All rights reserved 昨日財經夜讀&潘旭東財經說

經過上周五的暴跌，本周前三天的猶抱琵琶半遮面似的緩慢修復，今天大A突然揚眉吐氣，滬指、深指、創業板分別跳空上漲1.17%、1.77%和2.02%。滬深兩市總成交額達1.9萬億元，較前一日明顯放量。逾150股漲停或漲超10%，市場情緒直接被點燃。

而能把A股“驚”動的急先鋒卻是“AI智能體”板塊，全天領漲，收漲達8.46%。這是出了什么“幺蛾子”？原來是Manus發布。什么是Manus？它有什么作用？它發布的意義究竟在哪里？

NO.1 從"思考"到"行動"的革命性跨越

今晨，中國Monica團隊正式發布全球首款通用型AI智能體Manus。這個名字源自拉丁語"手"，寓意著它不僅是一個會思考的數字大腦，更是能將人類想法轉化為現實的"執行者"。

與傳統AI只能生成文本或簡單回答不同，Manus開創了"甩手不管"的全新模式：用戶只需要提出需求，比如：給我做出一款類似某個，具有什么特點、功能的單機游戲……它就能在云端自主完成信息收集、工具調用、數據分析、成果輸出等全流程操作，最終直接交付成果，而不是給出建議。

Manus的發布被外界稱為中國人工智能領域里程碑式的突破。

NO.2 重新定義人機協作范式

這么描述恐怕依然讓人云里霧里不知所云。那么，簡單來對比一下，與現有的AI產品相比，Manus有哪些與眾不同：

超越聊天機器人：ChatGPT等對話模型擅長知識問答，但無法獨立完成文件處理、數據分析等實際工作；

突破垂直領域限制：Claude等工具型AI局限于特定功能，而Manus能在金融分析、教育課程開發、旅行規劃等51個場景無縫切換；

性能實現跨越式提升：在權威的GAIA基準測試中，Manus在復雜任務處理能力上全面超越OpenAI同類產品，其多智能體架構更被視為邁向AGI（通用人工智能）的重要一步。

NO.3 智能體時代的三大核心突破

這一段說點技術性的，沒興趣的讀者可以跳過，后面還有具體的案例分享。

首先，Manus具備獨立處理復雜任務的能力，即自主執行能力。例如在篩選簡歷時，它會自動解壓縮文件、分析關鍵信息、創建評估表格，并根據用戶反饋優化后續流程。更令人驚嘆的是，這些操作可以在用戶關閉設備后持續運行，完成后通過通知推送結果。

其次，通過集成代碼編寫、網頁瀏覽、應用操作等模塊，Manus構建了完整的跨領域數字工具生態。在房產篩選案例中，它不僅能抓取社區安全數據、分析學校排名，還會自動生成Python程序計算購房預算，最終輸出包含地圖標注和對比圖表的綜合報告。

最后，不同于一次性交互的AI，Manus具有持續進化的記憶系統，它能記住用戶的歷史指令和偏好。當用戶要求"下次直接生成表格"時，它會將這一規則存入知識庫，在后續任務中自動應用，實現個性化能力迭代。

NO.4 開啟智能體時代的無限可能

Manus的發布標志著AI從"輔助決策"向"自主執行"的范式革命。在專業領域，它可以替代基礎研究人員完成文獻綜述，協助金融分析師制作投資報告；在日常生活中，能自動生成個性化健身計劃，甚至管理在線商鋪運營。更值得關注的是，團隊計劃開源部分技術，這將加速AI智能體在教育、醫療、制造等領域的普及應用。

正如其創始人所言："Manus不是冰冷的代碼集合，而是擴展人類能力的數字伙伴。"當AI真正學會像人類一樣思考與行動，我們正在見證的不僅是技術的突破，更是整個社會生產力的躍升。

忽如一夜春風來，千樹萬樹梨花開。當我們每天或還在埋頭刷著視頻，或在“一塵不變”的工作崗位打著“螺絲”，或在眼花繚亂的科技進步中手足無措時，這場靜默的革命，如狂風暴雨般襲來，它或許將徹底重構未來十年人類的工作與生活方式，而我們，只能如滄海之扁舟被裹挾著，在這日新月異的時代里見證奇跡，感嘆光陰你且慢行！

附案例解析：Manus如何在30分鐘內完成企業招聘全流程

----本案例由AI整合，版權未知

任務背景

某科技公司HR部門需在一周內完成200份簡歷篩選，要求候選人具備Python開發經驗且熟悉機器學習框架。傳統人工篩選需耗時3天，且存在標準不統一的風險。

執行流程

1.需求輸入（1分鐘）

HR通過自然語言描述任務："篩選具備Python開發和機器學習經驗的候選人，優先考慮有項目實戰案例的應聘者，生成結構化評估表并標注重點候選人"。

2.智能預處理（5分鐘）

Manus自動解壓包含200份簡歷的壓縮包，識別文檔格式（Word/PDF），建立臨時存儲庫。通過OCR技術提取掃描件文字，對特殊符號（如編程語言名稱）進行語義標注。

3.動態規則學習（8分鐘）

-基礎過濾：根據"Python"、"TensorFlow"等關鍵詞建立正則表達式匹配模型；

-經驗量化：分析教育背景、項目經歷字段，通過TF-IDF算法計算技能匹配度；

-異常檢測：標記工作經歷斷層超過18個月的簡歷。

4.異步任務處理（15分鐘）

HR可隨時關閉終端設備，Manus在云端持續運行：

-調用LinkedIn API驗證候選人資質

-對候選人GitHub賬號進行代碼風格分析

-生成包含12個維度的評估矩陣（技術深度/項目復雜度/團隊協作等）

5.人機協同優化（3分鐘）

HR在通勤途中通過手機端查看初步結果，提出"增加算法競賽經歷權重"的新要求。Manus立即更新評估模型，對已處理簡歷進行二次篩選，重點標注ACM競賽獲獎者。

6.成果交付（2分鐘）

最終輸出包含：

-按匹配度排序的候選人清單（TOP30）

-可視化能力雷達圖

-定制化面試問題建議（如針對TensorFlow版本兼容性的追問）

-自動生成的面試邀約郵件模板

技術亮點

-動態任務拆分：將招聘流程分解為17個子任務，通過多智能體并行處理

-知識圖譜構建：實時抓取行業薪資數據，建立候選人能力與市場價值的映射關系

-風險預警機制：自動標記存在簡歷造假嫌疑的候選人（如學歷時間線沖突）

這個案例展示了Manus如何將傳統需要多崗位協作的工作流程壓縮到單個智能體完成，其核心突破在于實現了"任務理解-工具調用-結果驗證"的閉環能力。當HR在系統設置中勾選"下次自動過濾非某某院校簡歷"時，Manus會將該規則存入個性化知識庫，在后續招聘任務中自動應用，真正實現了AI助手的持續進化。