Manus 初解析：首款“通用 AI 智能体”，开源复刻“0 天起手”

在昨日（3月6日），AI领域可谓异常活跃。

在基础模型方面，我们迎来了具有强大能力的 QwQ-32B，其性能几乎赶上 DeepSeek-R1。

而在更高层次的应用领域，Manus 的出现引人注目。

接下来，IT之家编辑将根据当前网络信息进行汇总。

一、Manus 是何方神圣？

Manus 是一个由国内团队开发的 AI 智能体，其名称源于拉丁语中“Mens et Manus”，意为“心与手”的“手”。

此时有必要介绍一下“AI 智能体”的概念，目前虽然没有标准的中文翻译，大多是指智能代理。

大家可以把它看作是一个能够自我感知环境、分析信息、制定决策并执行任务的智能助手。

在评估通用 AI 助手能力的 GAIA 测试中，Manus 达到了 SOTA（State-Of-The-Art）水平，即当前最先进的成绩。

创始人季逸超表示，Manus 目前由多种模型驱动，官方计划将在今年晚些时候开源部分模型的后训练成果。

二、Manus 的功能是什么？

按照官方的说明，与我们已经熟悉的 ChatGPT 等聊天机器人不同，Manus 是“首款通用 AI 智能代理”。

当然，这种表述或许带有夸张成分，接下来我们看看官方的实际演示。

演示 1：简历筛选

用户上传一份包含简历的 zip 文件后，Manus 将会像“真实人类”一样解压并检查简历内容，记录关键信息。

同时，在 Manus 工作进行时，用户还能随时添加更多信息。

任务完成后，Manus 将为候选人提供评估及个人信息总结和相关报告。

随后，用户可以要求 Manus 将此次评估结果生成一个表格，让其今后在相似任务中也能自动生成表格，仿佛是一位真正的助理。

这个例子虽然未超出我们对当前大模型的能力预期，但现有聊天机器人确实不易轻松完成所有任务。

演示 2：房产调查

官方的第二个示例是让 Manus 筛选符合特定条件的纽约房产。

对于这种复杂任务，Manus 首先将任务细分，构建待办事项列表。

接着，Manus 会在网络上查找信息并筛选。

完成“网络搜索”后，Manus 将自动编写 Python 程序用于预算评估。

按照预算，Manus 会自动优化房产网站上的筛选条件，选择合适项。

最终，Manus 将综合所有信息，生成详尽的报告。

演示 3：股票分析

官方提供的第三个演示是分析三只股票过去三年的表现。

Manus 能够通过 AI 获取授权的专业信息，并编程以评估数据。

用户可能已经注意到，Manus 是在“一有需求就编程”。

对 Manus 来说，编程并非“最终目标”，而是实现某个项目的通用工具。

如果觉得这样的可视化效果还不够“酷”，还可以让 Manus 根据这些数据创建一个互动网站。

实际上，本次官方介绍视频的脚本也是通过 Manus 制作的。

三、网络热议后的话题

可以注意到，Manus 执行任务的时间会根据复杂度从几分钟到十几分钟甚至更久。

每个任务都要求在服务器上开启独立的 Ubuntu 容器，想必过程也消耗了不少服务器资源。

这或许是其暂时采用邀请制的原因之一。

就在昨日（3月6日），Manus 的邀请码在闲鱼上的价格一度被炒至万余元，甚至出现标价混乱的现象。

在此，IT之家提醒大家谨防上当，官方从未设立任何收费获取邀请码的渠道。

类似的产品，例如荣耀的 YOYO 智能代理，能够在用户的手机上自动执行任务。

还有智谱的 AutoGLM，虽然在各种安卓手机上可用，但其能力仍较为有限。

在某种程度上，它们都是在现有大模型能力的基础上，重新包装的一种“外壳”。

对于需要获取调查报告的用户，当前 ChatGPT 的 Deep Research 深入研究功能效果也相当不错。

马斯克的 Grok 3 提供的免费的 DeepSearch 功能，也能协助完成不少任务。

四、开源复刻，零基础起步

在支持与反对的声音中，有网友的评价相对中肯。

在许多 AI 智能体团队看来，Manus 实现的功能或许并没有那么具有革命性，因而在上线当日，就已涌现出数个开源“复刻”项目。

你有 Manus 我就有 OpenManus，一支来自 MetaGPT 的 5 人团队在 3 小时内“打造”出一个开源方案。

此外，CAMEL-AI 团队也在 CAMEL-AI Framework 的基础上开发 OWL 项目，在 GAIA 测试中取得平均 58.18 分，成为开源框架中的佼佼者。

无论大家的看法如何，显然我们对 Manus 和 AI 智能体有了更深的了解。

离 AI 助手实现自动化完成复杂任务的目标，或许已经不再遥远。

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