Agent Communication Protocol）聚合模式，即整合不同Agent的能力，提供一個開放協議，讓各類AI代理協同工作。如果Manus選擇走這條路，或許能找到更長遠的競爭優勢。
3. 競爭對手：並非獨一無二，且大模型可能會直接吞併這條賽道
Manus所處的Agent領域競爭激烈，且產品思路趨同。目前來看，Coze、Dify這類產品在思路上高度相似，如果Manus的模式跑通，未來這些競品也會推出類似的解決方案。此外，Agent的能力大機率會被未來的大模型內化，成為基礎能力的一部分。
目前，大模型的工具呼叫能力正在不斷增強，Claude 3已經可以高效呼叫20+個工具，GPT-5預計會進一步提升這方面的能力。如果未來大模型本身就能直接進行復雜任務的規劃、推理和執行，那麼Manus這類獨立Agent產品是否仍有生存空間，值得深思。
4. 市場卡位：大眾產品還是小圈子炫技工具？
從市場定位來看，Manus有可能成為新型的通用AI模式，類似AI搜尋的探索方向。但問題是：
-
比AI搜尋門檻更高，普通使用者是否能快速上手仍存疑。
-
“懂的人”可能覺得侷限性大，不願意用，例如技術使用者可能更願意直接呼叫Claude或GPT API。
-
“不懂的人”可能不會用，但在自媒體和極客圈會很火，類似於一些“裝逼型”技術產品。
如果沒有幾個真正爆款的應用場景，Manus的增長可能會受限在一個相對小眾的圈層內。
5. 機會：成本優先的AI Agent？
在成本方面，Manus若能最佳化Agent的操作路徑和等待時長，單次呼叫的token消耗降至 1M以內，並讓部分任務交由30B級小模型處理，可能能找到一條低成本AI路徑——即用更小的計算消耗，實現更高效的AI任務執行。
這是一個有潛力的方向，但核心仍然取決於能否真正最佳化任務執行流程，提高整體效率。
02.
這又是一個本土團隊的故事
肖弘，華中科技大學軟體工程專業2015屆校友，連續創業者，十餘年技術創業經驗的老將。早在校期間，他就展現出“折騰”精神，加入聯創團隊，帶領團隊推出志願填報助手、咩咩、圈子集市等校園創新產品，為日後創業埋下伏筆。
第一戰：夜鶯科技——依附超級平臺的商業驗證
2015年畢業後，肖弘創立夜鶯科技，專注於企業微信SaaS工具，推出了“微伴助手”“壹伴助手”，為企業提供高效的社交營銷工具。這一模式不僅獲得騰訊、真格基金等知名投資機構數億元投資，還成功服務超200萬B端使用者，觸達數億C端使用者。最終，該產品出售給明略科技。這一戰役驗證了“依附超級平臺做垂直工具”的商業模式可行性，但也讓肖弘意識到，技術創業的天花板並不止於此。
第二戰：Monica——AI時代的新徵程
2022年，ChatGPT的橫空出世讓肖弘敏銳捕捉到AI革命的風向。他隨即成立“蝴蝶效應”公司，推出AI瀏覽器外掛Monica，主攻海外市場，意在避開國內巨頭競爭，另闢蹊徑。
Monica是一個All-in-One的AI助手，整合多個主流大模型，使用者可以隨時隨地與其聊天、翻譯、生成文案、作圖等。它不僅是個瀏覽器外掛，更是一個正在進化的 個性化AI助手，能幫助使用者獲取、處理和儲存資訊。肖弘的願景很明確：讓AI不僅僅是工具，而是每個人的智慧夥伴。
在商業模式上，他不追求大模型的底層技術突破，而是借鑑蘋果等消費電子公司的模式，透過整合API+極致體驗實現差異化，重構應用層的價值。
2023年，Monica透過收購熱門外掛“ChatGPT for Google”迅速擴充套件使用者規模。這款外掛原本已積累300萬用戶，收購後，Monica構建起AI工具矩陣，滿足不同場景需求。這一策略不僅節省了產品研發週期，還驗證了“工具全家桶”模式的市場價值。目前，Monica累計使用者已突破700萬，穩居AI Chrome外掛第一梯隊。
2024年7月，肖弘攜張濤 、首席科學家季逸超共同創立Manus AI，繼續探索AI的未來。
張濤曾在字節跳動負責國際化產品，隨後在光年之外擔任產品負責人。
季逸超，也是是一位備受矚目的90後程序員和企業家。他在高中時期就讀於北京大學附屬中學，展現出對計算機程式設計的濃厚興趣。在高二期間，他獨立開發了“猛獁瀏覽器”（Mammoth），這款瀏覽器在蘋果應用商店上線後，迅速獲得了大量使用者的青睞。截至2013年，猛獁瀏覽器已推出五個版本，下載量超過50萬次，成為全球下載量最大的手機付費瀏覽器之一。
03.
“套殼”不是終點，而是手段
無論是Monica還是Manus，它們都代表了一種“套殼到極致”的產品思路。但在肖弘看來，“套殼”不是貶義詞，而是對資源的最佳化整合。
作為一家專注於 AI應用層的公司，肖弘並不執著於自研大模型，而是透過多模型動態呼叫（GPT-4、Claude 3、Gemini等）來提升AI的綜合能力，實現“軟硬結合”的最佳平衡。不過，Manus目前尚未透露其背後的具體大模型，但可以推測，其策略仍然是 結合多個基礎模型 以匹配不同的任務需求。
但問題來了，"套殼" 真的是技術上的取巧嗎？
在肖弘的商業邏輯中，大模型公司類似晶片公司，專注於打造更優質、更具價效比的核心能力，而應用公司則更像消費電子公司，透過品牌、渠道、互動體驗來與使用者建立更緊密的聯絡。換句話說， 蘋果不會自己造晶片，但它依然是全球最成功的消費電子公司之一。
對應用公司而言，核心任務不是拼引數，而是透過技術產品化（TPF）和產品市場契合（PMF）， 讓AI真正落地到使用者的日常場景中。在這個邏輯下，“套殼”不是簡單地包裝，而是 將複雜的技術封裝為直觀、易用、且高效的使用者體驗。
這也是Monica能夠迅速崛起的原因。它不僅僅是一個AI助手，而是 一個能適應不同場景的智慧工具。無論是在YouTube、Twitter、Gmail還是The Information，Monica都能提供定製化的互動方式， 讓使用者以最低的學習成本享受到AI的強大能力。這一策略讓Monica在海外市場使用者量翻番，同時保持可觀盈利。
當然，關於AI應用層與基礎層的優先順序，業內仍然存在分歧。
在2024年上海GDC大會上，MiniMax副總裁劉華髮表了一番“反雕花”言論。他認為， AI應用層不應過度打磨互動，而應注重大模型本身的能力提升。MiniMax的觀點很明確： 大模型能力比應用層“雕花”更本質。
但肖弘的看法不同。 “雕花”不是目的，使用者體驗才是”。他認為，無論是底層突破還是應用創新， 最終衡量標準只有一個——是否真正解決了使用者問題。
在產品哲學上， Manus進一步提出了“less structure, more intelligence”的設計理念。其核心觀點是——“當你的資料足夠優質、模型足夠強大、架構足夠靈活、工程足夠紮實，AI能力將不再是一個功能，而是一種自然湧現的智慧。”
這意味著， 未來的AI不再只是一個“工具”，而是一個“潛伏在後臺的智慧體”。例如，Manus支援即時任務監控，你可以在移動端檢視任務進展，而當你回來時，AI已經自動完成了你的需求。
這是一種反直覺的設計理念——用技術對抗技術，讓AI技術變得“隱形”，從而讓使用者能專注於創造性工作。
最終，AI產品的演進方向可能不是 更多的按鈕、更多的引數調整，而是 更少的干預、更直覺的體驗。對於肖弘而言， “套殼”不是偷懶，而是高效利用資源，讓技術真正服務使用者。做到極致，“殼”也能成為核心競爭力。
04.
DeepSeek vs. Manus：
中國AI的兩條進化路徑
如果說梁文鋒代表的是中國AI的技術理想主義，孤注一擲地衝擊大模型的世界之巔，試圖在算力、資料和演算法上與OpenAI、DeepMind正面交鋒；那麼肖弘走的，則是另一條極度現實主義的道路——他不專注於構建大模型，而是巧妙地在現有技術框架內，打造更高效、易用的AI產品。
模型和應用的發展路徑，或許天然就是不同的。“套殼”也不一定是件壞事。Manus能成為下一個DeepSeek一樣的現象級產品嗎？現在下結論，還太早。讓子彈再飛一會。
參考資料
[1] https://mp.weixin.qq.com/s/VvjeUsaaZGwH3sdRpR10tQ
[2] https://mp.weixin.qq.com/s/oecpFKV0iog4mK5MNBvTfw