今天小编分享的财经经验：会自主干活的Manus一夜爆火，AI智能体概念股掀涨停潮，欢迎阅读。
红星资本局 3 月 6 日消息，近日，AI 科技圈热点消息不断，昨晚，一款名为 Manus 的 AI 产品在科技圈一夜爆火，今日，阿里巴巴（09988.HK）发布并开源全新的推理模型通义千问 QwQ-32B，阿里巴巴称，该模型性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。
资料配图 图据图虫创意
股价方面，3 月 6 日，AI 智能体概念大涨，截至发稿，立方控股（33030.BJ）30% 涨停，酷特智能（300840.SZ）、汉得信息（300170.SZ）、致远互联（688369.SH）等 20% 涨停，焦点科技（002315.SZ）、浙文互联（600986.SH）等多股涨停。
市场人士分析称，2025 年被普遍视为 AI 智能体商业化元年，Gartner 预测，到 2028 年 15% 的日常工作决策将由智能体完成，ManusAI 作为全球首个通用 AIAgent 产品，其效果超越 OpenAI DeepResearch，标志着智能体从单一任务执行向复杂决策的跨越，可能加速 AI 在医疗、金融、制造等领網域的渗透。
它能自主干活
创建旅行手册、筛选简历 ……
筛选简历、研究房产、分析股票 ……Manus 可以自主地协助用户完成一系列复杂任务。
" 在过去一年中，我们一直在悄悄地构建我们所认为的下一代人工智能，今天我们将推出 Manus 的早期预览版，它是第一个通用 AI 代理。" 在 Manus 时长 4 分钟的发布视频中，团队首席科学家 Peak 向观众详细地介绍了 Manus 的工作表现及相关应用案例。
在视频展示的其中一个案例中，Manus 可以帮助用户筛选简历。当用户向 Manus 发送一个包含着 10 份简历的 Zip 打包檔案时，Manus 会像人类一样工作，首先解压檔案，然后浏览其中的每一份简历并记录下重要信息，最后梳理出排名建议以及候选人简介、评估标准等附加材料。
在官方展示的其他案例中，Manus 还可以进行旅行规划，整合旅行信息的同时为用户创建定制旅行手册；能够为中学教师创建视频演示材料，解释动量定理等复杂概念，帮助教师更有效地教学；还能分析亚马逊商店销售数据，提供可操作的洞察、详细的可视化和定制策略，帮助提升销售业绩。
据介绍，在 GAIA 基准测试（通用 AI 助手评估，一个全新的基准测试工具 , 专为评估 AI 助手在处理现实世界问题时的能力而设计）中，Manus 在所有（共 3 个）难度级别上都取得了最先进的 SOTA 表现，性能超越了 OpenAI 的同层次大模型。
目前，该产品还在内测之中，用户可在登录后申请加入内测。Manus 作为一个多智能体系统，由几种不同的大模型支持。Peak 还表示，团队计划后续开源部分技术，推动 AI 社区共同发展。
背后团队来自中国
创始人曾获真格基金等机构投资
Manus 产品的背后团队来自中国，公开资料显示，Monica 创始人肖弘为一名 90 后，毕业于华中科技大学，有连续创业的经历。在校期间，肖弘带领团队先后推出志愿填报助手、咩咩、圈子集市等校园创新产品。2013 年，他与同学成功开发了华科版微信校内漂流瓶和微信上墙等功能，迅速走红校内外。
2015 年，大学毕业的肖弘创立了夜莺科技，获得来自腾讯、真格基金等知名产业基金和投资机构的数亿元投资，推出了壹伴助手和微伴助手两款产品，累计服务超 200 万 B 端用户。
2022 年，在人工智能的浪潮下，肖弘又创立了 " 蝴蝶效应 " 公司，并推出了 AI 浏览器插件 Monica。据介绍，Monica 是一个主打 AI 助手的工具，主打个人日常通用的 AI 能力集合，集成了当前主流的大模型，用户可以与 Monica 随时随地聊天、翻译、处理文案、作图等。
而此次推出的 Manus，据团队介绍，Manus 在 GAIA 基准测试中取得了 SOTA（State-of-the-Art）的成绩，显示其性能超越 OpenAI 的同层次大模型。
据悉，这是全球首款真正意义上的通用 AI Agent。从官网展示的案例可以看到，它能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。官方称，Manus 不仅仅是一个只会聊天的对话式 AI 工具，而是一个真正的自主智能体（Agent）。
中信证券指出，Agent 本质上是基于 LLM OS 生长的新型軟體和 APP，具备重塑应用生态的可能性，由此将带来互動方式的更新、流量入口格局的洗牌、内容分发向任务分发的商业模式切换三方面底层逻辑的改变。建议关注三条核心主线：Agent 对于硬體入口价值的重塑、眼镜等新硬體平台及供应链更新以及 Agent 对于 SaaS 类商业模式重塑带来的业绩与估值提升机会。
国泰君安证券指出，AI Agent 技术的演进路径显示其价值释放存在明显的场景梯度，应优先关注已形成完整 " 感知 - 决策 - 执行 " 闭环的技术场景。企业级场景因决策链路清晰、数据质量可控成为初期落地重心，而消费级应用的爆发需等待多模态互動技术成熟与硬體成本下探。投资重心应聚焦具备行业转化能力的平台型技术供应商，以及能够将 Agent 能力深度嵌入垂直场景工作流的解决方案商。同时在基础设施层面，边缘计算单元和多模态传感器将在 AI Agent 落地的趋势中受益。
编辑 杨程 综合自每日经济新闻、第一财经、证券时报
