短短幾天，Manus 成了衡量 AI 產(chǎn)品優(yōu)劣的最佳試金石。

近期，Manus 在海外的熱度暴漲，外國大 V 自發(fā)在 X 平臺轉發(fā)宣傳，《福布斯》更是直接蓋章定調(diào)，冠上了「第二個 DeepSeek 時刻」的稱號。

讓子彈再飛一會兒，卻凈是反轉、反轉、再反轉。噪聲太多，容易淹沒對一款產(chǎn)品的價值判斷。

AI Agent 在業(yè)內(nèi)的落地早已心照不宣。

底層模型的進步，Deep Research 的廣泛普及，都為猶在襁褓的 Manus 這次席卷全網(wǎng)掃除了不少認知障礙。

在喧囂之外，我們需要重新審視，一個套殼 AI 產(chǎn)品對用戶和行業(yè)是否有價值？在 AI 快速迭代的今天，創(chuàng)新的定義是什么？

Manus 海外風評如何

Manus 的爆火來得猝不及防，以至于連團隊也沒有準備好迎接這潑天的流量。

合伙人張濤近日發(fā)文稱低估了大眾的熱情，目前服務器資源無法滿足市場需求，因此只好采用邀請碼機制。

同時，他也表示團隊正在全力輸出，爭取讓大家早日體驗到更好的產(chǎn)品。

與刻意降低國內(nèi)存在感的策略不同，Manus 這幾天反而向不少海外 X 博主、以及 Reddit 平臺開放不少邀請碼，有意借勢推高熱度。

@deedydas 讓 Manus 對特斯拉股票進行專業(yè)的分析，結果它在大約一個小時內(nèi)完成了通常需要大約兩周才能完成的的專業(yè)級工作。 這效率，不比打工人好用（ 不是 ）。

先別羨慕 AI 三小時做的小游戲，9 天賺 12 萬，Manus 也能做。@_akhaliq 讓 Manus 用 three.js 打造一款無盡跑酷游戲，游戲畫面有些粗糙，但機制相當完善。

搞錢才是王道，這也是網(wǎng)友對 Manus 呼聲最高的要求。

使用 Manus 構建一個儀表板，篩選出日本符合收購條件的上市公司作為潛在的收購目標，還能打造成 90 年代風格的日本視頻游戲。

結果也是完美交付，讓人挑不出毛病。

游戲地址：https://zaomhjnv.Manus.space/

@LamarDealMaker 對 Manus 的能力贊不絕口，稱其為最瘋狂的 AI Agent。

Manus AI 在極短的時間內(nèi)為他規(guī)劃了一次為期兩個月的家庭旅行，路線涵蓋澳大利亞、新西蘭、阿根廷和南極洲，安排得滴水不漏。

并且，它還能夠自動分配任務、瀏覽網(wǎng)頁研究，最終奉上了一份涵蓋住宿、預算和美食指南的詳細行程。

另一位用戶 @ivanfioravanti 則秀出了 Manus AI 用 p5js 做的動畫，創(chuàng)意和效果雙雙在線。

Hugging Face 的產(chǎn)品負責人稱 Manus 是「我用過的最令人印象深刻的 AI 工具」。AI 政策研究員 Dean Ball 將 Manus 描述為「最復雜的 AI 計算」。

要說 Manus 的重量級背書，絕對少不了兩位比較重磅的人物。

一位是 Twitter 創(chuàng)始人 Jack Dorsey，直接甩出了「excellent」的評價，言簡意賅但分量十足。 另一位則是 X 博主 Rowan Cheung，他所創(chuàng)立的 therundownai 可以說是 X 平臺閱讀量最大的 AI 新聞快訊自媒體。

Rowan 前幾天還沒體驗 Manus，卻在海外率先喊出「中國第二個 DeepSeek 」。截至目前，那條推文也在 X 平臺狂攬 276 萬的閱讀量。

直到最近，Manus 團隊也向 Rowan Cheung 分享了邀請碼。

創(chuàng)建 Rowan Cheung 的傳記、并據(jù)此部署網(wǎng)站；分析舊金山最佳租車地點；創(chuàng)建一門關于內(nèi)容創(chuàng)作 AI 的完整課程，Manus 的表現(xiàn)也都可圈可點。

先說好評，還有差評，@mckaywrigley 給 Manus 打了個大大的好評，認為它的底層代理模型和 UI 都做得無可挑剔，但這位博主也話里有話，主打一個未來可期，點到即止。

@ai_for_success 是最早一批點贊 Manus 的博主。 同樣地，他其實最開始并未拿到邀請碼。

體驗后，他表示，「Manus AI 太瘋狂了，我以前從未使用過類似的東西。 」還特意加了個免責聲明，說自己沒拿 Manus 一分錢。

盡管案例很高大上，但問題是計算是否正確，他的心里也沒底。

相比 OpenAI 的 Deep Research，醫(yī)學博士 @DeryaTR_ 就指出 Manus 歷經(jīng)兩輪嘗試，都未能順利完成任務，且耗費時間過長。

有趣的是，Manus 創(chuàng)始人季逸超今天在 X 平臺發(fā)文稱，為了提高 Manus 系統(tǒng)性能、降低故障率，結果用戶的會話運行時間更長，且由于系統(tǒng)負荷過重，故障率又開始回升。

站在福布斯的另一端，外媒 TechCrunch 則指出 Manus 可能不是中國的第二個「DeepSeek 時刻」，幾輪體驗下來都以任務失敗告終。

極致的套殼，就是勝利

Manus 爆火后，網(wǎng)友們拋出的頭號疑問是，它真有技術壁壘嗎？

張濤曾在混沌學園的采訪中談到，單純的「套殼」（即直接使用大模型的技術輸出）在 AI 普及的背景下，難以成為核心壁壘。真正重要的是找到市場需求和商業(yè)邏輯，利用 AI 這個「通用商品」創(chuàng)造獨特的價值。

換句話說，套殼只是起點，關鍵在于如何構建需求驅(qū)動的差異化優(yōu)勢。

昨日，網(wǎng)友 @jianxliao 因為疑似套出 Manus 系統(tǒng)提示詞和運行代碼，引來了季逸超的回應。

回應的細節(jié)很多，但較為值得關注的是，當被問及 Manus 的基礎模型時，他表示目前使用的是 Claude 和 Qwen 微調(diào)模型。并且，Manus 采用多 agent 協(xié)作的架構設計。

早在 Manus 嶄露頭角前，海外如 OpenAI 的 Deep Research 已是相對成熟的產(chǎn)品。據(jù) The Information 報道，OpenAI 甚至還計劃推出一款每月高達 2 萬美元的博士級 Agent。

某種意義上，Manus 的成功像是「摸著前人石頭過河」。

技術若無熱度，便如深谷孤響，Manus 有了足夠的熱度和關注，也吸引更多人投入資源和精力去研究、復現(xiàn)甚至開源類似的技術。

最近，MetaGPT 的 4 名團隊成員在 GitHub 發(fā)布了名為「OpenManus」的開源項目，旨在復刻 Manus 的核心功能，同時大幅降低使用門檻。

團隊宣稱，該項目僅花費了 3 小時便開發(fā)完成。

快是快了，但這種速度帶來的代價是功能和效果上的妥協(xié)，OpenManus 更偏向技術驗證和社區(qū)協(xié)作，功能深度也更聚焦，無法像 Manus 那樣覆蓋廣泛場景。

截至發(fā)稿前，OpenManus 在 GitHub 已收獲超 2.6 萬的星標。

據(jù)官方介紹，OpenManus 支持 SEO 審計與報告生成，同時采用輕量化設計。其基于 MetaGPT 的多智能體協(xié)作框架，支持利用不同角色分工并自動化生成代碼與文檔。

此外，OpenManus 的開源特性，允許社區(qū)為其貢獻擴展功能。該項目的底層支持來自 Anthropic 的 computer-use 和 browser-use。

GitHub ：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus?tab=readme-ov-file

置身于風暴中心，OpenManus 背后的四名成員連同他們的過往經(jīng)歷，迅速被媒體扒出：

梁新兵：華東師范大學碩士，曾參與爆款 AI Agent 項目 Data Interpreter 的開發(fā)。

張佳釔：中國人民大學高瓴人工智能學院本科生，目前在香港科技大學（廣州）攻讀博士，其參與的智能體框架 AFlow 剛被深度學習頂會 ICLR 2025 接收。

向勁宇：西南交通大學應用物理學本科，曾在 2024 年阿里巴巴全球數(shù)學競賽 AI 賽道斬獲全球第二。

于兆洋：中國人民大學高瓴人工智能學院本科生，與校友張佳釔曾憑 MathAI 方案在阿里數(shù)學競賽 AI 賽道拿下全球第三。

同樣在 3 月 7 日，CAMEL AI 的 OWL 項目公布，并劍指 Manus。

官方表示 OWL 直接做到開源界 GAIA 性能天花板，達到了 58.18%，超越 Hugging Face 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表現(xiàn)。

在官方給出的演示案例中，讓 OWL 查詢今天倫敦有哪些電影上映。

它會自動生成待辦事項規(guī)劃并編寫任務清單，開始瀏覽網(wǎng)頁，搜索倫敦地區(qū)符合條件的電影院。

整個過程宛如真人操作，流暢地執(zhí)行滾動、點擊、輸入以及實時信息檢索等步驟，最終為用戶呈上一份詳盡的當日電影總結報告。

據(jù) CAMEL AI 介紹，OWL 通過逆向工程將 Manus 工作流拆解為 6 步，并開源所有模塊；支持 GitHub 一鍵 clone，同時工具鏈能夠自由擴展，執(zhí)行環(huán)境也支持云端和本地任選。

CAMEL AI 強調(diào)，OWL 完全免費，且優(yōu)化了 Token 消耗。

GitHub ：https://github.com/camel-ai/owl

然而，與這些后續(xù)開源項目相比，Manus 的真正優(yōu)勢在于更早抓住了行業(yè)痛點，如何將復雜多智能體協(xié)作技術轉化為用戶可感知的價值。

精心設計的用戶界面、相對透明的流程優(yōu)化，Manus 將復雜的技術包裝成了易于理解和使用的產(chǎn)品，也為第一波熱度添柴加火。

并且，Manus 的爆火，某種程度上源于它在對的時間踩中了風口。

黃仁勛曾經(jīng)在 CES 預言，隨著 AI Agent 浪潮席卷，未來 IT 部門將轉型為 AI「員工」的人力資源部門。正是基于這一趨勢，Manus 向用戶展示了一個能夠有效管理多個 AI 智能體協(xié)作的平臺。

誠然，業(yè)內(nèi)雖對「套殼」嗤之以鼻，套殼可以是起點，不應該是終點。

但用季逸超的話來說，極致的套殼就是勝利。Manus 能夠?qū)F(xiàn)有技術包裝并推出滿足用戶需求的產(chǎn)品，應用端的創(chuàng)新同樣不可忽視。

類似的案例比比皆是，同樣作為現(xiàn)象級產(chǎn)品，AI 搜索引擎 Perplexity 也因為「套殼」而置于風口浪尖之上，但其創(chuàng)始人 Aravind 卻也看得通透：

只有當你真正有了值得「護」的東西時，護城河才有意義。人們可以將 Perplexity 看做是一個 AI 套殼，但成為一個擁有十萬用戶的套殼產(chǎn)品顯然比擁有自有模型卻沒有用戶更有意義。

Perplexity 采取的策略奏效了。發(fā)展不過三年，月活躍用戶已逼近 1 億，龐大的用戶基礎，隨之而來的海量搜索數(shù)據(jù)，其市場影響力也在日漸增強。

他們的成功路徑清晰可見，先打造產(chǎn)品、緊盯市場需求，然后通過不斷迭代產(chǎn)品來收集用戶反饋和搜索行為數(shù)據(jù)，為后續(xù)自研模型打下了堅實基礎。

資本市場的正反饋對這種商業(yè)模式給予了有力背書，Perplexity 的市場估值實現(xiàn)「三級跳」，在去年 12 月完成新一輪融資后，一路飆升至 90 億美元。

流量如潮水，Manus 的長期價值是否經(jīng)得起考驗，仍有待時間的考驗。

但在此之前，對于絕大多數(shù) AI 初創(chuàng)企業(yè)來說，先果斷抓住市場中那一小塊關鍵紅利，循序漸進地積累實力。當這些短期紅利轉化為企業(yè)自身實力后，技術壁壘或許也就水到渠成。

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