关于Manus是“噱头”还是“技术大牛”的争议，目前业内观点呈现两极分化。
综合多方信息，可以从技术亮点、争议焦点及未来挑战三个维度进行分析：
一、技术亮点：AI Agent的整合与用户体验突破
1、任务执行的全流程自动化
Manus定位为“通用型AI Agent”，能够根据用户指令自主拆解复杂任务并完成全流程操作。
例如，用户发送简历压缩包后，Manus可自动解压、筛选关键信息、生成评估报告及表格，全程无需人工干预。
这种“端到端”的自动化能力，相比传统AI需分步交互的模式，显著提升了效率。
图片来源：Manus官网
2、多智能体协作与异步运行
Manus采用多代理架构，将任务分解为子任务并通过不同智能体协同完成，同时支持云端异步运行（用户关闭页面后仍可执行任务）。
其技术核心在于整合现有工具链（如Claude模型、雅虎金融API等），通过预设工作流实现跨应用操作，为用户提供一站式解决方案。
3、重新定义AI评估指标
与传统AI产品注重用户留存（DAU）不同，Manus提出以“AHPU”（用户使用AI完成任务的时间）为优化方向，旨在缩短任务耗时，减少人工介入。
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二、争议焦点：技术突破or营销泡沫？
1、技术创新的真实性存疑
业内普遍认为，Manus未自研底层大模型，主要依赖Claude、DeepSeek等现有模型，并整合开源工具链（如MetaGPT、Camel-Agent），本质是“套壳”而非底层技术突破。
例如，股票分析功能通过调用雅虎API生成图表，未涉及新算法。
2、营销过度与饥饿营销
Manus通过邀请码制度限制内测资格，导致邀请码被炒至数万元，被质疑为“饥饿营销”。
其宣传素材多依赖官方演示视频，真实用户体验有限，且海外关注度低迷，与“全球通用”定位不符。
图片来源：Manus官网
3、实际应用场景的局限性
演示案例（如PPT生成、房产调研）被指为“伪需求”。
例如，房产选购依赖实地考察与中介经验，AI难以替代；股票分析的准确性也受限于数据源与模型能力。
三、未来挑战：成本、竞争与商业化
1、高昂的运营成本
单次任务调用成本约2美元，虽仅为OpenAI同类产品的1/10，但对比国内免费大模型（如豆包）仍显昂贵。
若大规模开放使用，算力与资金压力可能超出创业公司承受范围。
2、市场竞争与开源替代
百度、字节等巨头的AI Agent已实现部分功能（如字节“扣子”支持自定义Bot搭建），且开源项目（如OpenManus）提供免费替代方案，进一步挤压Manus的差异化空间。
3、用户付费意愿与商业模式
当前用户对AI付费接受度较低，参考AI程序员Devin（月费500美元）的低普及率，Manus需探索成本与定价的平衡点，否则可能陷入“叫好不叫座”的困境。
总结：潜力与风险并存
Manus在AI Agent的整合应用与用户体验上确有创新，但其技术壁垒较低，核心能力依赖现有工具链，尚未达到DeepSeek级别的底层突破。
短期内，其热度可能因营销推动维持，但长期需解决成本、实用性及竞争压力问题。
未来，Manus能否从“黑红”走向“长红”，取决于团队能否兑现技术优化承诺，并在商业化路径上找到突破口。
让子弹再飞一会，或许是当下最理性的态度。
以上就是对AI智能体Manus的相关介绍。需注意的是，本文所涉的文章观点，仅代表笔者个人观点，不代表本平台的任何立场，不构成任何股票推荐及投资建议，个股过往数据不预示未来表现，投资需谨慎。想了解更多投资理财知识资讯，请关注私募排排网。
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