摘要：继开年的DeepSeek之后，近日，一款名为“Manus”的AI应用引发科技圈轰动。这款由中国AI团队Monica推出的产品，被冠以“全球首款通用AI智能体”的称号，号称能像人类员工一样独立完成复杂任务，甚至被戏称为“最强打工人”。然而，在铺天盖地的赞誉与资本

继开年的DeepSeek之后，近日，一款名为“Manus”的AI应用引发科技圈轰动。这款由中国AI团队Monica推出的产品，被冠以“全球首款通用AI智能体”的称号，号称能像人类员工一样独立完成复杂任务，甚至被戏称为“最强打工人”。然而，在铺天盖地的赞誉与资本市场的狂热背后，首批体验者的真实反馈揭示了其技术潜力与现实的落差。

Manus的核心功能：从“想法”到“成果”

根据官方的演示，可以看到，Manus的突破性在于将AI从“信息助手”升级为“成果生产者”。与传统聊天式AI被动提供答案不同，Manus更像一名全栈工程师：用户输入需求后，它会自主拆解任务、调用工具、执行步骤，最终交付可直接使用的成果。

当用户提出“帮我分析A股新能源板块的投资价值”时，Manus不会直接罗列数据，而是模拟人类工作流程：首先爬取近三年行业研报和财报，筛选关键指标；接着调用Python脚本进行数据建模，生成趋势图表；最后整合结论，输出一份结构清晰的PPT报告，甚至附上风险提示。

最让人“省心”的是，这一过程无需用户分步指导，系统通过多智能体协作自动完成——类似一支分工明确的团队，有的负责数据抓取，有的专注分析逻辑，有的把控最终呈现。

不仅如此，Manus的核心竞争力在于无缝连接数字工具。它不仅能调用浏览器、Office软件、编程环境，还能接入第三方API（如股票交易平台、房产数据库）。例如，用户要求“筛选上海内环租金回报率超3%的二手房”时，Manus会自动登录链家等平台抓取房源，用Python计算租金房价比，再按预设条件生成Excel表格，并标注高性价比选项。这种“端到端”处理能力，使其在简历筛选、竞品分析等场景中展现优势。

现阶段强大性能与稳定性矛盾

尽管Manus的愿景令人振奋，首批体验者的反馈却呈现出两极分化。

多位科技行业从业者对记者表示，自己和身边的朋友都没能够获得邀请码，无以一睹该产品的“真面目”。但是小部分获得邀请码的用户对Manus的效率和创造力还是表现出了惊叹。

“整体感受下来，Manus工程、产品化做得都很棒，上手后价值感知明确。”开发者“大飞”直言，他用了8个小时，给了Manus六大项任务，包括“写个贪吃蛇小游戏”、“写一份分析Manus传播走势的报告”、“推荐高性价比主机”等。虽然完成的质量不同，但它基本做到了。

不过，从目前少数体验者分享的反馈来，高性能的同时，速度、稳定性等问题同样突出。大飞告诉记者，Manus的处理速度较慢，简单任务需数分钟，复杂任务等待时间甚至超过半小时。其次，稳定性不足，在高负载或多步骤任务中频繁出现崩溃、链接失效（如下载Steam安装包时提供错误地址）或页面布局混乱（如生成学习方案时排版错乱）。此外，界面设计复杂，操作流程不够直观，前期需花费较长时间学习。

此外，为了保证任务独立性，Manus采用“虚拟机沙盒”模式。每次执行任务时，系统会生成一个独立虚拟环境，任务结束后自动销毁。这既能防止多任务干扰，也提升了安全性——例如处理企业财务数据时，信息不会留存或泄露。而这种设计也导致资源消耗较大，部分用户抱怨“电脑风扇狂转，像在挖比特币”。

值得注意的是，AI“幻觉”问题在Manus的使用过程中被多次提及到。有体验者指出，“Manus执行任务的第一步是爬取浏览器，但因为权限问题，‘爬’不到的网站它就会放弃，取而代之的就会编造出部分数据，‘幻觉数据’非常严重。”

AI“打工人”能走多远？

Manus带来的技术突破无可争议，但也同时伴随着不少争议。技术层面，开发者质疑其核心架构与Anthropic的“ComputerUse”高度相似，更多依赖现有技术整合而非原创突破。专家指出，其推理能力和知识库仍有缺失，面对未知环境易“宕机”。

市场层面，内测邀请码的“饥饿营销”引发乱象。二手平台曾出现单价10万元的邀请码炒作，尽管实际成交量寥寥，却暴露出供需失衡与用户焦虑。对此，团队回应称“从未授权付费渠道”，并承诺逐步扩大测试范围。

尽管争议不断，Manus的潜力仍被广泛认可。华中科技大学教授魏巍评价，其将多智能体协同技术产品化，是工程应用的重要创新。然而，AI“打工人”能否真正落地，取决于团队能否突破技术瓶颈、优化用户体验，并平衡商业化与开源策略。

正如一位体验者所言：“它像一名天赋异禀但经验不足的新人——能惊艳全场，也可能搞砸任务。”

头图为Manus首批体验者的分享

来源：劳动报