Manus的走红速度之快，质疑声也随之而来。
3月6日凌晨，华人团队Monica.im突然发布了Manus，自称这是“全球首款通用agent产品”。与普通的聊天机器人（如ChatGPT）仅能提供文本对话服务不同，Manus能够像真人一样，独立在电脑上完成从规划、执行到交付成果的全流程任务。
以官网的一个例子来说明，当你提出“7天的日本行程及求婚建议”的需求时，Manus会思考并拆解任务，列出待办事项。它会像人类一样浏览不同的网页，综合各类需求，最终生成方案和图表。它甚至还会为了找到最便宜的机票价格，编写一个爬虫程序来对比不同网站的定价。最终生成的成果包括7天的行程安排、浪漫的求婚地点汇总、一份日本旅游研究、一份HTML文件以及一份待办事项清单。
这个agent不仅能帮我们思考，还能帮我们完成任务。初次看到时，我也感到惊艳，但没想到它的火爆程度远超预期。
Manus迅速刷屏，在国内社交网络上的热度堪比Deepseek。甚至有人调侃，同天发布的阿里最新开源推理模型通义千问QwQ-32B，成了“AI界的汪峰”。
然而，24小时后，Manus的口碑从走红转向“崩盘”。邀请码被质疑为饥饿营销，各种刷屏消息也被认为是过度营销。Manus不得不回应，称从未出售邀请码，也没有进行付费推广。
通用人工智能，并非如此使用
首先必须承认，作为一款agent，Manus确实令人惊艳，至少对我们这样的普通用户来说如此。开发者的专业分析也认为，这款产品的完成度非常高。
然而，让市场兴奋的并非一个效果惊艳的agent，而是“通用人工智能”的概念。
没错，资本市场因此兴奋不已。受Manus发布消息的影响，3月6日，A股放量反弹，沪指小幅高开后全天震荡上行，收盘上涨1.17%，深证成指和创业板指也双双收涨。
在社交媒体上，搜索“Manus+通用人工智能”，会发现无数标题为“通用人工智能来了”的文章在传播Manus。
然而，我们都知道，通用人工智能离我们还很遥远，OpenAI也只敢说自己的终极目标是追求AGI（通用人工智能）。问题在于，Manus在舆论场上被从产品创新切换到了技术创新，成为了“通用人工智能”的代表。
无论如何，对AI题材充满饥渴的二级市场，因此获得了强心针。
Manus的官网示例展示了其强大的功能。
国盛证券表示，Manus在三个难度级别上实现了SOTA（最先进性能），可能“引爆AI Agent和云服务方向”。中信建投则信心满满地预测，国内AI爆款应用将密集出现，2025年有望成为AI Agent元年。
最近两天，重仓软件开发的信创ETF基金、大数据产业ETF、人工智能ETF等基金均大幅上涨。
有趣的是，由于真格基金投资了Monica，真格基金相关的AI科技上市公司也被网友视为“Manus概念股”。例如，同样被真格基金投资、主打“AI营销”的公关公司蓝色光标，在3月6日直接涨停。
于是，人们更倾向于将Manus与DeepSeek相提并论，称其为“国运级别的agent”，认为它让我们看到了实现AGI的曙光。
可以说，Manus的出现恰逢其时，填补了市场对宏大叙事的渴望。由于产品处于内测阶段，仅通过邀请码开放使用，Manus迅速进入供不应求的状态。
这自然引发了过度营销的质疑。再加上绝大多数人没有获得邀请码，能够试用的人几乎都是媒体，且给出的评价过于一致，忽视了产品可能存在的缺点和未来发展障碍，这让人们怀疑Manus是否在刻意进行饥饿营销。
然而，更多人害怕错过可能的机会。一个佐证是，Manus的邀请码在闲鱼上一度被炒到5万、10万元。
惊艳，但不一定强大
Manus将自己定义为“全球首款通用agent产品”。从用户的角度来看，所谓的“通用”意味着它能够调用各种工具和大模型来完成任务。
要实现这一点，产品需要具备强大的学习和工具泛化能力（能够使用各种应用）、强大的记忆能力（记住前后操作，避免出现“幻觉”）、以及云计算能力（独立完成任务并输出结果）。
Manus在GAIA基准测试中取得了SOTA（最先进性能）的成绩，显示其性能超越了OpenAI的同层次大模型。此外，单次任务的执行费用为2美元，仅为OpenAI的1/10。看起来既便宜又好用。
知识星球创始人吴鲁加在其公众号文章中表示，与同类产品相比，Manus更加简单易用。他还认为，Manus的完成度很高，而不仅仅是一个粗糙的MVP（最小可行产品）。
然而，那些同样从事产品开发的人也知道，一款惊艳的产品未必在市场上具有很强的竞争力。
开发者们质疑，Manus是否真的具备技术壁垒？事实上，字节、阿里、腾讯等公司都已经开发了类似功能的智能体，只是尚未找到将它们统一起来的方法。Manus在用户体验上指明了一条可行的道路，但也降低了大厂复制的难度。
从产品层面来看，Manus并没有太多核心技术。本质上，Manus是一个“套壳”产品，其模型能力依赖于Anthropic的Claude。据01Founder分析，其技术架构可能还包括专用的强化学习小模型（基于通义千问Qwen）和自研工具包生态。即便如此，Manus仍未解决“幻觉”问题。
不够强大或门槛不高，成为Manus被质疑的另一个原因。看了两天资料，我发现即使是像我这样的小白也能理解社交平台上的讲解，这意味着对于许多团队来说，Manus的功能可能是“我上我也行”的程度。有人甚至在社交平台上调侃：“飞书或者coze做不到吗？”
更令人惊讶的是，有人在字节的扣子上用几个小时时间，做出了一个开源的Manus，并贴出了产品截图。
目前在GitHub和Huggingface社区中，已经出现了多个初步实现Manus相似功能的项目，这些项目将agent与电脑中的工具结合，以满足用户的需求。
当然，超预期的用户体验仍然能够带来用户忠诚度，这或许是Manus的机会。问题是，绝大多数人没有邀请码，无法亲自体验。
相比技术上的遥遥领先，产品创新更难形成壁垒，尤其是在大厂的压力下，小团队的生存空间尤为有限。
一个意外是，伴随着各种质疑，Manus似乎迎来了一波“水逆”。3月7日，Manus的X账号突然被冻结。
Manus联合创始人兼首席科学家Yichao Peak Ji（季逸超）在X上发布声明称，他们正在与X团队合作解决此事。初步观察，可能与第三方提及的加密货币诈骗有关。他明确表示，Manus从未参与过相关项目。
Manus，我们真的能用上吗？
相比其他问题，我更关心的是，Manus何时能够真正推向市场。我说的不是邀请码，而是很多人质疑，这一波“营销”过后，Manus的真正发布可能遥遥无期。
首先，Manus还不能算是一款真正推向市场的产品级应用。
对此，Manus联合创始人张涛回应称，这次发布只是分享“阶段性的成果”，产品本身仍处于“襁褓中的婴儿”阶段，服务器资源也是按照demo展示来准备的。他们“完全低估了大家的热情”，因此无法承受如此大的访问量。
你看，产品还处于“婴儿”阶段。一位业内人士认为，实际体验可能远不如演示中那么流畅。
我们前面也分析过，用户体验对这款产品至关重要。
网上有很多关于Manus的产品分析，综合我们与AI专家的讨论，大家对用户体验的担忧主要集中在以下几点：
时间问题。要同时运行多个模型并相互配合，需要更强大的算力，也会带来更多的损耗。许多博主在运行自己的任务时，耗时超过两个小时，这可能会消耗掉大部分用户的耐心。
登录和收费问题。Manus在执行任务时需要登录外部网站或数据库，这意味着需要账号和密钥。Manus能完成的任务也取决于现有产品的开放程度。例如，视频制作可能涉及收费问题。
付费问题。根据官方信息，Manus的单次任务成本为2美元，但有博主质疑这一数据的真实性。即使成本确实是2美元，对于大多数国内用户来说也不算便宜。此外，Manus最终完成任务的质量取决于外部工具或大模型的能力，Manus本身难以控制。
前述业内人士认为，考虑到Manus需要调用多个大模型，成本不低，未来很可能采用付费模式。因此，正式推出的时间难以预测。
他表示，这对Manus的口碑不利。如果不能迅速降低成本并推出产品，“就会被认定为炒作”。
另一位互联网从业者更直白地表示：“凡是使用邀请码的，我都怀疑不是正经发布新品。”
Manus AI背后的创始人肖弘是一位连续创业者。在Manus之前，他的代表作是壹伴助手和Monica。
我问了几位公众号运营老师，他们都没有使用过甚至没有听说过壹伴助手，大家更常用的是它的竞品秀米。一位使用过壹伴的朋友对其评价不高，认为它远不如秀米好用。
Monica的知名度则要高得多。近日，a16z发布了最新一期全球TOP100生成式AI消费级应用排行榜，Monica排名第41位，排名依据是月活数据。
Monica是一款出海应用。据官方描述，2024年Monica的用户数量翻了一番，达到1000万，并且保持了可观的盈利。然而，根据此前的公开数据，其竞品Sider在去年实现了5倍以上的用户增长。
以下是我们通过semrush查询到的Monica数据。
我们发现，Monica的访问来源主要集中在中国区（美区用户占比懂的都懂）。
曾在互联网公司从事出海产品运营的马骁腾分析称，Monica最近一直在砸钱做增长，一方面在人工智能聚合平台TAAF上投放广告，另一方面在搜索引擎上通过GPT4进行SEO（即蹭GPT4的流量）。有兴趣的读者可以参考上图。
Monica在国内也进行了推广，各大平台都能找到相关内容。当然，这也是新产品起量的常规操作。
或许正是因为Monica的成功经验，Manus的完成度非常高。
总之，Manus为我们展示了一个美好的未来。它的交互方式就像你有一个真正的助理，只需将问题交给它解决，最多只是需要一些时间。而不需要像现在这样，自己规划任务内容，让大模型分段完成。
这可能就是Manus在引起巨大关注后，又遭遇口碑“翻车”的原因。它画了一个极大的饼，但可行性存疑。在可能性和可行性之间，留下了巨大的空白。
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