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。