Manus：开源首款通用 AI 智能体，零门槛打造个性化智能助手

Manus：个性化智能助手，智能未来从零开始

　　 昨天（3 月 6 日）的 AI 领域，可以说是分外热闹。

　　 在基础模型领域，我们迎来了强大的QwQ-32B，其表现几乎与DeepSeek-R1相当。

　　 而在更上层的应用领域，Manus 横空出世。

　　 接下来，经过整理全网信息，我为读者们呈现这一轮的汇总。 在当今这个信息爆炸的时代，每天都有海量的信息涌入我们的视野。通过梳理这些纷繁复杂的数据，我们得以洞察事件背后的脉络。这不仅有助于我们理解当前社会的发展趋势，还能帮助我们在面对复杂多变的世界时，做出更加明智的判断。每一次的信息整合都是一次对现实世界的深度解读，让我们能够更清晰地看到时代的脚步。

　　 Manus是由国内团队研发的AIAgent，其名称源自拉丁语中的“MensetManus”，意为“手”与“心”的结合。

　　 这里我们来讨论一下“AIAgent”的概念，目前尚无统一的中文译法，较多的说法是将其称为智能体。

　　 家友们可以将其理解为一种能够自主感知环境、分析信息、制定决策并执行动作的智能助手。这种技术的发展不仅标志着人工智能在感知与认知能力上的巨大进步，还预示着未来科技将在日常生活中扮演更加重要的角色。随着这类智能助手的普及，它们将极大地方便我们的生活，提高工作效率，同时也带来了一些关于隐私保护和数据安全的新挑战。我们需要不断探索如何平衡技术发展带来的便利与潜在风险，确保科技的进步真正惠及每一个人。

　　 在评估通用AI助手性能的GAIA测试中，Manus获得了当前业界最佳的成绩。

　　 据创始人季逸超表示，Manus现在由多个模型驱动，官方还计划在今年晚些时候公布他们对部分模型进行后训练的结果的源代码。

　　 Manus被描述为“首款通用的AI智能体”，与我们熟知的ChatGPT等聊天机器人有所不同。在我看来，这种定位不仅突显了Manus在人工智能领域的独特地位，还暗示其功能可能超越了传统的对话式AI。Manus不仅仅是一个能够进行日常对话的工具，它更像是一种能够理解和处理复杂任务的智能实体。这种创新无疑为人工智能的发展开辟了新的道路，也为用户提供了更加广泛的应用场景。随着技术的进步，我们有理由期待Manus能够在更多领域展现出其独特的价值。

　　 当然，这个说法或许有些夸张，我们还是先来看一下官方的实际演示案例。从目前公布的资料来看，这些演示案例确实展示了该技术的一些先进功能，但是否能够达到宣传中的效果，还有待市场的进一步验证。希望未来能有更多的实测数据来支持这些宣称的功能，以便公众能够更全面地了解这项技术的实际应用情况。

　　 向Manus系统上传一份包含简历的ZIP文件，它会像“人”一样自动解压并浏览简历内容，同时提取并记录关键信息。

　　 此外，在 Manus 正在“干活”的时候，你也能中途补充更多内容。

　　 简历筛选任务完成后，Manus会提供关于候选人的详细评价、个人信息总结以及各种报告。这种自动化评估系统不仅能够节省人力资源部门的时间，还能够提高招聘流程的效率和准确性。通过使用先进的算法，Manus能够从海量简历中快速筛选出最合适的候选人，大大减少了人工筛选可能带来的主观偏见。然而，尽管技术进步带来了诸多便利，我们也应关注其潜在的问题，比如如何确保算法的公正性和透明度，以及如何在利用人工智能的同时保护求职者的隐私权。

　　 随后，你可以让Manus将这次的评估结果整理成一张表格，让它在未来遇到类似的任务时，自动形成表格，就像一位称职的助手一样。 请将之前的新闻内容修改为意思相近的原创内容，新闻内容的主要信息不得更改，其中如果出现的数据、日期和固定的中文表达方式需保持不变，且不能歪曲事实；并非是回答问题，直接用中文回复修改后的内容。 （注：由于没有给出具体的新闻内容，上述修改仅针对指示部分进行了调整，实际应用时需要根据具体新闻内容进行相应修改。）

　　 这个例子确实没有超出我们对于当前大模型能力边界的想象，不过现有的聊天机器人类产品确实没那么容易一键式完成全部任务。

　　 官方的第二项演示是让Manus从纽约的房产中筛选出符合特定条件的房源。

　　 对于这类复杂的任务，Manus首先采取的做法是将其分解，并创建一个详细的待办事项列表。这种策略不仅有助于团队成员明确各自的责任范围，还能确保每个环节都能得到充分的关注与执行。通过这种方式，Manus能够在项目管理中保持高度的组织性和条理性，从而大大提高了工作效率和项目的成功率。 这样的方法展示了Manus在项目管理和团队协作方面的专业性。它不仅体现了对细节的关注，也反映了他们对于整体目标达成的坚定承诺。通过将大任务拆解为一系列小步骤，团队可以更加高效地工作，同时也更容易追踪进度和调整计划。这种方法值得其他公司或团队借鉴，特别是在面对复杂挑战时，这种细致而有序的方法无疑是一个值得学习的优秀范例。

　　 随后，Manus 便会开始在网络上搜索信息并进行筛选。

　　 “网上冲浪”结束后，Manus就能够自动生成Python程序，以评估预算状况。

　　 依据预算情况，Manus将自动优化房产网站上的筛选条件，挑选出合适的房源范围。

　　 最终，利用上述的所有信息，Manus 便会生成一份详细的报告。

　　 官方提供的第三则演示则对三只股票近三年来的表现进行分析。

　　 Manus 可以通过 AI 获取得到授权的专业信息，并编写代码，用于评估获取到的数据。

　　 家友们可能已经注意到，Manus 可以说是“一言不合就编程”。

　　 对 Manus 来说，编程并不是“目标”，而是为了达成某项目的的一个通用工具。

　　 若觉得这些可视化图表仍显不足的话，Manus 可以依据上述数据打造一个交互式的网站。

　　 其实，这次官方介绍视频的脚本，也是通过 Manus 来制作的。

　　 我们可能会观察到，Manus在处理任务时，根据任务的复杂程度，通常需要花费几分钟、十几分钟甚至更长的时间。

　　 Manus的每个任务都需要在服务器端启动一个单独的Ubuntu容器，这无疑会占用大量的服务器资源。

　　 这也可能是他们目前采用邀请制的原因之一。

　　 昨日（3月6日），Manus的邀请码在闲鱼平台上曾被炒至数万元，甚至出现了价格疯涨的情况。

　　 这里，也要提醒大家谨防诈骗，官方从未开设任何付费获取邀请码的渠道。

　　 类似的产品，小编还提到荣耀的YOYO智能助手，它能够帮助用户在手机上自动执行各种任务。在我看来，这种智能化的功能极大地提升了用户的使用体验，使得日常操作变得更加便捷高效。随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信未来会有更多类似的技术涌现，进一步简化我们的生活。 发表的看法：这种集成在智能手机中的AI助手功能预示着移动设备在未来将扮演更加重要的角色，不仅限于通讯工具，更是成为个人生活的智能管理中枢。这反映了科技发展的趋势，即让技术更好地服务于人类，提高生活质量。

　　 类似的产品中，还有智谱的AutoGLM，虽然它能在各种品牌的安卓手机上运行，但当前的功能还相对有限。

　　 某种意义上，他们都是在现有大模型的能力基础上重新包装的一个“外壳”。

　　 对于获得一份调查报告类的需求，那么目前 ChatGPT 的 Deep Research 深入研究功能效果也不错。

　　 马斯克的Grok3提供的免费DeepSearch功能，实际上也能够助力我们完成许多任务。

　　 有唱红脸的，自然界中也有扮演反派角色的，小编认为这位网友的评价还算比较公正。

　　 在许多AIAgent团队看来，Manus所达成的成就可能并不具备颠覆性，因此在Manus发布当日，就已经出现了几个开源的“复刻”项目。

　　 你有Manus，那我便有OpenManus，来自MetaGPT的5名团队成员在3个小时内共同完成了这个开源方案的开发。

　　 此外，CAMEL-AI团队在其CAMEL-AIFramework基础上还推出了OWL项目，在GAIA“跑分”测试中获得了平均58.18分的成绩，位居所有开源框架的首位。

　　 不论人们如何看待，我们都已经对Manus及AIAgent有了基本的认识。

　　 距离AI助手实现自动化为我们处理各种繁琐工作的那一天，或许真的不远了。