Manus一夜爆火，智能體取代打工人？

近日，自稱“全球第一款通用AI Agent產品”的Manus一夜之間爆火。

其宣稱性能“吊打”OpenAI同款，邀請碼被炒至天價，甚至能賣到9萬、10萬元一個。

Manus火得突如其來，但不算莫名其妙。

火的原因有兩點：“一是多家造勢，風很大，但實測的人少，神秘感強，疊加“本土團隊”光環，又是一個后來居上的案例；二是大模型的好，大家都見識了，但一直停留在聊天上?，F在急需趁手的聚合式工具，把腦子里的想法變變現。

忽然，說曹操曹操就到，正中下懷。

聚合式工具也沒那么玄妙，相當于“高德打車”吧。

Manus是什么？行內叫智能體（Agent），通俗點可以叫“工具人”。這個工具人就是以大模型為“大腦”，自己“動手”使用工具來完成任務。Manus英文就是“手”的意思。

有代表性的工具人，當屬OpenAI的深度研究（Deep Research）和Anthropic的計算機應用（Computer Use）。以實測結果來看，Manus達不到宣傳片里的效果：幻覺較多，任務基本以失敗告終。

關鍵，是不是“工具人”，要看它是不是真的能自行決定怎么完成任務、挑什么工具，而不是靠編好的代碼。

Manus目前未有任何信息能證明自己是真正的智能體—沒有人為設計的工作流程。因此，只能說它在宣傳里呈現出“智能體”或通用人工智能（AGI）的樣子，并圍繞這一概念做文章。

而Manus也絕非一無是處。作為一款應用，界面簡潔友好；大腦（思考）、手（操作）、交付的層次非常清晰，組合起來也是相對合格的當代“牛馬”，還是能幫你提高一點生產力。

下文將舉例說明Manus如何完成工作任務、優勢和局限以及技術邏輯是什么。省流版：別花好幾萬買什么邀請碼，一個“毛坯房”不值得。

使用工具是大學問

“工具人”絕不能純聊天，不干活兒，專業工具人都是一邊聊一邊干：左面對話框，右面操作臺。Manus和Claude的界面都是如此。

根據“我有一個朋友”的實測，給Manus由淺入深地提了幾個獨立的要求，比如寫小說，給蘋果股價建模，寫一個游戲等等，結果不太樂觀。

整個流程是這樣的：用戶在對話框里發布指令，Manus在操作臺一頓輸出，用戶可以清晰地看到Manus使用工具的過程，并接收它的操作結果。

收到指令后，Manus是這樣使用工具的：首先，建立一個總文件夾寫明“大目標”，再建立多個清單式的子文件夾，將任務分解，最后逐一完成子文件夾的“小目標”。完成小目標時，它可能在瀏覽器一通搜索，也可能寫一段代碼。

也就是說，Manus主要工具就三種，瀏覽器工具（Agent），計算機語言Python和一部分命令行。

其次，利用超文本標記語言HTML來輸出“結果”。

也就是說，Manus用網頁呈現所有的結果。

有人問，它不是做了10頁PPT給我了嗎？這也是Manus“聰明”的地方，其實它沒有PPT工具，為了你的PPT，它用前端工具寫了一大堆頁面，通過命令行把前端頁面打包成一個壓縮包，下載下來是一堆前端網站，每個前端網站就是一頁PPT—雖然甲方很過分，但乙方還是出色地完成了任務。

兩個缺陷讓Manus不好用

在具體測試Manus的過程中，有兩個問題明顯暴露。

一是瀏覽器工具的局限。

遇到反爬蟲網站或需要人機驗證的網站，它根本無法讀取數據。比如，你想要在多個購物網站比價一款手機，進不去的網站它只能作罷，最后給出的是在搜索頁標題里找出來的價格的比較?？傊?，它給出的結果非常粗糙，根本達不到你想要的結果。

這也是瀏覽器工具的通病。OpenAI給出過統計數據，其瀏覽器Agent在數據集上只能完成58.1%的任務，而人類能完成78.2%，差距是巨大的。

但是，OpenAI的瀏覽器工具能力還是不差的，能幫人訂餐廳，買機票。而Manus的瀏覽器工具只能打開頁面，下滑，極少數時候點進某個網頁。因此，Manus應該沒有訓練自己的瀏覽器Agent，僅能做一些初步的簡單工作。

而且，Manus選擇工具也有局限。它有時非常豪爽地用Next.js寫代碼，這是一個全棧項目，前后端都能用的那種。但是Manus又沒有部署后端的能力，各種報錯之后陷入“深深的思索”。

二是幻覺嚴重。

比如給蘋果公司做財務估值，Manus這次沒有利用瀏覽器搜索，而是寫了一個Python腳本，在腳本里調用“雅虎金融”的接口來讀取公司相關數據。

然而，在實際過程中，它并沒有提供真實數據，而是撰寫了一堆模擬數據—也就是自己編的數據。反查它的操作流程，確實沒有調用過任何API，也沒有任何搜索過程，幻覺是比較嚴重的。

它最后給出的報告，當然也是完全不能用的。

在處理任務時，Manus普遍將大模型和Python腳本混在一起操作，上下文極長，更容易產生錯誤。用戶如果不留心或缺乏分辨能力，也更容易被“蒙騙”。

模型即產品

Manus AI創始人肖弘在接受采訪時，提到了理解智能體的核心：虛擬機。

其實，智能體應該是一個“DeepSeek”+“我”的東西。這里的“我”是執行角色。

在沒有智能體之前，我布置任務，大模型思考目標、分解步驟，“我”來執行并拿到結果。有了智能體之后，我布置任務，智能體直接給我結果。

就像我需要10頁PPT，DeepSeek給我寫好每一頁內容，“我”復制到PPT里。現在，我需要10頁PPT，智能體就給了我10頁PPT。

本來需要我使用電腦（做PPT），現在是大模型在使用我的電腦（做PPT）。

這就是智能體的本質。

如果用的是軟件搭出來的硬件系統，那么這個智能體就是大模型+虛擬機。

如果直接調用現實中的電腦，那么這個智能體就是大模型+計算機。一年前Claude就能拿用戶的電腦做網頁了。

這是因為現在大模型還較難真正接入物理世界，只能在“真假”計算機上下功夫。如果萬物互聯，“大模型+鍋碗瓢盆”可能直接把餐飲業干倒閉了，當然倒閉的肯定也不止一個行業了。這是后話。

智能體的背后，是“模型即產品”的思路。

正如OpenAI的深度研究，Anthropic的計算機應用，都不再套用自家的通用模型，而是根據應用場景，訓練全新的強化模型，這個強化模型本身就是一個好用的產品。反過來看Manus，當然是沒有自家的大模型，也缺乏專門訓練的相關工具，但是聚合的思路和表現形式很成功，也將大模型“純文本工作”—寫代碼、寫文字的優勢，通過網頁交付清晰地展示了出來。

在訓練模型的邏輯上，Manus可能也并沒有實現Claude人、大模型、環境三者即時反饋的簡潔模式，而依然遵循之前人、大模型、任務分解、工具使用、進程演化、目標達成等復雜結構。

在DeepSeek非常成功的今天，發展智能體是順應了形勢的需要、大眾的需求。各家AI公司都希望抓住這個機會來發力。搶占流量也是發力的一部分。

對于普通消費者而言，最重要的還是多觀察，多了解，別急著掏錢。人工智能不會毀滅你的生活，但是焦慮會。