Manus可能不是中国的下一个DeepSeek时刻，内部成本居高不下，外部大厂正虎视眈眈

不二如是

外媒：

Manus可能不是中国的下一个DeepSeek时刻，内部成本居高不下，外部大厂正虎视眈眈

Manus已经在外媒上产生了一定的关注度，但热度尚不及DeepSeek。

Manus是什么：



根据TechCrunch的报道，Hugging Face的产品负责人称Manus为“我用过最令人印象深刻的AI工具”；

AI政策研究员Dean Ball则将其描述为“最先进的AI计算机”。

据悉，Manus的官方Discord服务器在短短几天内便突破13.8万名成员，而在闲鱼上，Manus的邀请码甚至被炒至数千美元。

然而，这场热潮是否真正名副其实，仍有待考证。

Manus并非完全从零开发，而是结合了现有的AI模型，并进行了深度微调。

其中包括Anthropic的Claude和阿里巴巴的Qwen，能够执行如撰写研究报告、分析财务数据等任务。

然而，Manus背后的中国公司「蝴蝶效应」在官网上展示了该平台的诸多“惊人”应用案例，从购买房地产到开发视频游戏，显得颇为夸张。

在X平台的一段病毒视频中，Manus的研究负责人季逸超声称，Manus优于OpenAI的Deep Research和Operator等AI代理工具。

季逸超表示，Manus在通用AI助手基准测试GAIA中表现出色，能够胜任如网页浏览、软件操作等多种任务。

他在视频中强调，Manus不仅仅是另一个聊天机器人或工作流工具，而是一个能够弥合构思与执行之间鸿沟的完全自主代理，团队将其视为人机协作的下一代范式。

批评：频繁遇到错误信息和死循环

然而，一些早期用户的反馈却并不乐观。

AI初创公司Pleias联合创始人Alexander Doria在X上表示，他在测试Manus时频繁遇到错误信息和死循环。

其他用户也指出，Manus在处理事实性问题时容易出错，且常常未能标注引用来源，甚至遗漏一些简单的网络信息。

例如，有用户评论称，Deep Research在15分钟内顺利完成了任务，而Manus在第18步时失败，耗时超过50分钟。

虽然前期表现不错，但二次运行同一提示却令人沮丧，耗时过长。



作者本人也分享了不甚理想的使用体验。

当他尝试让Manus点一份炸鸡三明治时，平台在十分钟后崩溃。

第二次虽然找到了符合要求的菜单项，但却无法完成下单或提供结账链接。



同样，当作者要求Manus订一张从纽约到日本的机票时，尽管给出了明确的指令。

例如“寻找商务舱、优先考虑价格与日期灵活性”，Manus最多也只是提供了几个航空公司和搜索引擎的链接，且部分链接已失效。



在尝试让Manus预订附近餐厅的座位时，平台依然未能完成任务。最后，作者还尝试让平台开发一款以《火影忍者》为灵感的格斗游戏，但Manus在半小时后出错中断。


赞美：擅长研究报告生成，但规模不经济，越大越亏

不过，Manus也不乏赞美之声。有用户称，Manus让他感受到了AGI时刻。

而Manus在互联网研究和报告生成方面的能力令人惊叹，且能够在后台自动运行脚本，执行多种任务，表现颇为出色。



用户对成本问题也提出了关切。

目前市场上，ChatGPT Pro和Operator的月费定价为200美元，Manus AI商业化后的月费可能需要1000美元，即使这样，公司也不一定可以盈利。

从技术层面来看，不同服务模式的Token消耗存在显著差异：

一次ChatBot对话的Token消耗约为1k，一次AI Search的Token消耗约为10k，而一次Deep Research的Token消耗则高达100k。

值得注意的是，Manus AI的任务消耗更为惊人，每次任务的Token消耗可能达到1000k量级。

根据行业估算，Manus每次任务的成本可能接近2美元。

从商业运营的角度来看，如果Manus AI拥有1万名用户，且每位用户每天执行2次任务，那么仅算力成本一项，每日支出

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这种成本结构呈现出明显的规模不经济特征：随着用户规模的扩大，运营成本呈指数级增长，这可能导致产品在获得市场成功的同时，反而面临严重的财务压力，甚至陷入"越成功越亏损"的困境。

与此同时，大厂正在虎视眈眈。据说某家大厂的同类产品即将上线。借其雄厚的资金实力和庞大的用户基础，大厂的入局可能会迅速改变市场格局。


回应与进展

针对外界质疑，Manus的发言人向TechCrunch回应称，作为一个小团队，他们专注于持续改进Manus，致力于打造真正能够帮助用户解决问题的AI代理。

当前的封闭测试主要是为了压力测试系统各部分并识别问题，团队非常感谢用户提供的宝贵反馈。

尽管技术表现尚未成熟，Manus为何仍然走红？

这背后有多方面因素。

一方面，限量的邀请码制造了“稀缺效应”，提升了市场的关注度。

另一方面，中国媒体迅速将Manus包装为AI领域的“新突破”，甚至称其为“国产之光”。

与此同时，社交平台上的AI博主和意见领袖也在助推热度，尽管部分宣传内容并不准确。

例如，某段广泛传播的视频展示了一款桌面程序在多个智能手机App中自动执行操作。

季逸超后来澄清，该视频并非Manus的官方演示。

考虑到Manus仍处于早期访问阶段，「蝴蝶效应」表示正努力扩展算力并修复用户反馈的问题。

然而，从目前的表现来看，Manus更像是一场“概念先行、技术滞后”的产品热潮。

尽管其在研究报告生成等方面展现出一定潜力，但要真正兑现“通用AI agent”的承诺，显然还有很长的路要走。

不二如是

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不二如是

@FishC 介绍一些AI Agent的知识点

FishC

不二如是 发表于 2025-03-10 18:05
@FishC 介绍一些AI Agent的知识点

AI Agent 知识点介绍  

AI Agent（人工智能代理）是一种能够自主感知环境、做出决策并执行任务的智能系统。以下是一些关键知识点：  

  
• 定义：AI Agent 是一个能够感知环境并采取行动以实现目标的智能系统。  
• 组成部分：通常包括 感知（Perception）、决策（Decision Making） 和 执行（Action） 三个核心部分。  
• 类型：  
    - 简单反应型代理（Reactive Agent）：仅根据当前感知做出决策，例如有限状态机。  
    - 基于模型的代理（Model-Based Agent）：维护环境的内部模型，能够预测未来状态。  
    - 目标驱动代理（Goal-Based Agent）：基于目标进行决策，通常使用搜索或规划算法。  
    - 学习型代理（Learning Agent）：能够通过经验不断优化自身决策，如强化学习。  
• 应用场景：  
    - 自动驾驶：感知道路环境并做出驾驶决策。  
    - 智能客服：基于用户输入提供智能回复。  
    - 游戏AI：控制NPC行为，使其更具智能化。  
    - 机器人控制：自主导航、任务执行等。  
• 关键技术：  
    - 机器学习（Machine Learning）  
    - 强化学习（Reinforcement Learning）  
    - 计算机视觉（Computer Vision）  
    - 自然语言处理（Natural Language Processing）  
    - 规划与搜索（Planning & Search）  
  

  

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tomok

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