当DeepSeek的热潮尚未完全退去，国产AI赛道又迎来了一位新星——Manus。这款号称全球首款通用AI Agent的产品，自3月5日晚发布以来，迅速成为互联网上的焦点。
从官网访问量在发布4小时后突破千万，到社交媒体上的爆红，再到A股AI智能体指数单日暴涨超6%，相关概念股批量涨停，甚至邀请码被炒至上万元，Manus的热度可见一斑。然而，在这股热潮背后，人们也在思考：Manus能否复制DeepSeek的成功，成为国产AI智能体的新标杆？
然而，随着Manus测试样本的不断曝光，这款产品也陷入了口碑崩盘、虚假突破和饥饿营销的争议之中。
破圈意义大于实际能力
通过官方演示和多方实测，业界对Manus的能力有了新的认知。官方演示显示，Manus能够自主完成诸如简历筛选、股票分析等复杂任务，并且无需人工后期优化，可直接交付完整成果。它不仅在性能上远超OpenAI的同类产品，还创下了GAIA基准测试的新纪录。
在全网的测评内容中，Manus的使用者似乎只需发送一个任务或文件，就能迅速调用各类工具，实现编写和执行代码、浏览网页、操作应用等功能。它还能根据用户需求拆解任务，进行复杂的任务规划和执行。这正是Manus与DeepSeek的最大不同。
如果说DeepSeek是“知识型最强大脑”，专注于语言模型的极致优化，擅长知识推理、文本生成、数学计算和代码优化，例如法律合同润色、学术论文撰写和复杂语义解析等，那么Manus更像是“执行型打工人”，其核心能力在于调用工具链自动执行复杂任务并交付成果，比如实现“爬取财报→编写代码→部署网站”的端到端自动化流程。
在C端应用表现上，Manus似乎具备了跨领域协同的能力，看起来像是能够解放普通人双手，像人一样思考和行动的完美替代品。
业内人士分析指出，Manus本质上是将DeepSeek R1、cline、cloud studio等功能整合在一起，是一个成熟且可操作性强的AI Agent。但它的核心能力依然建立在底层大模型与工具链的协同调用之上。这也导致了Manus口碑的两极分化：一方面，追捧者认为其能够通过自动化处理财报分析、电商运营等任务，达到降本增效的目的；另一方面，批评者则指责其可能出现的突发性错误、隐性成本飙升以及在复杂流程中的失控风险。
基于Manus现阶段的表现，将其视为“数字化辅助工具人”或许比“全能替代者”更为恰当。华源证券认为，Manus的破圈意义远大于其目前的实际能力。它让市场看到了AI应用2.0时代下，任务式AI/Agent应该实现的目标——能够执行长任务步骤、具备异步自主执行能力。这与1.0时代的聊天机器人完全不同，因此被认为是一个不可小视的产业趋势节点。
Manus变体才是大杀器
尽管市场对Manus的实际能力存在分歧，但其对产业的意义不容忽视。Manus并非依赖底层模型的颠覆性突破，而是通过工程化手段整合现有技术，像“搭积木”一样构建出完整的任务执行闭环。
例如，Hugging Face的产品负责人Victor Mustar使用Manus编写了一个飞机小游戏；国内初创公司DeepWisdom的MetaGPT团队仅用3小时就利用开源框架复刻出了OpenManus；开源社区CAMEL-AI团队更是“0天”复刻出了Manus的通用智能体OWL。Manus范式对各家的最大启示或许是Agent的门槛并不高。
在这种模式下，Agent开发的关键在于高效整合现有资源，而非从零开始技术攻关。换句话说，重点在于“如何用好现有技术”，而不是“发明新技术”。通过工程整合、开源协作与用户体验优化，中小团队完全有可能打造出实用的Agent产品。
然而，随着Manus测试样本的增多，其在使用过程中暴露的局限性也揭示了该赛道的深层技术壁垒。据报道，科技媒体TechCrunch利用Manus测试了一系列任务，包括订外卖、预订餐厅位置、买机票等，但都出现了错误，导致任务中止或完成质量不高。
平安基金经理翟森在接受财联社采访时表示，尽管Manus的演示效果令人惊艳，但由于尚在测试期，可能存在资源不足的问题，目前一个任务代理的生成任务需要花费数小时。
这意味着，要实现真正的跨领域协同，仍需突破核心技术瓶颈——多领域知识的动态融合与语义对齐。这不仅需要突破领域壁垒带来的认知鸿沟，还要在实时交互中保持上下文一致性，同时兼顾任务目标的优先级动态调度以及资源的优化分配，最终在复杂场景下确保决策的准确性、时效性和可解释性。
这对Manus这样的实用型Agent产品在知识图谱构建、上下文感知算法、多模态交互协议及动态推理框架等方面提出了更加系统性的要求。而Manus的测试实践结果也为该赛道揭示了一个未来的关键趋势：AI Agent的竞争正从单一产品功能转向生态构建能力。
短期来看，垂直领域必然会涌现出更多“Manus变体”，即利用开源框架快速封装场景化Agent；长期而言，真正实现跨领域协同还需突破智能体操作系统的诞生和人机协作范式的重构这两大拐点。
当Agent不再是执行预设流程的工具，而是能够自主理解跨领域任务语义的“数字同事”时，解放打工人生产力的那一天或许真的就到来了。
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