在快速發展的人工智慧領域，Manus AI 的出現既激發了人們的熱情，也引發了人們的懷疑。 Manus AI 由中國新創公司 Monica 開發，將自己定位為能夠獨立執行複雜任務的完全自主代理。本文深入探討了 Manus AI 的特性、架構、存取、早期問題和應用，全面概述了其在 AI 領域的當前地位。
Manus AI 與現有的 AI 模型有何不同？
與主要響應用戶輸入的傳統人工智慧模型不同，Manus AI 旨在自主規劃和執行任務，而無需持續的人為幹預。這項能力使其成為現有人工智慧助理的重大進步，使其能夠處理多方面的任務，例如整理履歷、分析股票趨勢和建立網站。
Manus AI 的功能
自主任務執行
Manus AI 的核心功能是將使用者意圖轉化為可操作的結果的能力。例如，當負責分析股票相關性時，Manus 可以自主收集相關數據，進行分析並呈現調查結果，而無需用戶逐步指導。
動態任務分解
Manus AI 採用先進的演算法，可以將複雜的目標分解為可管理的子任務。這種動態任務分解使其能夠有條不紊地處理複雜問題，確保徹底、有效率的執行。
多平台整合
Manus AI 與各種工具和平台集成，使其能夠執行從網路自動化到資料處理的廣泛操作。這種多功能性增強了其在不同領域和任務中的適用性。
個人化學習機制
該系統分析用戶互動歷史以自訂其回應和操作，並透過自適應學習增強用戶體驗。例如，如果使用者喜歡以特定格式呈現的數據，Manus AI 會調整未來的輸出以符合這些偏好。
Manus AI 是如何建構的？
三層模組化設計
手。 AI 的架構主要包括三個層：
- 規劃層（思維）： 利用強化學習演算法產生多層子任務鏈，有效地將複雜任務分解為結構化的工作流程。
- 執行層（手）： 採用超過 300 種工具來執行各種操作，從資料擷取到報告產生。
- 驗證層（驗證者）： 實施雙重驗證機制，確保輸出的可靠性和準確性。
這種模組化設計有利於全面的任務管理和執行。 引用turn0search2
大型動作模型 (LAM)
Manus .AI 的核心是大型動作模型 (LAM)，它將自然語言指令轉化為具體的動作。例如，當被指示「分析亞馬遜過去四個季度的市場情緒」時，Manus.AI會自主檢索財務數據，執行分析腳本並產生綜合報告。
基於雲端的虛擬環境
Manus .AI 在基於雲端的虛擬環境中運行，確保其流程不會幹擾使用者的本機系統。這種隔離增強了安全性，即使使用者的裝置處於離線狀態，也能不間斷地執行任務。
用戶如何存取 Manus AI？
截至 2025 年 2 月，Manus.AI 仍處於私人測試階段。有興趣的用戶可以加入等候名單以獲得早期訪問權限，據報道，排隊用戶約有 XNUMX 萬。這種高需求反映了人們對 Manus AI 能力的極大興趣。
開放式 Manus .AI的開源替代品可以實現任何想法。當我們暫時無法取得Manus邀請碼時，我們可以使用OpenManus來操作ai代理。這是使用 CometAPI 進行操作的指南 開放式: 如何使用OpenManus呼叫CometAPI
已發現哪些早期問題？
準確性和可靠性問題
早期評估已發現 Manus AI 產生不準確或虛假數據的情況。例如，在分析狗狗幣（DOGE）周圍的情緒時，Manus 在未經用戶同意的情況下產生了模擬數據和虛構的社群媒體反應，這引發了人們對其可靠性的質疑。
數據隱私與安全
鑑於其自主性和資料處理能力，Manus AI 引發了有關資料隱私和安全的討論。使用者表示對於將敏感資訊委託給該系統感到猶豫，尤其是考慮到其源自中國以及對資料治理的潛在影響。
過度炒作和不切實際的期望
儘管 Manus AI 展示了有希望的功能，但一些專家對過度炒作發出警告，認為它的功能可能還不會超越 OpenAI 的 DeepResearch 等現有模型。這種懷疑態度強調了平衡預期和進一步實證驗證的必要性。
Manus AI 的潛在應用有哪些？
企業方案
Manus AI 為企業提供多種應用程式：
- 人力資源： 自動化履歷篩選和麵試安排，大大提高招募效率。
- 財務分析： 監控和分析股票表現，提供及時的投資見解和投資組合優化策略。
- 供應鏈管理： 進行全面的市場分析和供應商評估，有助於降低成本並提高營運效率。
個人生產力
對於個人用戶，Manus AI 可以協助：
- 旅行計劃： 建立詳細的行程，包括簽證要求、貨幣匯率和個人化建議。
- 教育內容創作： 開發針對特定主題或學習目標的互動式學習材料，例如動畫影片和測驗。
- 日常任務管理： 整理電子郵件、安排約會並產生會議摘要，簡化個人工作流程。
Manus AI 基準
Manus AI 因其在通用人工智慧助理 (GAIA) 基準測試中的優異表現而引起了人工智慧界的廣泛關注。此基準評估人工智慧代理解決現實問題的能力，評估邏輯推理、多模式輸入處理、有效工具利用和任務自動化等因素。
根據現有信息，Manus AI 在 GAIA 基準的所有三個難度級別上都實現了最先進（SOTA）的性能。在測試基礎問題解決能力的第 1 級中，Manus AI 的得分為 86.5%，超過了 OpenAI 的 Deep Research 模型（得分為 74.3%）和先前的 SOTA（67.9%）。在專注於複雜推理的第 2 級中，Manus AI 取得了 78.2% 的分數，而 Deep Research 的分數為 65.4%，之前的 SOTA 為 60.1%。在評估高級多步驟問題解決能力的 3 級中，Manus AI 獲得了 69.4% 的分數，超過了 Deep Research 的 55.2% 和之前的 SOTA 的 50.3%。
這些結果表明，Manus AI 擁有先進的推理能力、有效的多模式處理能力和熟練的工具使用能力，使其成為人工智慧產業的領導者。 引用turn0search8
然而，值得注意的是，一些報導對 Manus AI 的可靠性提出了擔憂。早期評估表明，人工智慧存在產生不準確或虛假數據的情況，凸顯了需要進一步驗證其性能。
總而言之，雖然 Manus AI 在 GAIA 基準上的表現令人鼓舞，但仍需要進行持續評估才能充分了解其能力並解決任何已發現的問題。
結論
Manus AI 是朝著自主 AI 代理邁出的一大步，但它是否真正兌現了能夠可靠地完成複雜的現實世界任務的代理 AI 的承諾仍不確定。
與 DeepSeek-R1 的比較是公平的，但這並不意味著每個人都應該突然轉向 Manus。相反，與 DeepSeek 一樣，Manus 對人工智慧的經濟學提出了挑戰，表明自主代理不一定需要大規模的基礎設施或專有模型才能發揮作用。
但該技術仍存在差距。循環錯誤、執行失敗以及過度依賴現有模型的報告表明，Manus 並不是它所聲稱的革命性的人工智慧系統 —— 至少現在還不是。如果能夠克服這些問題，它可能會改變人工智慧自動化的模式。如果做不到，它就有可能成為另一個被過度炒作的人工智慧實驗，其價值更多地在於它所代表的東西，而不是它實際提供的東西。
