編者按：本文來(lái)自微信公眾號(hào) 極客公園（ID：geekpark），作者：shiyun 張勇毅，編輯：靖宇，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
2025 年是 AI Agent 元年——這句話，在北京時(shí)間 3 月 6 日凌晨，得到了應(yīng)驗(yàn)。
「DeepSeek 之后，又一個(gè)科技圈的不眠之夜。」
不少用戶在社交媒體上如此點(diǎn)評(píng)。
所有人徹夜蹲守，只為該產(chǎn)品的一個(gè)使用邀請(qǐng)碼——它就是 Monica.im 研發(fā)的全球首款 AI Agent 產(chǎn)品「Manus」。
據(jù)團(tuán)隊(duì)介紹，「Manus」是一個(gè)真正自主的 AI 代理，能夠解決各類復(fù)雜多變的任務(wù)。與傳統(tǒng) AI 助手不同，Manus 不僅能提供建議或答案，還能直接交付完整的任務(wù)成果。
Manus 的介紹視頻只有短短的 4 分鐘，卻威力驚人｜圖片來(lái)源：Monica.im
正如「Manus」的名字寓意，它在拉丁文里象征著「手」。也就是說(shuō)，知識(shí)不僅要在腦子里，還要能用手執(zhí)行。這正是 Agent 和 AI Bot（聊天機(jī)器人）產(chǎn)品的本質(zhì)進(jìn)階。
Manus 牛在哪里？最直觀的是看官方網(wǎng)站展示、以及用戶自發(fā)展示的使用用例，極客公園部分整理如下：
旅行規(guī)劃：不僅整合旅行信息，還為用戶創(chuàng)建定制旅行手冊(cè)。例如，為用戶規(guī)劃日本四月旅行，提供個(gè)性化的旅行建議和詳細(xì)手冊(cè)。
股票分析：進(jìn)行深入的股票分析，設(shè)計(jì)視覺(jué)上吸引人的儀表盤展示全面的股票洞察。例如，對(duì)特斯拉股票進(jìn)行深度分析，創(chuàng)建可視化儀表盤。
教育內(nèi)容創(chuàng)建：為中學(xué)教師創(chuàng)建視頻演示材料，解釋動(dòng)量定理等復(fù)雜概念，幫助教師更有效地教學(xué)。
保險(xiǎn)政策比較：創(chuàng)建清晰的保險(xiǎn)政策比較表，提供最佳決策建議，幫助用戶選擇最適合的保險(xiǎn)產(chǎn)品。
供應(yīng)商采購(gòu)：在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行深入研究，找到最適合用戶需求的供應(yīng)商，作為真正公平的代理為用戶服務(wù)。
財(cái)務(wù)報(bào)告分析：通過(guò)研究和數(shù)據(jù)分析捕捉市場(chǎng)對(duì)特定公司（如亞馬遜）的情緒變化，提供過(guò)去四個(gè)季度的市場(chǎng)情緒分析。
創(chuàng)業(yè)公司列表整理：訪問(wèn)相關(guān)網(wǎng)站識(shí)別符合條件的公司，并將其整理成表格。例如，整理 YC W25 批次的所有 B2B 公司列表。
在線商店運(yùn)營(yíng)分析：分析亞馬遜商店銷售數(shù)據(jù)，提供可操作的洞察、詳細(xì)可視化和定制策略，幫助提升銷售業(yè)績(jī)。
當(dāng) Agent 通過(guò)一長(zhǎng)串思維鏈和工具調(diào)用，最終輸出一個(gè)無(wú)比完整、專業(yè)的結(jié)果時(shí)，用戶們開(kāi)始感嘆「真的能幫人類做事了」。
根據(jù)官方網(wǎng)站信息，在GAIA基準(zhǔn)測(cè)試（評(píng)估通用AI助手解決真實(shí)世界問(wèn)題的能力）中，Manus在所有三個(gè)難度級(jí)別上都取得了新的最先進(jìn) (SOTA) 表現(xiàn)。
總結(jié)成一句話——Manus 更想做的，是你在數(shù)字世界中，字面意義上的「代理人」。而它做到了。
就像你想的一樣，凌晨推出的 Manus，一下子把所有 AI 圈的人都炸醒了！
01 Manus，你的「數(shù)字代理人」
首先，Manus 在體驗(yàn)上與此前 LLM 最大的不同：
它強(qiáng)調(diào)直接交付最終結(jié)果的能力，而不只是給出一個(gè)單純的「答案」。
Manus 目前采用 Multiple Agent 架構(gòu)，運(yùn)行方式與此前 Anthropic 發(fā)布的 Computer Use 類似，完全運(yùn)行在獨(dú)立虛擬機(jī)中。同時(shí)可以在虛擬環(huán)境中調(diào)用各類工具——編寫和執(zhí)行代碼、瀏覽網(wǎng)頁(yè)、操作應(yīng)用等，直接交付完整成果。
在官方發(fā)布的視頻中，介紹了三個(gè) Manus 在實(shí)際使用場(chǎng)景中所完成的工作案例：
第一個(gè)任務(wù)是篩選簡(jiǎn)歷。
從 15 份簡(jiǎn)歷中，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法工程師職位推薦合適的候選人，并根據(jù)其強(qiáng)化學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)對(duì)候選人進(jìn)行排名。
在這個(gè)演示中，你甚至不需要給壓縮文件解壓、將其中的簡(jiǎn)歷文件一份份手動(dòng)上傳。Manus 這時(shí)候就已經(jīng)展現(xiàn)出了像人類「實(shí)習(xí)生」的一面，手動(dòng)解壓縮文件，并逐頁(yè)瀏覽每一份簡(jiǎn)歷，同時(shí)記錄其中的重要信息。
Manus 像實(shí)習(xí)生一樣，自動(dòng)理解「解壓老板扔過(guò)來(lái)的打包文件」這個(gè)隱藏指令 | 圖片來(lái)源：極客公園
在 Manus 給出的結(jié)果中，不僅有自動(dòng)生成的排名建議，它還會(huì)根據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)等重要維度，將候選人分為不同等級(jí)。在接受到用戶更希望以 Excel 表格的方式呈現(xiàn)后，Manus 還能自動(dòng)將這些內(nèi)容通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)編寫 Python 腳本的方式，來(lái)生成對(duì)應(yīng)的表格。
Manus 甚至還能通過(guò)記憶能力，在這個(gè)實(shí)踐過(guò)程中記錄下「用戶更喜歡通過(guò)表格的方式接受結(jié)果」這樣的信息，下一次處理類似的任務(wù)結(jié)果時(shí)，會(huì)優(yōu)先使用表格的形式來(lái)呈現(xiàn)。
第二個(gè)案例，更為國(guó)人量身打造，就是遴選房產(chǎn)。
案例中用戶希望在紐約購(gòu)買房產(chǎn)，輸入的要求是希望同時(shí)有安全的社區(qū)環(huán)境、低犯罪率，以及優(yōu)質(zhì)的中小學(xué)教育資源—— 當(dāng)然還包括最重要的預(yù)算，足夠在每月固定收入的情況下負(fù)擔(dān)的起。
在這個(gè)需求中，Manus AI 將復(fù)雜任務(wù)分解為待辦事項(xiàng)列表，包括研究安全社區(qū)、識(shí)別優(yōu)質(zhì)學(xué)校、計(jì)算預(yù)算、搜索房產(chǎn)等。并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索，仔細(xì)閱讀有關(guān)紐約最安全社區(qū)的文章，收集相關(guān)信息。
其次，Manus 通過(guò)編寫一個(gè) Python 程序，根據(jù)用戶收入計(jì)算可負(fù)擔(dān)的房產(chǎn)預(yù)算。結(jié)合房地產(chǎn)網(wǎng)站上相關(guān)的房?jī)r(jià)信息，根據(jù)預(yù)算范圍篩選房產(chǎn)列表。
Manus 能夠自動(dòng)搜索、并過(guò)濾掉條件不符合用戶要求的房源 | 圖片來(lái)源：極客公園
最后，Manus 會(huì)整合所有收集的信息，撰寫詳細(xì)報(bào)告，包括社區(qū)安全分析、學(xué)校質(zhì)量評(píng)估、預(yù)算分析、推薦房產(chǎn)列表以及相關(guān)資源鏈接——就像一個(gè)專業(yè)的房地產(chǎn)經(jīng)紀(jì)人一樣。而且由于 Manus 自帶「完全基于用戶利益考慮」的屬性，其使用甚至體驗(yàn)更好。
在最后一個(gè)案例中，Manus 展示了對(duì)股票價(jià)格的分析能力。
案例給出的任務(wù)是分析過(guò)去三年中英偉達(dá)、邁威爾科技和臺(tái)積電股票價(jià)格之間的相關(guān)性：眾所周知這三支股票之間存在緊密的關(guān)聯(lián)性，但對(duì)于新手用戶來(lái)講，很難快速將其中的因果關(guān)系整理清楚。
而 Manus 的操作，與一個(gè)真正的股票經(jīng)紀(jì)人非常相似，它先是通過(guò) API 訪問(wèn)雅虎金融等信息網(wǎng)站，來(lái)獲取股票歷史數(shù)據(jù)，同時(shí)還會(huì)交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確程度，避免被單一信息來(lái)源誤導(dǎo)，對(duì)最終產(chǎn)生結(jié)果帶來(lái)重大影響。
在這個(gè)案例中，Manus 同樣用到了編寫 Python 代碼、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化的能力，同時(shí)還引入了金融相關(guān)的專業(yè)工具進(jìn)行分析，最終通過(guò)數(shù)據(jù)可視化圖表，搭配詳盡的綜合分析報(bào)告的方式，向用戶反饋其中的因果關(guān)系——真的就像一個(gè)金融領(lǐng)域「實(shí)習(xí)生」做的日常工作。
不僅如此，在 Manus 官網(wǎng)還展示了十多個(gè) Manus 能夠使用的場(chǎng)景：直接使用 Manus 幫你整理行程、個(gè)性化推薦旅游路線，還能讓它學(xué)習(xí)使用各種復(fù)雜工具，來(lái)流程化的完成日常工作。
在這個(gè)過(guò)程中，真正讓 Manus 展現(xiàn)出與往常工具不同的，是它的自主規(guī)劃，來(lái)確保執(zhí)行任務(wù)的能力。
自主學(xué)習(xí)的能力也讓 Manus 的工作能力提升邏輯更像是真正的人類——即使現(xiàn)階段，它可能還無(wú)法在某一個(gè)特定領(lǐng)域做到專家級(jí)別的精通，但已經(jīng)能看到巨大的潛力。
隨著自主學(xué)習(xí)能力的加入，AI Agent 的泛用性得到了巨大的提升，在用戶對(duì) Manus 的實(shí)際測(cè)試中，你甚至可以做到直接對(duì)它描述一個(gè)視頻畫面中的相關(guān)內(nèi)容，Manus 最終能夠直接根據(jù)對(duì)應(yīng)的信息，跨越平臺(tái)內(nèi)容對(duì)于搜索引擎的限制，精準(zhǔn)找到某個(gè)抖音短視頻的鏈接。
由于目前版本的 Manus 完全基于云端異步運(yùn)行，因此實(shí)際上 Manus 的能力并不被你所使用的端側(cè)平臺(tái)形態(tài)或算力等因素限制——用戶甚至可以做到在向 Manus 下達(dá)指令之后，暫時(shí)關(guān)閉電腦，當(dāng) Manus 執(zhí)行完成活動(dòng)結(jié)果后，會(huì)自動(dòng)通知你結(jié)果。
這個(gè)操作邏輯同樣非常眼熟——就像一個(gè)人下班以后，在微信上喊實(shí)習(xí)生「文件整理好發(fā)我」。只不過(guò)，現(xiàn)在，這個(gè)實(shí)習(xí)生是真的可以 7x24 小時(shí)的響應(yīng)你了，并且不用擔(dān)心他會(huì)「整頓職場(chǎng)」。
02 多代理+自查，跑通 AI Agent 流
從上面這些案例，其實(shí)不難看出 Manus 真正的殺手锏，并非 Computer Use 中已經(jīng)出現(xiàn)過(guò)的「AI Agent」概念，而是它「模擬人類方式工作方式」的能力。
比起「運(yùn)行計(jì)算」，Manus 的工作邏輯更像是「思考并執(zhí)行命令」。它并沒(méi)有做到哪些人類當(dāng)前真正無(wú)法做到的事；這也就是為什么一些已經(jīng)體驗(yàn)過(guò)當(dāng)前版本 Manus 的用戶，將它形容為「一個(gè)實(shí)習(xí)生」。
在 Manus 官網(wǎng)，展示著眾多 Manus 能夠完成的任務(wù)，其中就有一個(gè)案例，展示了在 B2B 業(yè)務(wù)中，如何使用 Manus?？焖倬珳?zhǔn)的將你的訂貨需求，與全球供應(yīng)商實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。
在類似需求的常規(guī)產(chǎn)品中，在平臺(tái)內(nèi)整合全球供應(yīng)鏈企業(yè)信息，來(lái)幫助用戶完成供貨商/需求方匹配這件事，是業(yè)內(nèi)通行的邏輯。但這件事在 Manus 的案例中，你能看到完全不同的實(shí)現(xiàn)方式。
Manus AI 使用一套名為「Multiple Agent」的架構(gòu)，運(yùn)行在獨(dú)立的虛擬機(jī)中。通過(guò)規(guī)劃代理、執(zhí)行代理、驗(yàn)證代理的分工協(xié)作機(jī)制，。來(lái)大幅提升對(duì)復(fù)雜任務(wù)的處理效率，并通過(guò)并行計(jì)算縮短響應(yīng)時(shí)間。
在這個(gè)架構(gòu)中，每個(gè)代理可能基于獨(dú)立的語(yǔ)言模型或強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，彼此通過(guò) API 或消息隊(duì)列通信。同時(shí)每個(gè)任務(wù)也都在沙盒中運(yùn)行，避免干擾其他任務(wù)，同時(shí)支持云端擴(kuò)展。每個(gè)獨(dú)立模型都能模仿人類處理任務(wù)的流程，比如先思考和規(guī)劃，理解復(fù)雜指令并拆解為可執(zhí)行的步驟，再調(diào)用合適的工具。
換言之，通過(guò) Manus 的這套多代理架構(gòu)，它更像是由多個(gè)助理，通過(guò)協(xié)助的方式，分別完成檢索資源、對(duì)接、驗(yàn)證信息是否有效等工作，來(lái)幫你完成整個(gè)工作流程——這實(shí)際上不僅像是你招了一個(gè)「實(shí)習(xí)生」，更像是直接當(dāng)上了一個(gè)微縮版的「部門主管」。
在 B2B 業(yè)務(wù)這個(gè)案例中，Manus 通過(guò)網(wǎng)頁(yè)爬蟲(chóng)以及代碼編寫、執(zhí)行能力，Manus 會(huì)自動(dòng)在互聯(lián)網(wǎng)這片汪洋大海中檢索，根據(jù)你自己的需求，對(duì)潛在供應(yīng)商從產(chǎn)品質(zhì)量、價(jià)格、交貨能力等方面，為你匹配到最合適的貨源。不僅可以將結(jié)論以圖表的方式直觀呈現(xiàn)在你眼前。還能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)一步給出更加詳細(xì)的操作建議。
Manus 完成 B2B 場(chǎng)景下的需求，或許比單一平臺(tái)的內(nèi)建工具更好用 | 圖片來(lái)源：極客公園
至于 Monica 團(tuán)隊(duì)到底如何、用何種技術(shù)實(shí)現(xiàn)的視頻效果，根據(jù)消息，團(tuán)隊(duì)或?qū)⒃诒本r(shí)間 3 月 6 日為大家揭曉。
03「縫合」的極致，就是炸裂
Manus 背后的 Monica.im，到底是家什么公司？
Monica 是一款 All-in-One 的 AI 助手，產(chǎn)品形態(tài)從瀏覽器插件、慢慢拓展至了 App、網(wǎng)頁(yè)端。主流的使用場(chǎng)景是，當(dāng)用戶在瀏覽器中點(diǎn)開(kāi)它的小圖標(biāo)，就能直接使用其接入的各大主流模型。通過(guò)對(duì)細(xì)分場(chǎng)景用戶需求的準(zhǔn)確理解，Monica 摘到了大模型「低垂的果實(shí)」。
其創(chuàng)始人肖弘（昵稱小紅，英文名 Red）是一位年輕的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，1992 年生，畢業(yè)于華中科技大學(xué)。2015 年，他畢業(yè)后創(chuàng)業(yè)，早期創(chuàng)業(yè)不算順利（如校園社交、二手集市）。2016 年，他創(chuàng)業(yè)微信公眾號(hào)運(yùn)營(yíng)者提供編輯與數(shù)據(jù)分析工具，獲得了百萬(wàn)用戶、并完成了盈利，最終產(chǎn)品于 2020 年出售給了某獨(dú)角獸公司。
等到 2022 年大模型浪潮后，他正式創(chuàng)立 Monica，專注海外市場(chǎng)，通過(guò)獨(dú)立開(kāi)發(fā)者產(chǎn)品 ChatGPT for Google，產(chǎn)品快速完成了冷啟動(dòng)。
2024 年，在 GPT-4o、Claude 3.5、OpenAI o1 系列上線的第一時(shí)間，Monica 讓用戶可以獲得最新 SOTA 模型。隨著接入模型的新進(jìn)展，Monica 推出的專業(yè)搜索、DIY Bot、Artifacts 寫小程序、記憶等功能也受到用戶喜愛(ài)。而 Monica 在 YouTube、Twitter、Gmail、The Information 等不同功能的網(wǎng)頁(yè)里呈現(xiàn)出不同的交互形態(tài)和功能，以適配特定場(chǎng)景的用戶需求，更新了數(shù)百個(gè)網(wǎng)頁(yè)的個(gè)性化 AI 體驗(yàn)。
2024 年，Monica 用戶數(shù)量翻番，達(dá) 1000 萬(wàn)。同時(shí)，其保持著可觀的盈利，在海外同類產(chǎn)品中，位居頭部。
Monica 的強(qiáng)勁表現(xiàn)驗(yàn)證了一件事：
套殼到極致，既是 TPF、也是 PMF，最后都通往用戶價(jià)值。
Monica 首頁(yè) | 圖片來(lái)源：Monica
Manus 或許延續(xù)了 Monica 團(tuán)隊(duì)這種思路——肖弘接受媒體人張小珺的訪談時(shí)表示，產(chǎn)品不能只有聊天機(jī)器人一種形態(tài)，Agent 會(huì)是新增的形態(tài)、需要新的產(chǎn)品去承接。
他從 AI 編程產(chǎn)品 cursor 和 Devin 中獲得了靈感。據(jù)極客公園了解，前者主要是 copilot 模式、后者則是 autopilot 模式，后者更符合人性需求。Agent 也應(yīng)該像 Devin 一樣，面向大眾人群、真正由 ai 主導(dǎo)進(jìn)行執(zhí)行。但過(guò)去的問(wèn)題是，模型不夠聰明。
但基于模型已有能力去做場(chǎng)景的封裝服務(wù)，或許正是 Monica 團(tuán)隊(duì)的優(yōu)勢(shì)。肖弘說(shuō)，目前 Agent 產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)并不多，因?yàn)樗枰芏鄰?fù)合能力，比如說(shuō)團(tuán)隊(duì)要搞過(guò) chatbot、AI 編程、瀏覽器相關(guān)（因?yàn)槎荚跒g覽器上跑）、而且對(duì)模型的邊界要有不錯(cuò)的感知——今天發(fā)展到什么水平，接下來(lái)會(huì)發(fā)展到什么樣的水平等等。
「同時(shí)擁有這些能力的公司沒(méi)那么多，而有這些能力的公司，可能手頭正在干一個(gè)很具體的業(yè)務(wù)，但我們恰好有同學(xué)剛好有時(shí)間一起把這件事情做出來(lái)?！顾f(shuō)。
為什么是 Monica 做出來(lái)了，他總結(jié)道，「第一，我覺(jué)得我們是比較幸運(yùn)的。第二，某種程度上，如果今天大家都去做 reasoning 了，可能是不是又多出了一些時(shí)間給創(chuàng)業(yè)公司？模型預(yù)計(jì)能力外溢還能走多遠(yuǎn)？」
他認(rèn)為，目前 Agent 還在早期階段。一是目前 Agent 還在規(guī)劃階段，還沒(méi)到物理世界的執(zhí)行；二是大模型的能力還在往上發(fā)展，一切還不可預(yù)料。
「我肯定不知道 Agent，是可以被用這樣的方式被出來(lái)的，它是一個(gè)未知的事情?！顾f(shuō)。
耐人尋味的是，「不知道怎么做 Agent」的 Monica，現(xiàn)在做出了一個(gè)讓整個(gè) AI 圈感到炸裂的產(chǎn)品。
Manus 可能未必是最終的 AI Agent，但它無(wú)疑在 DeepSeek 爆火之后，再次將人們對(duì) AI 的期望拉升了一個(gè)數(shù)量級(jí)。
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