封面来源 ｜AINEWS
01 Manus，通用 AI Agent
一款通用AI Agent产品，Manus首席科学家这样介绍它。要理解AI Agent，先从AI的两类演进角度来切入。
在AI 1.0时代，AI四小龙是典型代表，这期间AI的主要特点是依赖单一数据集训练固定模型，适用于特定场景。进入AI 2.0时代，AI六小虎形成竞争格局，核心突破在于，它从固定任务到自我学习，从被动响应走向主动推理，开始具备规划、逻辑推理和执行能力。
从AI 2.0时代的多层级演进看。第一阶段是Chatbot、Copilot，以初期的ChatGPT为代表，能够进行基本对话但缺乏复杂推理能力。第二阶段是推理模型，如OpenAI-O1、DeepSeek-R1等，具备强大的逻辑推理能力，并能处理更复杂的任务。第三阶段将进入AI Agent时代，如Manus的出现，可以独立完成复杂目标任务。
简而言之，Chatbot、Copilot和Agent的核心区别在于人机交互的深度。Chatbot只是简单的对话交互，依赖用户输入；Copilot增强了用户能力，但仍需人类指挥；Agent则较少需要人类参与，人类仅作为指导的角色出现。
从概念上理解Agent，需要回溯其起源。哲学中的Agent指的是具备欲望、信念、意图与行动能力的实体。从技术角度看，Agent可以理解为具备一定自主决策能力和执行能力的智能程序。
大模型出现之前，Agent的研究主要集中于特定任务，如围棋，重点是算法设计和训练策略，而忽视了通用能力的发展，如知识记忆、长期规划和泛化能力。大模型（LLM）的兴起改变了这一现状，使得Agent不仅具备强大的自然语言理解能力，还能自主学习、知识迁移，并适应更广泛的应用场景。
所谓“通用” AI Agent，核心需要打破“预设工作流”限制。比如Manus的核心特性在于，它无需预设Workflow。这意味着Manus能够真正适应各种场景，而不会被限定在特定任务中。
这样也就能理解Manus的爆火，它不仅是一个聊天助手或自动化工具，而是一个真正的智能体，填补了概念到执行之间的鸿沟。同时，用户真正也真正“看见”了Manus的能力。如果说，L1时代的“看见”是ChatGPT吐字，L2时代的“看见”是DeepSeekde的思维链，而L3时代的“看见”是Manus在独立工作并交付成果。
总之，Manus代表了AI Agent时代的范式转变，当传统AI产品往往停留在想法生成阶段时，Manus能够完成规划、执行、归纳，并最终交付成果。这就是Manus的核心价值。
02 从概念到应用，Manus能做什么？
在Manus官网上，可以看到50个官方实例和140多个用户实例，涵盖研究，生活，数据分析，教育，生产力等方向，展示了其在不同领域的应用场景和效果。这些实例中包含NVIDIA盈利报告分析、美国AI政策研究、整理YC中的公司列表、CRM公司调查……
选择一个官方案例来看，了解其运行逻辑，具体以审查财务报表为例。
从输入端看，用户上传了费用支持文件与财务报表，请求Manus对财务报表进行初步审查，方法是将财务报表与费用支持Excel文件的内容数据进行对比。
输入端截图（来源：Manus官网）
忽略过程运行，从输出端看。最终Manus会输出财务审核报告，以及多个过程文件（todo清单、以及Excel处理过程文件）。
交付的全部文件（来源：Manus官网）
todo清单（来源：Manus官网）
财务审核报告（原报告为PDF英文，经百工驿翻译并转为图片）总共发现了多处差异。
比如财务报表中的月度费用汇总与支持工作文件中的详细数据存在三个行项目不匹配的情况；财务报表中缺少两个预算项目，但在支持性工作文件中存在；供应商之间可能存在潜在的错误分类问题等。
整个过程证明了技术路线的可行性，辅之以专业审核，审查任务的自动化程度也将大规模提升。
交付的报告文件（来源：Manus官网）
站在类似实例的整体流程出发，用户不仅能清晰感知Manus的每一步操作，还可以在关键节点进行干预和调整。
首先，用户会看到Manus规划任务，并生成一份详尽的待办清单（To-Do List）；接着，Manus开始执行清单，无论是访问网页、调用 API、编写代码，还是其他操作，用户都能实时追踪其工作过程；随后，Manus进行任务归纳和总结，在核对每项任务完成情况的同时，将各个步骤整合成连贯的输出；最终，Manus交付完整成果，可能是一份PDF文件、一个网页、一段文案，甚至是一个程序或代码。
03 Manus的哲学
Less structure，More intelligence，这是Manus坚信的哲学。
其本质是对涌现的信任——当数据足够优质、模型足够强大、架构足够灵活、工程足够扎实，那么很多产品特性就会出现涌现。这一哲学提醒我们：在追求效率与控制的同时，需为不确定性、创造力和自我进化保留空间。
对于传统从业者而言，Manus也带来几点启示。
第一，Manus的自主任务执行能力（如生成财报分析、代码编写、数据调研等）表明，AI正在替代传统流程化工作。从业者要从“工具使用者”向“策略设计者”转型，并需掌握基础的AI原理和交互逻辑。AI素养或是未来竞争力的关键。
第二，Manus替代了基础的数据处理与报告生成，但仍需要人类介入复杂决策。传统行业需更多既懂业务又懂技术的复合型人才。未来，AI将重塑职业分工，催生新岗位的同时淘汰重复性工作。
第三，传统行业的层级决策模式难以适应AI的高效执行。Manus的多智能体协作架构（规划代理、执行代理、验证代理分工）及其在企业的应用案例，揭示了组织形态需向灵活性与开放性转型。
总之，Manus的爆火，本质是技术革命对传统模式的冲击。对从业者而言，适应性与创造性是抵御替代风险的核心：个人需升级技能，职业需重新定位，组织需重构协作模式。正如Manus团队通过工程创新突破技术边界，传统行业亦需在“AI赋能”与“人类价值”的平衡中寻找进化路径。
（完）
参考资料：
独家对话肖弘.张小珺商业访谈录
Manus官网案例信息
中国AI Agent行业研究报告.甲子光年
Manus没有秘密.科技KOL明浩
海外 AI 圈，开始讨论 Manus.极客公园
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