从零开始了解Manus

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Manus介绍
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产品介绍
Monica 团队于 2025 年 3 ⽉ 5 ⽇发布了 Manus，这是⼀款通⽤ AI 代理，能够⾃主执⾏任务，如旅⾏
规划、股票分析和教育⽀持。

基于Multiple Agent架构的⾃主智能代理，运⾏在独⽴的虚拟机环境中。与传统的AI助⼿不同，Manus
不仅仅停留在⽣成⽂本或提供建议的层⾯，⽽是能够独⽴思考、规划并执⾏复杂的任务。⽆论是编写
并运⾏代码、浏览⽹⻚并总结信息，还是操作⽂件并交付最终成果，Manus都能在隔离的虚拟环境中
⾃主完成，真正实现“从指令到结果”的⼀站式服务。

研究表明，Manus 在 GAIA 基准测试中表现优异，超越了 OpenAI 的 Deep Research，展现出强⼤的
任务处理能⼒。

Manus 运⾏于云端虚拟机，采⽤多代理系统（MAS），适合个⼈和专业⽤⼾提升效率。
在Monica团队发布的演⽰视频中，Manus展现了惊艳的能⼒：它可以根据⽤⼾的需求，⾃动搜索资
料、分析数据、⽣成代码，甚⾄输出多格式⽂档（如PDF或Markdown）。这种⾼度⾃主性让它更像是⼀个“数字版个⼈助理”，能够完成⼏乎所有能在电脑上执⾏的⼯作。

加⼊内测
⽬前Manus还在内测阶段，但你可以通过官⽅⽹站申请体验。官⽹

核⼼功能

1. ⾃主决策与任务执⾏
   Manus内置先进的思考与规划能⼒，能够理解复杂指令，分解任务并调⽤适当的⼯具。例如，当⽤⼾
   要求“分析某⾏业趋势并⽣成报告”时，Manus会⾃⾏搜索最新数据、整理信息并输出结构化的⽂
   档，⽆需⽤⼾⼀步步⼲预。
2. 多⼯具集成
   从编写代码到处理⽂件，Manus⽀持多种⼯具的⽆缝调⽤。它不仅能⽣成代码，还能直接执⾏并调
   试，确保结果准确⽆误。此外，它还能浏览⽹⻚、提取关键信息并加以总结，为⽤⼾节省⼤量时间。
   3 .隔离运⾏环境
   Manus运⾏在独⽴的虚拟机中，确保任务执⾏的安全性与稳定性。这种设计不仅提⾼了效率，还避免
   了潜在的⼲扰，让⽤⼾可以放⼼交付复杂任务。
3. 多格式交付
   ⽆论是⽣成⽂本、表格还是可视化图表，Manus都能根据需求输出多样化的成果，满⾜个⼈⽤⼾到企
   业团队的⼴泛应⽤场景。

技术突破
为实现真正的⾃主智能，Manus采⽤三⼤技术创新：

1. MultipleAgent系统：
   规划代理(拆解任务逻辑)
   执⾏代理(调⽤⼯具实施)
   验证代理(结果质量审查)
   三⼤模块基于独⽴模型协同⼯作，模仿⼈类"思考-⾏动-检查"的完完整流程。
2. 多重签名验证体系：通过多模型交叉验证决策可靠性,避免单模型偏⻅⻛险。
3. 开源承诺：计划2025年内开源核⼼推理框架，降低开发者接⼊⻔槛。

应⽤场景
Manus 的应⽤场景⾮常⼴泛：
• 旅⾏规划：为您创建定制旅⾏指南，包含⾏程、推荐和地图。
• 股票分析：深⼊研究市场趋势，设计交互式仪表板，帮助您做出投资决策。
• 教育⽀持：为教师⽣成视频教学材料，解释如动量定律等复杂概念。
• 保险⽐较：对⽐不同保险政策，提供最佳决策建议。
• 综合研究：从学术论⽂到市场趋势，Manus 能整合信息，⽣成可操作的⻅解。

性能与基准测试
Manus 的显著优势在于其在 GAIA 基准测试中的表现。GAIA 是⼀个评估通⽤ AI 助⼿的基准，测试内容包括推理、多模态处理、⽹⻚浏览和⼯具使⽤能⼒。根据 GAIA 基准测试论⽂，GAIA 提出了 466 个现实世界问题，对⼈类来说概念上简单，但对⼤多数⾼级 AI 来说具有挑战性。⼈类在测试中得分 92%，⽽配备插件的 GPT-4 仅得 15%。

Manus 在所有三个难度级别上达到了新的最优状态（SOTA），超越了 OpenAI 的 Deep Research。根据 DataCamp 博客，Deep Research 由即将推出的 o3 模型驱动，适合市场分析、法律案例总结等任务。Manus 的表现优于此，表明其在任务处理能⼒上更胜⼀筹。

技术架构与局限性
Manus 的多代理系统（MAS）是其核⼼技术，通过云端虚拟机运⾏，确保性能和可扩展性。然⽽，根
据⼀些分析（如 mmssai.com 的⽂章），Manus 在专业领域（如法律合同审核、医疗诊断）仍依赖预
设⼯具链，缺乏真正的领域知识泛化能⼒。此外，其性能提升⾼度依赖模型进步（如 Claude 3.5 的代
码能⼒），并可能⾯临算⼒成本瓶颈。

⽤⼾反馈与市场影响

Manus 发布后，社交媒体上讨论热烈，许多⽤⼾申请邀请码测试。X ⽤⼾如 @caowei680006 和
@Randyxian 表达了对 Manus 的兴趣，称其为“真正的个⼈数字助理”，能执⾏⼏乎所有计算机任
务。这表明 Manus 在⽤⼾中引发了积极反响，但⽬前仍处于内部测试阶段，仅向部分媒体开放。

应⽤场景与未来展望

Manus 的应⽤场景⼴泛，包括但不限于：
• ⾦融领域：⽣成财务报告，分析股票趋势。
• 教育领域：为教师提供教学辅助材料。
• 个⼈⽣活：规划旅⾏⾏程，整合信息。

其潜⼒在于将 AI 从“⼯具”转变为“协作者”，如 aibase.com 所述，这标志着 AI 从对话式交互向任
务执⾏的跃迁。未来，Manus 可能进⼀步优化，解决数据隐私和责任归属等问题，如房产推荐中的信
息偏差责任问题。

Manus案例库
官⽹案例库地址：官⽹案例库地址

与AI Agent/⼤模型对⽐

1. 对⽐与争议
   与 OpenAI 的 Deep Research 相⽐，Manus 在 GAIA 基准测试中的表现更优，但其商业模式和算⼒成
   本仍需观察。⼀些分析指出，Manus 的多代理架构可能⾯临算⼒瓶颈，这可能影响其⼤规模应⽤。此
   外，⾃主执⾏任务可能引发数据隐私和责任归属争议，如 aibase.com 的⽂章所述，这需要进⼀步讨
   论。

2. 数据表：Manus 与 Deep Research 对⽐
   
   2025年AI模型对⽐：Manus vs. Coze， DeepSeek， Grok 3，Claude 3.7 Sonnet

Manus 体验报告
能⾃动完成任务并交付结果的AI代理
全部是在⼀个云端电脑上完成，AI⾃动思考分析、⾃动通过浏览器访问⽹站收集数据、完成内容撰写
最后在云端电脑运⾏各种程序并编写代码给你交付出相应的⽂档、⾳频、视觉、⽹站交互结果。
真实体验是⼀个任务运⾏的时间会很⻓，但是你可以⼲别的事情等待它完成。
总体来看交付的结果还是不错的。

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_35241329/article/details/146093699?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522fe5a1332d03bbd8beb1aca21b86f70a0%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=fe5a1332d03bbd8beb1aca21b86f70a0&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-21-146093699-null-null.nonecase&utm_term=manus