今天小編分享的互聯網經驗：解密Manus：靠垂直整合，搶在了AI大廠前頭，歡迎閱讀。
本文來自微信公眾号：直面 AI，作者：麥思，題圖來自：AI 生成
AI 圈正迎接新一輪的技術爆發期，DeepSeek 以深度推理模型 R1 震撼海内外，OpenAI、Anthropic、谷歌、阿裡、字節、百度等紛紛推進自家大模型的新動态。模型層之外，應用層也開始多了些新變化。
最近的創新來自一家由中國 90 後創始團隊推出的新產品——一款号稱通用 AI Agent 的應用工具 Manus。
Manus 的官網（https://Manus.im/usecases）給出了一些例子可以供我們更加直觀的了解 Manus 的能力，可以看到它的功能在官方演示中确實特别強大，目前 Manus 的使用需要提前獲取邀請碼。
有必要簡單介紹一下 Manus。與傳統 AI 助手相比，類似豆包、Kimi、DeepSeek 這些，其局限于信息檢索與建議互動，而 Manus 首次實現 " 自主執行復雜任務→交付完整成果 " 的閉環能力，填補了當前市場空白。
另外一點是通用性定義的突破：跨領網域處理復雜任務（如股票分析、旅行規劃、代碼生成等），打破垂直賽道 AI 的局限性，這是驚豔的前兩點。第三點是 Manus 是繼中國團隊做出來 DeepSeek 之後的又一力作，定位為 " 手腦并用 " 的通用助手，強調 " 輸入需求→輸出結果 " 的無中介執行模式，命名源自拉丁語 "Mens et Manus"（意為手腦并用），技術理念主張 "Less structure， more intelligence"，減少預設流程依賴，強化模型自主進化能力。
一、Manus 的優缺點
總結一下 Manus 的核心優勢：
全流程自主執行：從需求分析（如簡歷篩選）、任務拆解（如房產選購規劃）到成果交付（生成 Excel/PPT 報告）無需人工幹預。
多工具鏈整合：支持浏覽器操作、編程工具調用、跨平台數據抓取，實現復雜操作（如自動解壓簡歷包并分析）。
覆蓋教育（教學材料生成）、金融（股票關系分析）、人力資源（候選人分級）、企業服務（自動化周報）等多領網域。
跨領網域協同：可同時處理比如簡歷篩選與房產選購兩類異構任務，體現通用 Agent 特性。
多 Agent 協作系統：規劃、執行、驗證三模塊分立，雲端虛拟機并行處理任務，提升容錯率。
上面是 Manus 的優勢，同樣 Manus 也有一些劣勢：
依賴預設流程框架：部分任務需在浏覽器與作業系統間的 " 受限環境 " 執行，無法适配未預定義的應用程式。
執行穩定性問題：用戶反饋存在崩潰前生成虛假結果（如偽造邀請碼）等不可控行為。
高炒作熱度導致早期用戶預期與實際能力落差，部分場景仍需人工修正輸出結果。
企業端部署成本：雲端虛拟機運行模式對算力需求較高，限制中小型企業使用。
自主籤署合同的法律效力尚未明确，隐私數據跨平台調用可能引發合規争議。
職場替代焦慮：80% 中低頻白領工作（如簡歷篩選、報表生成）面臨被低成本 AI 替代的風險。
二、Manus 究竟做了哪些技術創新？
說完優缺點之後，我們再重點看一下使得 Manus 這麼強的背後技術創新，究竟是什麼。
1. 多智能體協作系統（Multi-Agent Collaboration）
三層架構設計：
規劃代理（Planning Agent）：采用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）算法動态拆解任務優先級，支持實時調整執行路徑（例如在簡歷篩選中優先處理學歷匹配度）。
執行代理（Execution Agent）：整合 200+ 工具接口（浏覽器、Office 套件等），通過浏覽器自動化引擎模拟人類操作（點擊、滾動、表單填寫），但受限于未開放 API 的 CS 架構應用。
驗證代理（Validation Agent）：部署對抗性測試模塊，檢測邏輯矛盾（如财務數據與行業基準偏差超 5% 時觸發復核流程）。
多重籤名系統（Multisig System）：由多個獨立模型協同處理子任務，通過交叉驗證提升結果可靠性（例如股票分析中，3 個模型獨立計算行業關聯度，取置信度最高值）。
2. 動态訓練與優化機制
實時反饋迭代：用戶可通過 " 動态培訓 " 功能修正輸出格式（如指定 PPT 模板）或調整執行路徑（如跳過特定網站數據抓取），模型即時更新策略。
崩潰恢復技術：任務中斷時自動生成替代方案（如簡歷解析失敗後改用關鍵詞匹配模式），并保留進度至本地緩存。
3. 工具鏈深度整合
浏覽器沙箱技術：在隔離環境中運行跨平台操作（如自動登錄招聘網站抓取簡歷），避免用戶隐私數據洩露。
記憶偏好系統：持續學習用戶習慣（如合同模板偏好），占用雲端存儲資源形成個性化執行策略。
4. 性能驗證體系
GAIA 基準測試 ( https://zhuanlan.zhihu.com/p/669652697 ) 突破：在三級測試中分别達 86.5%/70.1%/57.7%，超越 OpenAI 的 DeepResearch 模型，接近人類水平（90%）。
真實場景驗證：在 Upwork 平台完成設計類任務（如 Logo 生成）、Kaggle 競賽中實現數據分析自動化，驗證跨領網域執行能力。
如果上面 Manus 的技術創新讓你眼前一亮，這個時候你是不是會有一個疑問，為什麼是 Manus？其他 AI 廠商，尤其是科技大廠為什麼沒有做出這樣的成果，是其他廠商不具備這樣的能力嗎？目前來看，原因或許有以下幾種因素：
1. 技術路徑依賴。
模型規模優先策略：OpenAI 等廠商聚焦于擴大模型參數量（如追求 GPT-5），未将工具調用能力作為核心研發方向。
規則工程慣性：傳統 AI 產品依賴預設流程（如客服對話樹），難以适應 Manus 倡導的 "Less structure， more intelligence" 理念。
2. 工程化挑戰。
多工具接口适配成本：需為浏覽器、辦公軟體等開發專用驅動，大廠不願幹髒活累活，其他小廠商又缺乏生态整合能力（如 Manus 團隊耗時 2 年完成 200+ 工具接口開發）。
長周期任務管理難題：傳統模型受限于會話式互動，難以實現 " 用戶離線後持續執行跨日任務 " 的異步工作機制。
3. 市場定位差異。
B 端服務壁壘：微軟 Copilot 等產品聚焦 Office 場景，缺乏跨領網域泛化能力（如同時處理簡歷篩選與股票分析）。
倫理風險規避：頭部廠商忌憚自主決策引發的法律争議（如合同籤署效力），選擇保守技術路線。
三、Manus 的後續改進和行業影響
針對目前 Manus 表現出的一些缺點，我們認為它未來的改進點如下：
增強環境适應性：突破浏覽器 / 作業系統的 " 夾層 " 限制，實現更底層的系統權限調用。
降低算力依賴：通過模型壓縮與邊緣計算結合，推動中小型企業普及。
優先落地場景：企業自動化辦公（智能客服、合同審核）、教育個性化教學（動态生成課件）。
開源生态建設：開放部分模型接口，吸引開發者構建插件生态（如第三方工具集成）。
建立 AI 執行審計機制：對自主決策過程留痕，明确錯誤結果的責任歸屬。
數據安全規範：限制敏感信息（如簡歷、财務報表）的跨平台流轉權限。
但不容忽視的是，Manus 的出現肯定會對其他廠商帶來一些影響：倒逼 OpenAI 等廠商加速從 " 對話式互動 " 轉向 " 任務執行型 " 產品開發的節奏，加速 Agent 技術迭代；推動多模态互動（文字 / 圖表 / 代碼混合輸出）、工具調用 API 集成成為 AI 產品新基準。
根據 Manus 計劃，後續官方還将開源推理模塊，有望借此催生基于其技術棧的二次開發社區。
Manus 需求爆火，還可能帶動邊緣計算設備需求激增，使得 AI 終端部署從雲端向本地延伸，一批國產硬體廠商也有望從中受益。
AI 的發展速度正推動各行各業重新洗牌，未來不是屬于資產的時代，也不是屬于權力的時代，未來将是屬于科技的時代。
本文來自微信公眾号：直面 AI，作者：麥思
