摘要：近日，一家创业公司推出了他们的AGI产品——Manus。这款产品具备多种调用工具的能力，从生成PPT到安排面试，再到开发小游戏，无所不能。在铺天盖地的自媒体宣传下，Manus似乎成了AI新时代的曙光。本文将冷静分析Manus的进步与局限，探讨它是否真的能改变世

近日，一家创业公司推出了他们的AGI产品——Manus。这款产品具备多种调用工具的能力，从生成PPT到安排面试，再到开发小游戏，无所不能。在铺天盖地的自媒体宣传下，Manus似乎成了AI新时代的曙光。本文将冷静分析Manus的进步与局限，探讨它是否真的能改变世界。

GPT3.5在轰动世界之初，奥特曼就指出他们的目标是通用人工智能，即改变世界的AI力量；24年初OpenAI内部的一系列人员动荡，被外界小道消息解读为GPT迎来了AGI，内部争斗是因为AI到了影响人类安全的地步，一度引起业内紧张和躁动；而随着事件的平息，AGI又逐步褪去了聚光灯；

2025年3月6日凌晨，武汉（北京亦有分部）一家创业公司发布视频介绍，推出了他们内部打磨许久的AGI产品”Manus“，从介绍视频中能看到，Manus具备调用工具的能力，可以生成PPT、做面试安排、开发小游戏、生成旅行规划等等，相比我们用习惯了的对话产品，让人眼前一亮；

借助铺天盖地的自媒体信息，Manus被推上神坛，冠以”有一次改变国运“的称号。看到Manus介绍的第一个，我想到了Copilot，而过去1年多，我所在团队也一直在深入探索和尝试金融终端的Copilot助手模式落地。所以，今天我们冷静分析下，Manus，这个AGI时代的曙光。

绝大多数人接触AIGC是从GPT3.5、文心一言、豆包等chat对话类产品开始，他们把AI想象成一个类人，能倾听和理解，并给出回复。随着抖音AI特效的推广，又逐渐有人接触活照片（DID）、文生图/视频(text2img、img2vid)等AIGC应用。对于分从业人员来说，可能很多人难以把大模型与AI应用区别看。

虽然，越来越多的AI对话产品，如文心一言、豆包等，都集成了文生图、PPT生成、音乐生成等技能，但操作流程不便（需要手动切换并选中相关技能），导致使用者少，未充分发挥AI的效用；在Manus介绍视频推出的瞬间，大家被AI编排工具、调用工具和整合产出结果的能力所震撼，似乎看到了AI规划、执行和落地的想象空间。绝大多数人被这种臆想的未来所鼓舞，加之无法亲身验证，才有了如此轰动的效果。

总结一下，Manus在Agent规划上迈出了一步，将大众对于AI的”聊天“这一产品形态认知，推向了更广阔的”应用“这一领域，大模型从 “通用对话” 迈向 “解决实际问题”，势必加快AIGC在各垂直领域的落地；

ChatGPT在推出时，曾轰轰烈烈推广过AppStore计划，开放API生态，广泛接入X（Twitter）等各大应用，借助chat形态，调用相关APP实现发文、定外卖等操作，实现AI助理的雏形；

然而，GPT的Plugin有头无尾（私以为技术驱动型公司，缺乏运营和商业策略），伟大构想未能有效落地。自23年开始，Microsoft、Apple、Honor、Vivo、HUAWEI等一众拥有应用生态的厂商，加码手机AI助手的研发，这些都是基于Agent模式，与Manus的产品规划无异。

如果一定有差异，那就是Manus缺乏可调用的工具（手机和PC生态厂商是赢家），从演示视频和官方介绍中能看出，Manus接触前沿模型实现Agent规划能力，借助工程链路调用搜索、浏览器访问、现有的AIGC工具，完成用户任务。根据我团队过去一年多的经验，我们70%的精力在工具建设、30%的精力在Agent模型训练。并且随着工具集的不断扩大，对Agent模型的挑战也迅速上升（AI需要不断认识和理解新工具）。

从一定程度上来说，工具集（FunctionCall）越小，Agent准确率越高，技术难度越小；Manus如若定位通用助手，势必不断丰富工具集，提升Agent的规划和调用能力，从而实现任务解决；

前面介绍了我对Manus的理解，作为Copilot的一部分，Manus脱离了工具界面，小小地实现了用户问题解决，但其背后的Agent能力还有待前身验证。

AGI作为圣杯，目前仍有不小的差距。从跨领域能力、自主推理和决策、持续学习这3大特点来看，跨领域能力依赖Agent规划和工具集建设，自主推理和决策在deepseek模式上已看到曙光，持续学习可能是最重要，也是最难的一步。可能依赖模型架构，也可能从量变到质变导致完全的不可控，继而引发伦理灾难。

我们可以大胆畅享，未来的AGI一定不是单一超大模型可以实现和解决的，必定由一个超级Agent，辅以海量工具及其对应模型组成，形成一个覆盖生活工作方方面面的完备生态系统。换个角度，Apple手机的成果离不开千千万万的iOS应用开发者。

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