Manus是一款由中国团队Monica开发的通用人工智能代理产品,于2025年3月6日发布。作为一款智能体产品,Manus被设计为能够自主完成复杂任务的AI系统。
AI Agent 即人工智能体或人工智能代理,是一种能够感知环境、进行决策并执行动作以实现特定目标的智能实体。
优点
- 自主执行能力强:Manus 能够在云端独立完成任务,无需人工干预,直接交付完整的任务成果。任务执行是异步的,用户提出需求后可继续处理其他事务,关闭电脑也不影响,完成后会收到通知。
- 多智能体协同高效:采用多智能体架构,由规划、执行和验证等多个代理协同工作,将任务拆解为不同模块,模拟人类工作流程,确保每个环节高效完成,还能根据情况实时修正执行路径。
- 工具调用丰富:能理解用户需求并主动调用浏览器、代码编辑器、数据分析工具等多种工具,实现跨平台操作,真正做到 “手脑并用”,例如可以编写代码、浏览网页、操作应用程序等。
- 学习与记忆能力出色:具备记忆功能,能记录用户的历史数据、操作习惯和偏好等,并据此优化任务执行策略,比如用户希望以特定表格形式呈现结果,Manus 后续会默认采用该格式。
- 任务处理范围广:可以处理从繁琐的批量简历整理、文件格式转换、合同财报审核,到复杂的深度调研与分析等各种任务,还能从多渠道搜集信息,提供全面而有见解的研究报告。
- 应用场景丰富:涵盖个性化旅行规划、金融市场分析、在线商店运营管理、教育领域的课程制作与笔记生成、商业决策分析等众多领域,总计 51 个具体用例。
- 性能表现优秀:在 GAIA 基准测试中取得了 State-of-the-Art(SOTA)的成绩,超越了 OpenAI 等同类产品,在处理复杂的真实世界问题时优势明显。
- 人机协作便捷:开创了人机协作的新范式,用户只需通过自然语言描述需求,Manus 即可快速响应并执行任务,使用门槛低,交互方便。
进步空间
Manus刚推出来,它很强大,当然还有一些进步空间。
技术层面
- 工具链受限:Manus 的任务执行依赖预设的工具调用逻辑,其能力受限于开发团队预置的流程模板。若任务超出其预设的工具链,如控制 PowerPoint 直接制作幻灯片等,便无法完成。
- 环境封闭:Manus 运行在沙盒化的虚拟机中,仅能调用浏览器、代码编辑器等有限工具,无法在操作系统级自由操作,如安装新软件或调用本地硬件资源,更像浏览器插件的高级形态,而非真正的通用智能体。
- 缺乏底层创新:模型层依赖 GPT-4、Claude 等大模型的 API 调用,未展示底层模型的突破;工具链通过类似 Anthropic 的 Computer Use 方案完成任务调度,与行业头部方案无本质差异;数据源依赖公开 API 和网页爬虫,未构建专有数据集或突破检索技术。
性能表现方面
- 复杂任务处理不足:有评测人员反映,Manus 在信息搜集和整理方面表现出色,但在复杂任务处理上仍有改进空间。
- 系统稳定性欠佳:存在访问需要登录的网站受阻、系统负载过高导致任务失败或速度缓慢等问题,比如有用户遇到因服务器压力无法登录的情况。
- 交互性待提升:在实际评测中,Manus 生成的游戏无法交互,在交互性方面存在一定的缺陷。
- 处理速度较慢:任务处理时间较长,从十几分钟到半小时不等,相比一些人工操作,其实际效率可能更低。