从“聊天机器人”到“数字协作者”，中国团队如何用“知行合一”的AI之手重构未来工作流？
“DeepSeek之后，又一个科技圈的不眠之夜。”2025年3月6日凌晨，全球AI从业者的目光被一款名为Manus的中国造AI Agent点燃。社交媒体上，用户为获取一个内测邀请码彻夜蹲守，有人惊叹“这才是真正的通用智能体”，也有人预言“它将取代90%的初级白领工作”，这个由Monica.im团队打造的全球首款通用型Agent，究竟有何魔力？答案藏在它的名字里——“Manus”，拉丁语意为“手”，取自“知行合一”（Mens et Manus）。它不再只是回答问题的大脑，而是成为一双能调用工具、执行任务的“手”，让AI从“建议者”跃升为“行动者”
官网演示视频：
Manus首创的Multiple Agent架构，将任务拆解为规划、执行、验证三个模块。例如筛选简历时，规划代理分解任务为“解压→分析→排名”，执行代理调用Python生成Excel表格，验证代理交叉核对数据准确性。每个代理独立运行于沙盒环境，避免干扰，又能通过记忆功能学习用户偏好（如偏好表格呈现）
在评估通用AI助手真实问题解决能力的GAIA测试中，Manus以远超OpenAI同类产品的成绩刷新纪录，尤其在长尾任务（如跨平台视频检索）中展现出惊人的鲁棒性。其技术哲学“Less Structure, More Intelligence”，通过灵活架构让能力自然涌现，而非预设功能模块
用户下达指令后，Manus可脱离本地设备在云端异步运行。就像“下班前吩咐实习生”，即使关闭电脑，它仍能完成任务后自动推送结果。这种7×24小时待命的特性，让它成为真正意义上的“数字员工”
用户上传压缩包后，Manus自动解压、逐页分析简历，根据强化学习经验生成候选人分级，并编写Python脚本输出Excel表格。更惊艳的是，它能记住用户偏好，下次直接以表格呈现结果
输入预算和需求（安全社区、优质学校），Manus自动爬取房产数据，编写程序计算可负担房价，生成包含社区安全分析、推荐房源和资源链接的报告，效率远超传统中介
分析英伟达、台积电股价相关性时，Manus调用雅虎金融API获取数据，交叉验证准确性，并用Python生成可视化图表和因果分析报告，堪比专业分析师
其他爆款用例：
- 旅行规划：定制日本7天求婚行程，附HTML手册与地图
- 教育创新：为中学教师生成动量守恒定律动画演示
- 保险决策：对比条款生成最佳方案表
Manus的背后是连续创业者肖弘的十年磨一剑。从2015年失败的校园社交项目，到2020年百万用户的微信公众号工具，再到2022年抓住大模型风口创立Monica，他的团队始终聚焦“工具即服务”。通过海外市场差异化策略（如异步处理、多语言支持），Monica用户已突破1000万，而Manus的推出标志着从“功能聚合”到“能力创造”的战略转型
- 隐私与责任：房产推荐若存在信息偏差，责任归属成谜
- 职业冲击：分析师、文员、中介等岗位或面临重构
- 技术局限：专业领域（如法律、医疗）仍需预设工具链
正如创始人肖弘所言：“当前Agent仍是‘功能机’。”若将AGI比作自动驾驶，Manus或许处于L2-L3级——能处理明确场景，但尚未达到人类的全局认知
Manus的爆发不仅是技术胜利，更是一场关于协作范式的革命。当AI从“服从指令的工具”进化为“拥有执行自主权的协作者”，人类的核心价值将转向创造性目标制定，而教育、管理、甚至伦理体系都需重新思考。
正如拉丁谚语所言：“Manus multae cor unum”（众手一心）。此刻，这双AI之手已推开未来之门，而门后的世界，正等待我们以新的智慧与之共舞。
（内测资格一码难求，手速决定生产力！）
原文链接：https://www.aolifu.org/article/manus
