Manus炸醒AI圈：真实性能与炒作之间的界限，第一波用Manus赚钱的人出现了

2025年3月6日晚，AI圈迎来了一个不眠之夜。一款名为Manus的AI产品在中国科技圈横空出世，迅速引发热议，成为“科技顶流”。Manus由Monica团队推出，其创始人肖弘是一位1992年出生的中国90后。这款产品被称为全球首款真正意义上的通用AI Agent，具备独立思考、规划和执行复杂任务的能力，可以直接交付完整成果。然而，随着Manus的迅速走红，市场声音也被撕裂。一部分风险投资人将其视为最具潜力的AI标的之一，但也有批评者认为其存在过度营销的嫌疑。那么，Manus的真实性能究竟如何？它是否真的能在AI行业掀起一场革命？

 

第一波用Manus赚钱的人出现了：邀请码售价上万

 

Manus发布后，市场反响热烈，甚至出现了“一码难求”的局面。邀请码在二手市场上被炒至10万元，其余普遍定价也都在千元以上。这种现象的背后，反映了市场对Manus的高度期待，同时也引发了对技术价值与商业化的深刻思考。在Manus的营销策略中，邀请码机制起到了关键作用。尽管这种机制在一定程度上激发了市场热度，但也引发了争议。部分观点认为，Manus的能力本质上是现有工具链的封装，缺乏底层创新，且过度依赖饥饿营销。然而，从另一个角度看，邀请码的火爆也体现了用户对Manus技术的认可。用户希望体验到Manus在任务执行方面的高效性和便利性，即使需要支付高昂的价格也在所不惜。

 

90后创始人如何颠覆AI行业：Manus AI Agent的成功之道

 

肖弘从大学时期起就展现出了超凡的创新能力。他从2015年创立武汉夜莺科技，推出「壹伴助手」和「微伴助手」，在微信生态内掀起波澜。2022年，肖弘创立Monica团队，推出AI助手产品Monica，用户量突破1000万。2025年，他带领团队发布Manus，实现从工具开发到自主智能体的跨越。Manus的成功之道在于其独特的技术架构与理念。它首创的Multiple Agent架构，将任务拆解为规划、执行、验证三个模块。这种架构使得Manus能够像人类一样拆解任务，独立运行于沙盒环境，避免干扰，同时还能通过记忆功能学习用户偏好。此外，Manus设计了直观的图形界面，支持实时任务进度追踪与用户参与决策，同时兼容多文件格式与Python代码运行，降低使用门槛。这种贴近普通用户需求的设计，使其在用户体验方面具有显著优势。

 

Manus和DeepSeek的差别

 

Manus和DeepSeek都是中国AI领域的代表性产品，但它们在技术定位、核心能力和应用场景上存在显著差异。Manus定位于通用型AI Agent，其核心在于自主执行复杂任务。它采用多代理协作系统，通过虚拟机环境、工具调用以及规划与验证代理的分工机制，模拟人类的工作流程，实现任务的高效执行。而DeepSeek更侧重于大模型层的技术创新，采用稀疏激活网络（MoE）架构来优化模型性能，在处理单线程任务，如合同审查、文本生成等方面有着出色的表现。在功能边界与适用场景对比方面，以简历筛选任务为例，Manus可自动解压文件、解析内容、生成Excel报告；DeepSeek则能生成简历模板或优化描述，但需人工执行后续步骤。在股票分析任务中，Manus调用API抓取数据、编写代码生成交互式图表；DeepSeek可生成分析文本，但需用户自行整合工具链。在性能与商业化潜力方面，Manus的突破性价值在于任务闭环，从需求到成果的全流程自动化，减少人工介入，尤其在B端场景具备颠覆潜力。它支持偏好记忆与渐进式协作，体验接近“人类同事”。然而，Manus面临复杂任务可靠性（如错误传导风险）和高算力成本商业模式可持续性的挑战。DeepSeek则以开源生态和低推理成本著称，尤其在文本密集型场景难以被替代，但缺乏多模态支持，需依赖外部工具链扩展能力。

DeepSeek谈Manus：

 DeepSeek回答道：Manus作为2025年3月全球首个引发广泛关注的通用AI Agent产品，其技术特性、市场定位与争议引发了科技界的热烈讨论。结合多维度信息，以下是对Manus的深度分析评价：

一、技术架构与创新性

1. 多代理协同与工程化能力

Manus采用“Multiple Agent”架构，通过规划代理、执行代理和验证代理的分工协作，模拟人类处理复杂任务的流程（如分解指令、调用工具、结果验证）。这种设计在GAIA基准测试中取得了SOTA成绩，尤其在跨平台任务（如旅行规划、股票分析）的执行效率上超越OpenAI同层次模型。其核心优势在于对多模型（如GPT-4、Claude 3等）的高效编排能力，而非依赖单一模型的底层突破。

 

2. 交互范式创新

Manus首创“过程可追溯、节点可编辑”的可视化界面，用户可实时查看AI执行任务的步骤（如数据检索、工具调用），并允许中途干预调整。这种透明化设计降低了专业用户的使用门槛，增强了信任感。

 

3. 技术整合与垂直封装

其本质是对现有技术（如Cursor类编程工具、多模型调用）的深度封装，通过降低技术壁垒实现“类人类”体验。例如，Manus能在受限环境中操作特定软件（如Excel、浏览器），但尚未实现在完全开放操作系统级的通用性。

二、产品定位与市场策略

1. 通用Agent的野心与局限

Manus宣称目标是成为“全能型AI助手”，覆盖人力资源、金融、教育等多场景。然而，其实际能力仍受限于预设流程和特定工具范围，无法完全替代人类在开放环境中的灵活操作。业内人士认为，Manus更可能通过聚焦垂直领域（如法律合同审查、医疗文书处理）建立不可替代性，而非追求全面通用。

 

2. 营销策略的争议

产品发布后，邀请码被炒至数万元，且国内外传播热度差异显著（中文互联网热度远超海外），引发“饥饿营销”质疑。尽管团队否认付费推广，但自媒体集中“吹捧”与测评单一性仍被指存在过度包装。

三、竞争优势与潜在风险

1. 工程化能力壁垒

Manus的核心竞争力在于对Agent编排环节的优化，例如模型路由、工具调用链设计等，这种工程化能力在基础模型平权化趋势下可能成为长期护城河。

 

2. 成本与效率平衡

通过动态调用小模型（如30B级）处理部分任务，Manus尝试在保证效果的同时降低算力消耗。若能进一步优化单次任务Token消耗至1M以内，可能开辟低成本AI Agent路径。

 

3. 行业竞争威胁

OpenAI、Anthropic等巨头正加速布局高端付费Agent服务（如OpenAI博士级Agent月费达2万美元），未来大模型可能直接内化Agent能力，挤压独立产品的生存空间。

四、行业影响与未来挑战

1. 推动AI Agent进入“奇点时刻”

Manus的爆火标志着AI Agent从概念验证向商业化落地的转折。其成功案例（如自动简历筛选、股票分析）验证了AI在复杂数据场景中的实用性，可能加速企业工作流程重塑。

 

2. 数据与场景适配的瓶颈

当前Manus展示的案例多为实验室环境下的理想任务，实际商业场景需解决数据安全、多语言支持、合规性等问题。例如，企业私有数据的接入与治理能力将是2B落地的关键。

 

3. 生态建设的可能性

Manus计划开源部分模型（尤其是推理模块），若成功构建开发者生态，可能通过MCP（多Agent通信协议）聚合第三方能力，形成更开放的Agent协同网络。

五、综合评价

Manus的突破性在于将AI Agent从“建议者”升级为“执行者”，通过工程化整合实现了任务闭环。然而，其技术本质是现有能力的优化封装，而非底层创新。短期内，Manus可能在小众极客圈层和特定垂直领域（如HR、金融分析）占据市场；长期来看，需应对大模型内化Agent能力的威胁，并解决通用性陷阱。其成败或将定义AI应用层公司“套壳”策略的合理性——正如肖弘团队所实践的，技术整合与用户体验的极致打磨，同样是AI落地的关键路径。

可见DeepSeek对Manus评价也是很高的，主要还是Manus抓住了这个AI趋势，用户的痛点，让小白以后也能轻松应用AI，企业个性化的应用更为简单方便。

AI技术的崛起及其对社会的影响：从Manus到未来展望

Manus的出现标志着AI技术从“被动响应”向“主动服务”的关键跃迁。它不再只是回答问题的大脑，而是成为一双能调用工具、执行任务的“手”，让AI从“建议者”跃升为“行动者”。这一转变将对社会产生深远影响。首先，AI Agent将改变未来的工作模式。据Gartner预测，到2028年15%的日常工作决策将由智能体完成，Manus被视为加速这一进程的关键推手。在企业中，Manus可以帮助完成繁重的行政工作，如简历筛选、数据整理等，提高工作效率，降低人力成本。这将促使企业重新审视工作流程，探索更多创新的业务模式。其次，Manus的发展将推动AI技术的进一步普及。通过为用户提供直观的操作界面和强大的功能，Manus降低了普通用户使用AI技术的门槛，让更多人能够享受到AI带来的便利。这将加速AI技术在教育、医疗、金融等领域的应用，促进社会各行业的智能化转型。然而，这一过程也将带来一系列社会问题，如隐私保护、责任归属、职业冲击等。

Manus的爆发不仅是技术胜利，更是一场关于协作范式的革命。当AI从“服从指令的工具”进化为“拥有执行自主权的协作者”，人类的核心价值将转向创造性目标制定，而教育、管理、甚至伦理体系都需重新思考。在技术的浪潮中，我们既见证着AI技术的崛起，也在思考着它的未来。Manus的出现，或许只是一个开始。正如拉丁谚语所言：“Manus multae cor unum”（众手一心）。此刻，这双AI之手已推开未来之门，而门后的世界，正等待我们以新的智慧与之共舞。

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