今天小編分享的财經經驗：是炒作還是真突破？Manus的真實面目是什麼？，歡迎閱讀。
作 者丨陳歸辭 鄧浩
編 輯丨卜羽勤
視頻編輯丨許婷婷 柳潤瑛
3 月 6 日，AI 智能體產品（AI Agent）Manus 一炮走紅，引來資本市場狂歡。
Manus 自稱全球第一個通用 AI 智能體，性能超過 OpenAI 的 Deep Research，能夠解決各類復雜的任務，且能在雲端自行執行。
一時間，一片盛贊之聲發出，稱其是 " 智能體的 ChatGPT 時刻 "，但也有人質疑這是一場營銷和資本市場的熱炒，Manus 產品的真實水平被放大。
在兩極化巨浪碰撞中，什麼是 Manus 的真實面目？
實際上，21 世紀經濟報道記者從業内了解到，在 Manus 推出之前一個月，國内 DeepWisdom 的 MetaGPT 團隊就已推出全球第一款多智能體 AI 開發團隊產品 MGX。
而在 Manus 發布早期預覽版產品的後一天，國内 MetaGPT 和 CAMEL AI 兩個 Agent 團隊就火速推出了 Manus 的開源復刻版。
MetaGPT 團隊相關技術人士向記者給予了對 Manus 產品能力的中肯評價，并詳細分析了 Manus 產品的能力和運行機制。其認為雖然 Manus 能提供相當不錯的產品體驗，但并未在智能體領網域取得技術上的突破性進展，其核心邏輯屬于業内共識。
不少產業人士認為，在 Manus 憑借現有先進模型能力與其智能體框架，實現良好的產品力之時，頭部模型廠商和科技巨頭也在向 AI 智能體領網域大力進軍。面對它們強大的模型能力，以及當前技術層面已經在顯露的重要進展，Manus 的市場機會可能并不會很大，先發優勢很容易被抹平。
問題的另一面是，Manus 顯然走在產業快速演化的正确方向上，當前 AI 界普遍将 AI 智能體視為大模型之後 AI 發展的下一個裡程碑與賽點，不過真正的 AI agent 產品該如何定義？下一步的卡點又會在哪裡？未來是否已觸手可及？
Manus 的 " 蝴蝶效應 "
Manus 由中國初創公司蝴蝶效應在 3 月 6 日凌晨發布，目前在内測階段，只有少數人能通過邀請碼體驗產品。
它号稱是全球第一個通用智能體，據 Manus 官網介紹，它能夠獨立思考、規劃并執行復雜任務，直接交付完整成果。例如，它可以幫助用戶篩選簡歷、研究房產、分析股票數據等。
與聊天機器人或 AI 助手不同，聊天機器人通常需要遵循預先編寫的規則來完成任務，AI 助手需要用戶輸入和指示，兩者更适合處理簡單的任務和互動—— AI 智能體具有較高程度的自主性，能夠自主規劃和決策，實時學習和調整，來執行各種復雜的任務。
簡單來說，AI 智能體好比一個具有 " 大腦 " 和 " 工具 " 的 " 超級牛馬 "，能夠模拟人類的方式使用工具來完成各種各樣的任務。
而對 AI 智能體而言，這種能力很大程度上得益于 AI 基礎模型之上的多模态功能。用一個業内目前廣泛認可的公式來表達，Agent= 大模型 + 記憶 + 主動規劃 + 工具使用。
在 Manus 發布的介紹視頻中，一個案例顯示，當用戶向 Manus 發送一份含簡歷的 Zip 檔案，它會逐步完成解壓檔案、浏覽簡歷并記錄關鍵信息、生成排名建議和候選人簡介等工作。同時，用戶也可以看到任務完成的全流程。
蝴蝶效應聯合創始人兼首席科學家季逸超在介紹視頻中稱，Manus 不僅僅是一個聊天機器人或工作流，它是一個真正自主的主體，當其他人工智能只是在生產想法時 ,Manus 交付成果。
介紹視頻顯示，Manus 在 AI 基準測試 GAIA Benchmark（蓋亞基準）中取得 SOTA（State-of-the-Art）的成績，性能超過 OpenAI 面向深度研究領網域的智能體產品 Deep Research。
早期預覽版發布後，Manus 迅速在全網蹿紅。有自媒體号和券商稱這是 " 智能體的 ChatGPT 時刻 "" 新的 DeepSeek 時刻 "，也有人高呼 "2025，東方破曉 "" 今夜這一片星空屬于 China"。
當日，A 股市場高開高走，相關概念股集體爆發，港股科技股也集體走強。
然而，由于 Manus 在内測階段只發放了少量邀請碼，一時間全網一碼難求，網友紛紛申請試用，一度導致官網注冊頁面崩潰。而在二手交易平台上，其邀請碼也被爆炒，有人稱價格一度被炒到幾萬元。
一系列現象引發巨大争議：這是一場投放和飢餓營銷？一場資本市場的炒作？同時，對 Manus 產品和技術水平的争議也開始不絕于耳，有人質疑對 Manus 的熱捧起于國内自媒體和投資界，而在科技圈和國外它卻沒有太大反響，它是否名不副實，并無真正的產品和技術突破。
相關争議也引發蝴蝶效應合夥人張濤當日在社交平台上親自多次澄清："1、我們從未開設任何付費獲取邀請碼的渠道；2、我們從未投入任何市場推廣預算；3、内測期間系統容量有限，我們将優先保障現有用戶的核心體驗，并逐步有序釋放邀請。"
" 懇請大家對一家幾十人的創業公司多一點包容和理解，團隊正在全力輸出，讓大家早日體驗上更好的產品。" 張濤稱。
技術突破還是過分誇大？
Manus 真實的產品和技術能力究竟如何？
其實，在 Manus 之前，谷歌、蘋果、微軟、OpenAI、阿裡、百度等科技巨頭和一些創業公司都在 AI 智能體領網域有積極布局并已推出產品，但目前相關產品還處于較早期的階段，在任務完成率和自主解決各類復雜多變任務的能力等方面較為有限。
市場上大多 AI 智能體產品并非真正意義上的 AI 智能體，而是工作流程，也就是通過預定義代碼路徑來編排大語言模型和工具的系統。
今年 2 月份，在 Manus 早期預覽版發布一個月前，國内 DeepWisdom 的 MetaGPT 團隊就已經推出一款多智能體 AI 開發團隊產品 MGX，引起業内不小關注。
" 其實早在一個多月以前，MetaGPT 的 AI 軟體團隊就推出了 MGX 產品，這是全球第一個 AI 程式員團隊 agent，能根據用戶需求自動寫產品需求文檔（PRD）、分配工作、寫技術架構、寫代碼和數據分析等。" 某國内雲廠商資深總監告訴記者。
MetaGPT 團隊和 CAMEL AI 團隊兩個國内 Agent 團隊在 2023 年就發布過開源的多智能體框架。此次，就在 Manus 發布早期預覽版產品的第二天，兩個團隊就火速推出了 Manus 的開源復刻版。
對于 Manus 的產品能力和技術能力，記者了解到，目前 AI 技術圈多持觀望态度。
多位受訪人士告訴記者，由于 Manus 采取邀請制且暫時沒有公布相關技術文檔，產品的實際效果還有待觀察。
同時，也有技術人士對 Manus 在泛化場景下的能力表示懷疑。例如，前述雲廠商總監對記者表示，" 智能體在執行任務時大多遵循預定義流程，盡管可能在特定場景下表現得很好，但是泛化場景下能不能滿足是存疑的，因為這個（流程）就決定了系統的上限。"
在產品力方面，MetaGPT 團隊則對 Manus 給予了肯定評價。MetaGPT 團隊一位技術人士告訴記者："Manus 的產品體驗做得其實挺不錯的，客觀來說，很有產品力。我覺得我們之後也可以做一些優化。"
例如，在 Manus 執行任務時，用戶可以看到任務完成的全流程，并可進行幹預，這種方式提升了操作的透明度，增強了用戶的信任感，給用戶帶來良好的體驗。
不過，MetaGPT 團隊認為 Manus 并未取得突破性進展。
"Manus 的核心邏輯沒有太多突破，是一些業内共識。只是它用 AI 操作電腦的方式大部分人沒見過，但大部分團隊不用這個方式是因為效率太低，而不是做不到。" 前述技術人士表示。
一位 MetaGPT 團隊技術人士向記者強調，在同類產品中，Manus 有一套更好的系統以及自己訓練的模型，具有不錯的壁壘。
他并不認同 Manus 只是海外技術套殼的質疑，覺得過分吹捧與過分貶低都不可取，" 他們是一個具備產品實力的團隊，只是宣傳過于誇張，導致大眾預期被抬得過高了。"
而前述雲廠商總監也坦言，其公司内部早就在分析與 Manus 技術能力相仿的 MGX 的技術邏輯了，希望能夠推出類似的在公司内部運行的產品。但實際研究和開發下來，發現确實挺難的。
從具體運行機制來看，一位 MetaGPT 團隊技術人士向記者解釋，Manus 是一個多智能體系統，它首先使用 PlanningTool（規劃工具）做規劃，形成一個包含多個任務的線性結構的計劃，然後順序執行每一個任務并動态分配給相應的 Agent。Agent 在執行每個任務的過程中，以 ReAct 循環（推理與行動循環）的形式調用工具以完成每一個任務。
他表示，Manus 的能力主要來源于工具使用的優異表現：Computer Use（計算機使用）、Browser Use（浏覽器使用）、Planning Use（規劃使用）以及其他工具。
另一位 MetaGPT 團隊技術人士則直言，抛開其他外殼（Computer Use、Multi Agent、Planning，即計算機使用、多智能體、規劃）不談，Manus 能做到其 CEO 所宣稱的 2 美元單任務運行成本，一定是跑通了針對性任務的 RFT（快速成型與測試）方案的，這一點是最重要的。
AI agent 或迎爆發元年
如果說由 ChatGPT 引領的大模型是 AI 發展中的一個裡程碑，那麼 AI 智能體上的突破無疑是目前最受關注的下一個裡程碑。
當下，AI 產業發展趨勢正在向應用端轉移。國内外業内人士普遍認為，AI 智能體是大模型落地的關鍵場景和重要突破點。同時，也有不少人将 AI 智能體視作通向通用人工智能（AGI）的重要途徑。
而 2025 年也被業内廣泛視為 AI 智能體和 AI 應用的爆發元年。OpenAI CEO 山姆 · 奧爾特曼此前曾發文稱相信 2025 年人們将會看到第一批 AI 智能體 " 加入勞動力大軍 "，從根本上改變各公司產出的東西。
目前，頭部模型廠商和科技巨頭都在向 AI 智能體領網域大力進軍。由于它們具備對 AI 智能體核心的強大模型能力及對基礎模型的掌握權，覆蓋現有產品會發生得較為容易。
甚至有觀點認為這些產品只是給頭部模型廠商提供免費的參考，換言之，這意味着留給 Manus 這類產品和所謂 " 包裝商 " 的市場機會恐怕不會很大。
一位 MetaGPT 團隊技術人士對記者指出，OpenAI Deep Research 的訪談已經明确透露了端到端強化學習訓練 Agent 的潛力，其他廠只要探索出路線，先發優勢很容易被抹平。
記者了解到，這種端到端強化學習訓練智能體的模型產品，不是标準的基礎模型或标準的機器學習，而是一種能夠直接執行復雜任務的研究語言模型。這勢必對產品的定義和形态以及軟體行業的模式和格局產生重大影響，但這是否如有觀點所主張的那樣意味着 " 模型即產品 "，尚待觀察。
也有技術人士對記者表示，" 模型即產品 " 觀點确有洞見。大型基礎模型确實正在成為獨立價值載體，但真正的商業價值往往在于将模型能力與特定場景深度結合。模型更像是基礎設施，而非終端產品的全部。
" 相關領網域市場更吃互動與設計。" 另一位技術人士補充道。
對于 AI 智能體的普遍落地，專家也發出提醒。
"AI 智能體若要真正實現普遍落地，跨越不同軟體平台是必經之路。而在此過程中，諸多關鍵問題亟待提前關注與規範解決，這些問題直接或間接涵蓋知識產權協商，數據、信息及知識安全，還有隐私邊界的界定和責任歸屬等方面。" 世界人工意識協會理事長段玉聰對記者直言。
在 AI 應用的機會方面，一位技術人士向記者指出，最有前景的方向是垂直領網域的專精應用、增強人類能力的協作工具，以及支持 AI 開發和部署的基礎設施層。這一觀點在很大程度上可視為行業共識。
他也特别指出，基礎智能體（Foundation Agent）的發展尤其值得關注。
英偉達高級科學家 Jim Fan 提出了 " 基礎智能體 " 的概念，并數次對其進行闡述。他認為，AI 研究的下一個前沿将是塑造一個基礎智能體：一種掌握廣泛技能、能控制許多身體、能夠泛化到從虛拟世界到現實世界的多種環境的單一算法。
在上述技術人士看來，基礎智能體代表了一種新的互動範式——用戶無需開發或定制 Agent，而是通過與通用基礎智能體的自然對話直接完成復雜任務，也即 " 對話即服務 "。
這種模式轉變意味着 AI 應用的重心從 " 構建專用工具 " 轉向 " 培養通用助手 "，從而使 AI 能力的分發更加直接高效。
" 技術演進總有不确定性，但這種互動方式的變革已經顯現雛形，可能成為 AI 產業發展的重要方向，值得我們密切關注。" 該技術人士稱。
本期編輯 金珊
