今天小編分享的财經經驗：會自主幹活的Manus一夜爆火，AI智能體概念股掀漲停潮，歡迎閱讀。
紅星資本局 3 月 6 日消息，近日，AI 科技圈熱點消息不斷，昨晚，一款名為 Manus 的 AI 產品在科技圈一夜爆火，今日，阿裡巴巴（09988.HK）發布并開源全新的推理模型通義千問 QwQ-32B，阿裡巴巴稱，該模型性能可與具備 6710 億參數（其中 370 億被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。
資料配圖 圖據圖蟲創意
股價方面，3 月 6 日，AI 智能體概念大漲，截至發稿，立方控股（33030.BJ）30% 漲停，酷特智能（300840.SZ）、漢得信息（300170.SZ）、致遠互聯（688369.SH）等 20% 漲停，焦點科技（002315.SZ）、浙文互聯（600986.SH）等多股漲停。
市場人士分析稱，2025 年被普遍視為 AI 智能體商業化元年，Gartner 預測，到 2028 年 15% 的日常工作決策将由智能體完成，ManusAI 作為全球首個通用 AIAgent 產品，其效果超越 OpenAI DeepResearch，标志着智能體從單一任務執行向復雜決策的跨越，可能加速 AI 在醫療、金融、制造等領網域的滲透。
它能自主幹活
創建旅行手冊、篩選簡歷 ……
篩選簡歷、研究房產、分析股票 ……Manus 可以自主地協助用戶完成一系列復雜任務。
" 在過去一年中，我們一直在悄悄地構建我們所認為的下一代人工智能，今天我們将推出 Manus 的早期預覽版，它是第一個通用 AI 代理。" 在 Manus 時長 4 分鍾的發布視頻中，團隊首席科學家 Peak 向觀眾詳細地介紹了 Manus 的工作表現及相關應用案例。
在視頻展示的其中一個案例中，Manus 可以幫助用戶篩選簡歷。當用戶向 Manus 發送一個包含着 10 份簡歷的 Zip 打包檔案時，Manus 會像人類一樣工作，首先解壓檔案，然後浏覽其中的每一份簡歷并記錄下重要信息，最後梳理出排名建議以及候選人簡介、評估标準等附加材料。
在官方展示的其他案例中，Manus 還可以進行旅行規劃，整合旅行信息的同時為用戶創建定制旅行手冊；能夠為中學教師創建視頻演示材料，解釋動量定理等復雜概念，幫助教師更有效地教學；還能分析亞馬遜商店銷售數據，提供可操作的洞察、詳細的可視化和定制策略，幫助提升銷售業績。
據介紹，在 GAIA 基準測試（通用 AI 助手評估，一個全新的基準測試工具 , 專為評估 AI 助手在處理現實世界問題時的能力而設計）中，Manus 在所有（共 3 個）難度級别上都取得了最先進的 SOTA 表現，性能超越了 OpenAI 的同層次大模型。
目前，該產品還在内測之中，用戶可在登錄後申請加入内測。Manus 作為一個多智能體系統，由幾種不同的大模型支持。Peak 還表示，團隊計劃後續開源部分技術，推動 AI 社區共同發展。
背後團隊來自中國
創始人曾獲真格基金等機構投資
Manus 產品的背後團隊來自中國，公開資料顯示，Monica 創始人肖弘為一名 90 後，畢業于華中科技大學，有連續創業的經歷。在校期間，肖弘帶領團隊先後推出志願填報助手、咩咩、圈子集市等校園創新產品。2013 年，他與同學成功開發了華科版微信校内漂流瓶和微信上牆等功能，迅速走紅校内外。
2015 年，大學畢業的肖弘創立了夜莺科技，獲得來自騰訊、真格基金等知名產業基金和投資機構的數億元投資，推出了壹伴助手和微伴助手兩款產品，累計服務超 200 萬 B 端用戶。
2022 年，在人工智能的浪潮下，肖弘又創立了 " 蝴蝶效應 " 公司，并推出了 AI 浏覽器插件 Monica。據介紹，Monica 是一個主打 AI 助手的工具，主打個人日常通用的 AI 能力集合，集成了當前主流的大模型，用戶可以與 Monica 随時随地聊天、翻譯、處理文案、作圖等。
而此次推出的 Manus，據團隊介紹，Manus 在 GAIA 基準測試中取得了 SOTA（State-of-the-Art）的成績，顯示其性能超越 OpenAI 的同層次大模型。
據悉，這是全球首款真正意義上的通用 AI Agent。從官網展示的案例可以看到，它能夠獨立思考、規劃并執行復雜任務，直接交付完整成果。官方稱，Manus 不僅僅是一個只會聊天的對話式 AI 工具，而是一個真正的自主智能體（Agent）。
中信證券指出，Agent 本質上是基于 LLM OS 生長的新型軟體和 APP，具備重塑應用生态的可能性，由此将帶來互動方式的更新、流量入口格局的洗牌、内容分發向任務分發的商業模式切換三方面底層邏輯的改變。建議關注三條核心主線：Agent 對于硬體入口價值的重塑、眼鏡等新硬體平台及供應鏈更新以及 Agent 對于 SaaS 類商業模式重塑帶來的業績與估值提升機會。
國泰君安證券指出，AI Agent 技術的演進路徑顯示其價值釋放存在明顯的場景梯度，應優先關注已形成完整 " 感知 - 決策 - 執行 " 閉環的技術場景。企業級場景因決策鏈路清晰、數據質量可控成為初期落地重心，而消費級應用的爆發需等待多模态互動技術成熟與硬體成本下探。投資重心應聚焦具備行業轉化能力的平台型技術供應商，以及能夠将 Agent 能力深度嵌入垂直場景工作流的解決方案商。同時在基礎設施層面，邊緣計算單元和多模态傳感器将在 AI Agent 落地的趨勢中受益。
編輯 楊程 綜合自每日經濟新聞、第一财經、證券時報
