Manus團隊不避諱“套殼”爭議，它爲什麼引爆了行業熱點？

爆紅的運氣終於輪到了大模型應用層公司。

3月5日晚，一款叫做“Manus”的Agent（智能體）產品發佈。24小時內，它成爲國內AI大模型領域討論度最高的產品。

由於產品處於內測階段，僅以邀請碼形式開放使用，Manus急劇進入一個供不應求的狀態。其邀請碼在二手電商平臺一度被炒至數萬元之高。

有關Manus的輿論迅速分化爲三派，推崇和質疑是兩極，還有一撥聲音在中間強調客觀理智看待。

爲何會有這樣的奇特景象？因爲有大量報道將其描述爲“AI Agent產品的DeekSeek時刻”，“瞥見了AGI”，且運用了大量“國運級創新”等曾經被用來形容DeepSeek的詞彙。一時間，對於這類評判的紛爭反而吸引了更多注意力。

但回到產品本身，面對其爆火出圈，Manus AI團隊產品負責人張濤（HideCloud），同時也是Monica.im產品合夥人，在朋友圈發文表示，過去的十幾個小時對於團隊來說無異於一場充滿了各種意外的冒險。

團隊低估了大家的熱情。這本是一個產品探索過程中的階段性收穫分享，因此服務器資源是對標demo水平來準備，不曾想過會引起巨大波瀾。

那麼Manus到底是一個什麼樣的產品？如果它不是Agent的DeepSeek時刻，那麼它讓我們來到了什麼樣的節點？

一個基本可以替代人的通用AI Agent

Manus對自己的定位是“通用AI Agent”。不同於傳統針對單個任務、具有嚴格規則和流程的Agent，Manus是一個多模型、多智能體產品，擁有“獨立思考”能力，能夠對複雜的通用任務進行多步驟拆解並執行。

簡單而言，用戶提出“一句話任務”，一段時間之後，便可以得到一個質量頗高的成品交付。

正如產品視頻中演示的三類任務。以簡歷篩選爲例，一個任務經歷瞭解壓文件，逐頁瀏覽每份簡歷，記錄重要信息（期間還可以繼續上傳更多簡歷）等步驟。

隨後，它反饋出了排名建議、候選人簡介以及評估標準。如果用戶想要更直觀的結果，告訴它，它就會立刻生成一份表格。並且Manus具備記憶功能，在下次生成類似任務結果時也會優先輸出表格形式。

整個過程在雲端異步完成，這意味着用戶可以隨時關閉電腦，等待結果生產。

第二個房產調研任務顯示了Manus做研究的能力。這個任務最首要的是拆解出用戶對於房產需求的不同維度，以to-do-list形式推進信息搜索，包括安全、教育等等，並編寫了一個Python程序來覈對其預算，據此過濾房地產網站上的所有房屋選項，最終輸出一份詳細的調研報告。

第三個任務是股票分析，這裡涉及的是專業數據的準確獲取，編寫程序以進行股票間相關性的可視化數據分析，以及根據新的需求（建立網站）在線部署一個全新網站。

針對Manus的爭議之一是“套殼”，即沒有自研底層大模型的能力。Manus的模型能力來自Anthropic的Claude。但需要指出的是，根據參加過溝通會的行業人士表述，Manus並不諱言自己是一個“套殼”產品。

除此以外，據01Founder分析，其技術架構可能還包含專用RL小模型（基於通義千問Qwen）和自研工具包生態。

該人士認爲，專用RL小模型負責系統中最關鍵的決策環節：意圖識別、任務規劃和工具調用。整個工作流程設計以一份todo.md文件爲核心，它兼顧記憶和指揮，解決了AI Agent長期面臨的上下文管理難題，並且能夠保持執行反饋與todo.md之間的動態聯繫。

在一衆測評中，很多獲得邀請碼的用戶嘗試了比演示視頻更復雜有趣的任務。有人用它寫了一個谷歌CEO模擬器，從車庫出發直到再次成爲科技巨頭；有人用它整理混亂的發票並填寫報銷單；有人用它做出一個國家的極簡編年史，並配以漫畫圖表……

這些任務無一例外都成功了，並且成品大都讓人感到意外。只不過還是存在一些問題，例如個別任務會因爲用戶權限請求接管，比如網盤資源下載等，以及不止一位科技博主反饋Manus的審美水平還需得到提升，當然更本質的還是服務器穩定性問題。

在前述張濤的朋友圈迴應中，Manus方面也明確了服務器容量有限，團隊正在全力輸出。

總而言之，在已有的實測體驗中，Manus近乎於DeepResearch、Computer Use以及Cursor等衆多AI應用的集合體。一名獲得實測資格的用戶對界面新聞記者表示，他的體驗基本都很順暢，必須承認，這當中沒有太多新技術，但整合得很完美，“完全就是產品經理的魅力時刻”。

目前，在GAIA（General AI Assistants，通用AI助手）基準測試的評分上，Manus已經超過了OpenAI的DeepResearch成爲第一。

技術門檻沒那麼高，靠產品理念和工程能力取勝

在Manus獲得如此熱度之後，就如同好奇DeepSeek團隊成員一樣，外界也開始關心這家應用層公司團隊的來歷。

目前代表Manus對外的主要是產品負責人張濤和首席科學家季逸超。據瞭解，張濤曾在字節跳動負責國際化產品，隨後在光年之外擔任產品負責人。季逸超是前Magitech　Labs創始人，開發的iOS瀏覽器“猛獁”曾獲MacWorld特等獎。

另外，創始團隊還包括曾經創辦過夜鶯科技的肖弘。此前，肖弘還聯合張濤創辦過Monica，這是一款集成主流大模型的All-in-One產品，提供對話、翻譯、文案處理等多種功能。

一個很明確的事實是，Manus誕生的必要前提是基座模型的性能提升，但這是過去兩年來整個行業有目共睹的趨勢，爲什麼率先讓Agent獲得注意力的會是Manus？

“Less structure, more inteligence（更少的結構，更多的智能）”是Manus團隊的核心理念，他們認爲應該給予AI更多自主權以決定如何使用工具和完成任務，而不是讓其恪守規則和程序，這也是團隊在Manus身上所體現出來的產品特性。

此外，一位AI大模型行業人士對界面新聞記者分析稱，Manus團隊的產品理念和工程能力很好，但這的確不是一個新概念，技術門檻也沒那麼高。大概兩年前，Auto-GPT就代表過類似產品想法的興起。

從傳播路徑上來看，Manus與DeepSeek-R1一樣。它之所以會爆火，是因爲成功打出了用戶體驗上的低門檻和時間差。大批用戶在R1之前沒有使用過價格昂貴的o1，因此更容易被R1驚豔。同樣，DeepResearch也只有200美元/月的ChatGPT Pro用戶才能夠使用，因而Manus更容易在體驗上形成衝擊。

因此，我們可以看清它的優勢——OpenAI曾爲AGI畫過一張類比自動駕駛L1-L5級別的路線圖，分別是對話、推理、自主、創新、組織，有科技博主認爲Manus或許帶領我們邁向了自主階段，也即Autonomous AGI。但與此同時也不宜將它捧得過高，要知道它尚未形成自己的數據飛輪，草率站在巨頭的軌跡上會略顯單薄。

關於商業模式，不同受訪者持不同看法，有人認爲2美元單次任務的成本還是過高，但也有人認爲Manus在保證質量與服務穩定，可以開啓規模化後，還是將嘗試付費模式。屆時，它或將基於AHPU（Agentic Hours Per User）這一新指標打造出獨屬於AI的商業模式。

否則在燒錢狀態下，Manus很難完成規模化。前述受訪者根據自己的使用經驗認爲，目前2美元單次任務的成本可能只是一個平均數或中位數，許多動輒兩小時的任務生成，其消耗成本應該不止於此。

針對Manus的下一步發展，一名關注AI領域的投資人認爲它將專注於完善體驗，並且在短期內嚴格控制產品放量。因爲一旦放開，資源限制可能會導致體驗急劇下降，進而導致口碑崩塌。這一定程度上也是在管理用戶體驗。

事實上團隊也已聲明，當前的Manus距離正式版想交付給大家的體驗還差很遠。“像模型幻覺、交付物友好度、運行速度等方面都還有很大的提升空間。”

前述投資人還推斷，2025年會出現更多的自主AI Agent，Manus AI團隊的下一步也許需要開啓融資計劃。

可以預判的是，這會是部分大模型公司迅速跟進的產品方向，例如打造了AutoGLM的智譜，大概率不會錯過通用AI Agent的機會，另外就是字節跳動、阿里巴巴、騰訊等互聯網大廠。

Manus團隊在溝通會上就已直面過這類問題。團隊認爲自己把握了3個月的戰略窗口期，這取決於創業公司的快速迭代能力，而大廠決策週期難以跟上AI領域變化。

2025年Agent的爆發已經成爲行業共識，眼下，行業靜待的是第二個“Manus”究竟能做到何種水平。