Manus是由中国团队Monica.im研发的全球首款通用AI智能体,其核心突破在于多智能体架构与自主任务执行能力。对AI应用落地比较关注的同学应该知道chatgpt等刚开始获得时候monica作为一个AI集成的助手在海外也是火了很大一阵子!刚开始的时候我也在用,但是他是付费的,太贵就没再继续,但是他说在海外差不多赚了小1000万刀!创始人是个厉害人物👍
Manus 是一款由中国团队开发的全球首款通用型 AI Agent,其名称源自拉丁语“Mens et Manus”,意为“手脑并用”。Manus 被定义为一个能够独立思考、规划并执行复杂任务的智能体,不仅限于提供建议或答案,而是直接交付完整的任务成果。Manus 的核心理念是“Less structure, more intelligence ”,即通过更少的结构实现更多的智能,能够在多个领域中处理复杂任务,如简历筛选、旅行规划、数据分析、编程、教育内容创建等。
一、产品定位:重新定义AI Agent的边界
Manus的核心理念是 “手脑并用”(Mens et Manus),将AI从“被动工具”升级为“主动协作者”,其差异化定位体现在三个维度:
任务闭环能力
• 传统AI助手(如ChatGPT)仅提供建议或答案,而Manus直接交付完整成果(如生成旅行手册、股票分析网站),解决了用户从“思考”到“行动”的最后一公里问题。
• 典型案例:用户输入“日本赏樱7日游预算2万元”,Manus自动完成汇率换算、酒店比价、行程规划并导出PDF手册。通用性与垂直场景融合
• 覆盖6大类51个场景(如金融、教育、供应链),通过动态任务拆解适配不同行业需求,而非依赖预定义功能。例如,在金融领域可生成LSTM模型驱动的交互式股票分析仪表盘。人机协作范式创新
• 支持异步处理与中途干预,用户可随时关闭设备或追加指令,模拟真实职场中的“实习生协作”模式。这种设计平衡了自动化效率与人类控制权,降低用户心理抗拒。
二、技术架构:多智能体协同的工程化突破
Manus的技术创新点可概括为 “动态规划+工具调用+安全验证” 的三层架构:
规划层(Mind):复杂任务拆解的智能中枢
• 通过自然语言理解生成多层子任务链,例如将“股票分析”拆解为数据采集→建模→可视化→部署网站。
• 动态依赖图谱:支持多模态输入(文本/图像/语音),自动识别任务优先级与资源冲突(如预算与时间矛盾)。执行层(Hand):工具链的工程化整合
• 调用300+工具(Python/浏览器/ERP系统),实现跨平台操作自动化。例如登录企业系统抓取数据、生成代码脚本并部署云端服务。
• 成本控制:单任务执行成本$2(仅为OpenAI同类服务的1/10),通过分布式处理框架支持中小企业批量部署。验证层(Verifier):可靠性与合规性双保险
• 双重校验机制:交叉验证(如简历筛选30项指标对比)与逻辑检测(金融数据偏差超5%触发复核)。
• 安全沙箱:基于gVisor容器技术隔离敏感操作,防止恶意指令渗透宿主系统。
三、商业化路径:从技术优势到市场壁垒的构建
作为AI产品经理,Manus的商业模式设计值得关注的三个策略:
分层定价与场景渗透
• 企业级服务:按任务量订阅(如供应链优化日均300+工单),结合私有化部署满足金融、医疗等数据敏感行业需求。
• 个人用户:免费试用基础功能(如简历筛选),高级功能(如股票分析仪表盘)采用按次付费。生态壁垒构建
• 开源策略:计划开源推理组件,吸引开发者贡献工具插件(如新增ERP系统接口),形成“官方核心+社区长尾”的生态。
• 数据飞轮:通过用户反馈优化任务拆解算法,积累行业专属知识库(如法律合同审查条款库)。竞争防御设计
• 技术护城河:GAIA基准测试SOTA成绩(超越OpenAI 12.2%)成为市场教育核心素材。
• 场景卡位:优先占领中小企业的长尾需求(如初创公司列表整理),避免与微软Copilot等巨头直接竞争。
四、风险与挑战:产品经理的未竟之战
尽管Manus展现革命性潜力,仍需警惕三大风险:
技术稳定性瓶颈
• 复杂任务中断率高达20%-30%(如多步骤依赖场景),需优化回滚机制与错误重试策略。
• 案例:生成小说→提取关键词→制作PPT的链式任务中,文本断层导致后续模块失效。商业化与伦理平衡
• 异步操作可能引发责任归属争议(如自动签订的合同条款漏洞),需建立人工复核流程与保险机制。
• 合规挑战:医疗场景的远程手术功能需通过FDA等认证,可能延缓上市节奏。用户预期管理
• 过度宣传“通用性”可能导致失望(如PPT排版美观度不足),需明确能力边界并通过案例库引导合理使用。
五、差异化优势
对比传统AI工具
对比传统Agent
通用性与垂直深度的平衡
与DeepSeek等专注于基座模型的技术路线不同,Manus聚焦于应用层落地,通过多模型协作解决实际问题,降低用户使用门槛。
相比“扣子”等任务导向型Agent平台,Manus进一步将任务拆解过程自动化,用户仅需自然语言指令即可生成完整工作流。
技术整合能力
Manus的虚拟环境支持复杂工具链的调用(如Python脚本编写、Next.js应用部署),而多数AI工具仅停留在API接口层面。
六、独特观点:AI Agent的未来演进方向**
从产品设计哲学层面,Manus揭示了三个趋势:
从“功能堆砌”到“智能涌现”
坚持“少结构多智能”理念,通过高质量数据与灵活架构自然衍生能力,而非预定义功能列表。这要求产品经理更关注底层架构的扩展性而非表层功能设计。
人机协作的“控制权博弈”
Manus的异步处理模式暗示未来AI Agent可能发展为“数字员工”,需重新设计绩效评估体系(如任务完成度、响应速度、成本效率)。
垂直行业的“认知引擎”
在金融、法律等高度结构化领域,Manus有望成为行业知识的“压缩器”,通过任务执行沉淀领域认知(如合同风险模式库),反向赋能大模型训练。
最后:Manus的突破不仅在于技术先进性,更在于重新定义了AI产品的价值坐标——从“提升效率”到“替代决策”。对于咱们AI产品经理而言,其启示在于:下一代AI产品的竞争力将取决于“任务闭环能力”与“行业认知深度”的乘积,而非单一技术指标的优劣。
最后的最后,大多数吐槽的人大多是说Manus没有技术上的重大突破,也没有技术壁垒,受限于模型架构,目前生成的结果和质量不及预期,过度营销等等。
但我想说的是,工程上的创新,多Agent的协调,资源的有效整合,极致的体验交互,也能创造巨大用户价值。
Manus也有很多创新的用户体验。
人机交互有非常大的创新,生成的内容所见即所得,包括图表、网站、代码等等。
任务是异步执行的,也就是说用户不需要守在电脑前,任务完成会自动通知。
过程可视化,支持所有步骤的回放,看到Manus是怎么思考,以及怎么执行的,更具可解释性。
所有任务支持分享,能够方便用户讨论,也更具传播性。