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Manus最擔心的事情還是發生了
一周前，國內創業團隊Monica.im（蝴蝶效應）開發的Manus橫空出世，被宣傳為全球首款通用型AI Agent產品。
AI Agent是什麼？簡單來說，可以將其理解為一種"會自己動腦子的智能工具"。你喊它"訂杯咖啡"，它不光會訂，還會根據你的口味習慣選店選糖量，甚至自動用優惠券“薅羊毛”。
Manus聲稱能連接AI的思維與行動，不僅理解複雜指令進行推理，還能自主完成任務並交付成果，這是以往各個大模型都無法單獨實現的。
所以，Manus一經亮相便在中國科技圈引起轟動，被眾多業內人士評價為"開啟Agent元年"的重要產品。
然而，這場科技盛宴很快便陷入爭議，從最初的"炸裂"、"拳打ChatGPT"的讚譽，迅速轉向"套殼工具"、"行銷噱頭"的質疑。
主要原因在於，Manus採用邀請碼機制控制使用者訪問，導致單個邀請碼一度被炒至10萬元高價。相比之下，先一步爆紅的DeepSeek不僅對話免費，還開源了多個核心功能模組供開發者使用。
更值得關注的是，Manus主要使用的是國外Claude模型，尚未在中國市場完成合規備案，這可能是其官網採用純英文、僅支援海外平台登錄的主要原因。
Manus的目標使用者可能是海外群體，但奇怪的是，Manus在國外並未引起太大反響，反而在中國科技圈內迅速傳播。
無論如何，Manus的爆紅既說明了國內市場對AI創新技術的巨大期待，也引發了行業對AI Agent真實能力的深入思考。
01
Manus的核心技術架構是一套名為"Multiple Agent"的系統，能將複雜任務分解為多個子任務，由不同智能體協同完成。
引用AI博主自動華對「定焦One」的解釋，Manus主要做三件事：一是賦予AI訪問瀏覽器和工具的能力；二是接入私有API和權威資料來源；三是通過使用者反饋即時調整AI行為。
Manus官方發佈的功能介紹視訊中，重點強調了三個功能：篩選簡歷、房產調研和股票分析。
比如篩選簡歷時，使用者只需上傳壓縮檔案，Manus會自動解壓、閱讀簡歷並給出評估結果；進行股票分析時，它能通過API獲取資料，編寫程式碼進行可視化，呈現專業分析報告。更重要的是，Manus基於雲端非同步運行，使用者下達指令後可以關閉頁面，任務完成後會自動收到通知。
然而，對Manus的技術創新性，業界存在較大分歧。分析師指出，Manus本質上是基於現有大語言模型的呼叫，比如它在股票分析中呼叫雅虎金融API，再使用資料生成圖表，並未實現底層技術突破。
參加了Manus閉門會議的多位行業人士透露，Manus主要依賴國外Anthropic的Claude模型，並對通義等開源模型進行微調。而Manus爆紅後，廈門深度賦智的MetaGPT團隊僅用3小時就開發出功能類似的Open Manus，這也從側面說明了Manus技術的可複製性。
從市場拓展策略看，Manus團隊展現了精準的流量營運能力。雖然Manus合夥人張濤兩次澄清“從未投入任何市場推廣預算”，但產品卻獲得了爆炸性傳播。
其實Manus的傳播機制並不複雜，由於AI Agent能帶來大量想像與討論的空間，Manus通過向科技領域KOL定向發放邀請碼，實現了自然擴散。
儘管爭議接踵而至，但Manus創始人肖弘認為：“創新到極致，既是技術的產品化，也是產品的市場契合，最終都通往使用者價值。”
02
輿論與質疑之外，Manus面臨的首要挑戰是成本問題。
據報導，Manus單任務運行成本約2美元（約14.5元人民幣），雖然僅為OpenAI的深度研究產品DeepResearch的1/10，但比國內大模型產品的單次呼叫成本高出許多。
有網友發佈的測試顯示，Manus的完成"查詢支援醫保結算的醫院"任務用時三小時，耗費3.6美元，相當於24萬個tokens。這也解釋了為何Manus不敢全面開放試用，而是採用邀請碼控制使用者數量。
按照估算，如果每天開放2000個使用者，每人運行20個問題，一天的成本就高達32萬元。這對一家創業公司是巨大負擔。加上中國使用者對AI產品的付費意願普遍較低，如何建立可持續的商業模式成為Manus的關鍵問題。
市場消息顯示，Monica.im曾在2024年被字節跳動出價3000萬美元收購，但該報價遠低於肖弘的心理預期，最終交易未成。
另一方面，字節跳動的收購計畫是將Monica團隊及其產品整合到字節的豆包體系中，但肖弘及其團隊擔心這種整合會導致產品失去獨特性與市場靈活性。
合規問題也是Manus面臨的另一大挑戰，根據監管規定，向中國使用者提供生成式AI服務需要進行備案並使用合法來源的資料和模型。2023年7月，蘋果曾對中國區大量ChatGPT相關應用進行下架，理由是未取得工信部許可。
Monica.im顯然瞭解這一點，其目前在應用程式商店上架了都使用已備案國內大模型的"Monica"App，採取"出口轉內銷"策略解決合規問題，預計Manus未來也會走類似路線。
在市場競爭愈發激烈的當下，大模型技術的發展呈現出三大主流方向：大參數量、多模態以及推理。
其中，DeepSeek選擇了推理方向，憑藉其開源策略以及高性價比的模型（性能可媲美大參數量的GPT模型，但推理成本僅為後者的1/20）贏得了開發者的廣泛認可。然而，Manus則跳出框架之外，專注於應用層的創新。
最後，Manus還需解決產品體驗問題，當前版本生成回答時間長，對複雜問題的拆解能力有限，使用者需花費較長時間等待結果。如何提高處理速度、穩定性和精準率是其能否長期留住使用者的關鍵。
AI Agent與多模態能力融合是人工智慧發展的必然趨勢。在資本熱捧與行銷之外，掌握核心技術才是國內創新的企業立足之本。
使用者不關心技術架構如何複雜，他們只在意一點：能用且好用。國產AI Agent將在實際場景中得到最終檢驗。 (蔚然先聲)