AI Agent 风云：Manus 引领的变革与趋势

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欢迎来到窄播 Weekly 第 48 期！这周商业圈超有料，咱们聚焦 Manus 发布这件超具节点意义的大事。这可不是又一个 DeepSeek 时刻，而是 AI Agent 激烈竞争的抢跑信号哦‍♂️，虽说一登场就成焦点，但离冠军宝座似乎还有段路要走～

3 月 6 日凌晨，Manus 顶着「全球首款通用型 AI Agent 产品」的光环闪亮登场✨。前排大佬们一顿猛夸，加上各种官方超炫案例，瞬间成了营销号和媒体的香饽饽。不过呢，邀请码难搞，用户测试时卡顿、迟缓、任务还完不成，口碑立马两极分化，还陷入了「套壳」质疑风波。

与此同时，国内 MetaGPT 和开源社区 CAMEL - AI 光速推出 Manus 复刻项目。MetaGPT 的 Open Manus 在 GitHub 收获 7000 多颗星，CAMEL - AI 的 OWL 在智能体测试基准 GAIA 开源榜单得分 57.7%。借 Manus 这股东风，两个团队成功破圈，简直赚翻啦

先抛开那些流量造势、营销手段和蹭热点行为不谈，也不纠结没邀请码时咋评判 Manus 实际效果，单从产品思路和影响来看，Manus 这一跑，直接激化了 AI Agent 竞争，还可能让「GPTs 类」智能体慢慢退出历史舞台哦️

AI Agent 竞争白热化：巨头纷纷入局

（Intense Competition in AI Agent: lawala.cn/post/91.html Giants Enter the Game）

一方面，2024 年大家就料到 2025 年 AI Agent 会是 AI 竞争重头戏。知名投行巴克莱最新研报，把「推理模型」和「Agent」捧为新时代弄潮儿。Manus 就像投入这片浪潮的鲶鱼，大概率会刺激巨头加速布局 AI Agent。

2025 年，OpenAI 先后推出 Operator 和 Deep Research 两个 AI Agent。Manus 爆火那周，微软也发布俩新 AI Agent。Meta 给 Facebook 和 Instagram 搞客服 AI Agent。亚马逊 AWS 更是悄悄组建 Agent 开发新团队，帮人们自动化生活琐事。这竞争，太激烈啦

定位转变：从聊天到任务执行

（Shift in Positioning: lawala.cn/post/96.html From Chatting to Task Execution）

另一方面，大家对 AI Agent 定位越来越清晰，开发者和用户都更看重任务执行能力，而不是定制化聊天能力。这意味着，包括 OpenAI 在内，都得慢慢放弃 GPTs 类智能体，转而去琢磨咋提升 AI Agent 执行效率。Manus 一来，文小言和豆包里的「周易大师」们怕是要更快下线咯

新的 AI Agent 竞争阶段，有四个超明显趋势

从与 AI 合作，到监督 Agent 工作

（From Collaborating lawala.cn/post/86.html with AI to Supervising Agent Work）

2023 年，大家还把 GPTs 那种靠高级 Prompt 搭建、有专业背景的聊天机器人当智能体。人人都能开发，其实就是为不同场景定制聊天机器人，是人跟 AI 合作完成对话任务。当时 OpenAI 和百度都指望这些智能体能拓展 ChatGPT 和文心一言市场。

但事实是，低频聊天需求聚在一起，根本带不来用户时长增长。用户选智能体，可不是图它好玩，而是想提高效率。大模型变聪明后，喊个算命大师可能一句话就行，谁还费劲从一堆智能体里挑顺眼的呀。

GPTs 是基于当下技术想产品形态，Manus 可是在打造承载技术未来的载体，这也是 Manus 团队给的避坑指南哦。开发 AI 产品和互联网产品不一样，互联网产品面对技术和平台相对稳定，像有了智能手机再开发微信；AI 产品得预见技术走向来开发，就像设计让汽油充分燃烧的发动机。

Manus 为啥让人震撼？因为它展现了人发命令，不用对话引导，只监督 Agent 执行的未来雏形，比 Auto - GPT 的自我思考、规划能力更能发挥未来 AI 实力。而且 Manus 不用像 AI Agent 程序员 Devin 那样针对不同场景设定，说句话就能启动不同领域任务，大大提升用 AI 效率。

当然，面向未来技术的载体，在当下难免露怯。Devin 发布后也被质疑，技术得迭代嘛。Manus 本就想抢跑 Agent 比赛，既没准备好全面开放给用户，也缺让通用 AI Agent 完美的技术支持，半黑半红也是自己选的结果啦

好的 Agent 一定是合格的消费品

（A Good Agent Must lawala.cn/post/80.html Be a Qualified Consumer Product）

Manus 超成功的一点，是从 C 端用户需求出发，搭建了超灵活、低门槛的 Agent 服务模式

B 端市场，客户只给好的消费品买单，对 Agent 可靠性要求还特高。所以 AI Agent 在 B 端一般从垂直业务场景优化切入，就有了 Salesforce 旗下 Agentforce 这种按需搭建 AI Agent 的平台。

C 端市场呢，好的消费品不仅要好用，还得简单。大部分用户对自己需求可能都没清晰认知，脑子一团模糊就找 AI 帮忙了。就算有需求清单，知道咋分步完成，也大概率不精通实现任务的工具。

这就导致字节扣子、腾讯元器这类要用户自己搭建工作流的平台，更像服务开发者的，没法解决 C 端用户需求。豆包 + 扣子、元器 + 元宝组合也没打好「需求对话 + Agent 执行」这套组合拳。OpenAI、Google、Meta 的 Agent 尝试，也没出现统一需求入口 + 多 Agent 能力的低门槛产品组合。

复旦大学技术团队推出 AI2Apps 一站式 AI 员工开发与端侧服务平台，有基于浏览器的 Agent 操作系统，提供全套开发工具，像高阶版扣子，开发者能在「建筑师 Agent」主导下构建岗位 AI 员工。但还是没解决 C 端用户简单使用痛点。

在 Manus 就不一样，用户说个需求，就有 Agent 分析拆解，分配不同 Agent 执行不同工作，调用不同 API 完成任务，还有 Agent 负责反思挑错，过程清晰可见，用户还能介入调整。这才是合格消费品该有的素养，把用户当小白，不懂编程、不会调用 API 也能高效完成任务。

不过 Manus 也有不足，执行具体任务的准确度和精细度还得打磨，得训练不同能力的 Agent。OpenAI 也有类似想法，Deep Research 团队成员 Josh Tobin 觉得，未来终极 Agent 不会局限于网页搜索、操作电脑这些常规任务，而是能自然融合所有功能。OpenAI 先通过定制化模型，训练更适合执行具体任务的 Agent，Operator 偏重执行操作，Deep Research 偏重信息收集整理归纳，以后可能还有别的 Agent，最后说不定都成 ChatGPT 手下员工啦‍

编程平权会带来更灵活的执行

（Programming lawala.cn/post/78.html Equality Brings More Flexible Execution）

要是说大模型提升了交互灵活性，那 AI 推动的编程平权，能给 Agent 执行任务带来更灵活手段

Deep Research 团队成员 Josh Tobin 说，有些公司构建 Agent，让人搭建整个工作流，重要节点由大语言模型掌控决定下一步行动。但这么构建的 Agent 死板，应付不了所有场景。应该利用先进推理模型，给它人类工作生活工具，直接针对期望结果优化。

所以 Manus 强调「Less structure， more intelligence」，减少对 AI 结构化限制，靠大模型能力组建工作流。大模型指挥下，Agent 在虚拟电脑用浏览器、编程工具等完成任务。好处是大模型能力越强，对任务理解拆分越准确。

在大模型总指挥基础上，调用编程能力能解决复杂问题。Manus 演示案例里，创作仪表盘靠编程，用户生成 PPT 先编程写 H5 页面再转存图片。编程平权让执行任务更可控。

这周，前谷歌 DeepMind 研究人员创立的 Reflection AI 获 1.3 亿美元融资开发超级智能，第一步就是构建自主编程工具，用于扫描代码漏洞、优化应用程序内存使用等场景。自主编程能力的 Agent 是构建 AI 工作团队重要技术基座。

Agent 需要「统一市场」建设

（Agent Needs the 717919.com Construction of a "Unified Market"）

Manus 有个局限，能用 API 调用不同信息源和能力，但 API 克服不了移动互联网孤岛效应。测试中，Manus 能绕过部分平台人机验证，也会在调用其他平台 API 时报错，收集信息有时还得人接管登陆。

Agent 急需一次「统一市场」建设。简单说，用户登录 Manus 后，想发挥更大效用，得有个连接超广、基于一个账号的联合登陆机制。国外 Google 能做到，Meta 差点意思；国内微信连接范围广，但还是比不上 Google 账号。

就算喊着互联互通口号，国内互联网产品实现联合登陆机制也超难。所以 GUI（图形用户接口）Agent 出现了，想让 AI 读取屏幕信息，从更底层绕过 App 之间的墙。AutoGLM、computer use 等能力推出，都是在这个方向努力。

相比之下，Manus 的 AI + 虚拟机方案更安全、易实现，但局限多，不够底层。更长远目标是基于 GUI Agent 形成以 Agent 为核心的操作系统。就像 Meta 首席 AI 专家杨立昆说的，短期内让 AI 系统能执行一系列行动，长期得靠下一代 AI 系统支持。这个操作系统，本质就是融合软硬件能力、协作不同模型的「大脑」

宝子们，AI Agent 这场大戏才刚开始，Manus 掀起的这波风浪，后续会咋发展，太让人期待啦！快一起持续关注吧

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