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這個中國 AI 產品一夜刷屏!全網都在要邀請碼,可能是 DeepSeek 后最大驚喜

幾乎在昨晚蘋果發布新品的同時,整個科技圈卻被一個名為 Manus 的產品刷屏了。

這是全球首款真正意義上的通用 AI Agent,從官網展示的案例可以看到,它能夠獨立思考、規劃并執行復雜任務,直接交付完整成果。

比起 Claude 的 Computer use 等同樣能操作多任務,或者能幫你點外賣訂酒店的 Agent, Manus 可以覆蓋更多領域和達成更高的執行質量。

Manus 在權威的 GAIA 基準測試中創下新紀錄, 性能遠超 OpenAI 的同類產品。

而 Manus 這個名字來自拉丁語,Mens et Manus,就是 mind and hand,即手腦并用。這也是麻省理工學院的校訓,以此鼓勵學生將創意落地為實際成果。

創始人肖弘在 Manus 發布的前幾個小時,在即刻平臺上發文「高潮來臨」,并分享了莎士比亞的一段書摘:

很難現在就判定 Manus 的誕生就是 AGI 的里程碑,但它很有可能將讓 Agent (智能體)時代真的進入「高潮時刻」。

Manus 體驗申請鏈接

https://manus.im/invitation

篩簡歷、選房炒股,Manus 真會「干活」?

官方宣稱,Manus 不僅僅是一個只會聊天的對話式 AI 工具,而是一個真正的自主智能體(Agent)。

當其他 AI 可能只停留在生成想法的階段,而 Manus 能夠獨立思考并采取行動。官方將其視為人機協作的新范式,甚至可能是通向 AGI 的一個窗口。

與 Manus 同步出圈的還有一段長達四分鐘的演示 demo。在這些案例中,Manus 完全自主地完成從規劃到執行的全流程,展示了真正的 Agent 能力,而非簡單的助手功能。

比方說,首先從一個常見的人力資源任務——篩選簡歷開始。

演示一開始就放了個大招,官方向 Manus 發送了一個包含 10 份簡歷的壓縮文件,Manus 能像專業招聘人員一樣高效工作。

它會先解壓文件,然后逐頁瀏覽每份簡歷,并記錄重要信息。Manus 還能異步處理文件,這意味著你可以隨時關閉電腦,等任務完成后,它會通知你。

當然,在這個過程中,你也可以隨時給它新的指令。

接著,繼續向 Manus 上傳 5 份簡歷。在認真閱讀了所有 15 份簡歷后,Manus 給出了排名建議,并提供了候選人資料和評估標準作為參考。

這還沒完,我們還可以讓 Manus 生成電子表格。

由于 Manus 具有知識和記憶能力,所以下次執行類似任務時,它會直接以電子表格的形式交付結果。

另一個演示案例中,結合家庭收入情況和孩子的上學要求,讓 Manus 在紐約篩選一個安全、犯罪率低的社區,并購買符合標準的房產。

面對這類復雜任務,Manus 同樣是有條不紊地將其拆解為多個步驟,并創建詳細的待辦清單。

  • 搜索并閱讀關于紐約最安全社區的文章。
  • 研究紐約的中學情況。
  • 編寫 Python 程序來計算預算。
  • 基于預算,在房地產網站上篩選合適的房源。
  • 整合所有信息,撰寫詳細報告并整理相關資料

轉場到第三個案例,Manus 搖身一變成了專業的股票分析師。

讓其分析英偉達、邁威爾科技,以及臺積電在過去 3 年的股票價格之間的相關性,Manus 可以通過 API 訪問權威數據源。在驗證數據后,它開始編寫用于數據分析和可視化的代碼。

在完成數據分析和可視化后,Manus 也能基于這些數據創建一個網站。經用戶的授權后,還能將網站部署至線上,并提供了一個可供分享的鏈接。

X 網友 @DavidAIinchina 也體驗到了 Manus,并給出了極高的評價——「令人難以置信的用例」。

官方表示,以上展示的內容僅僅是 Manus 能力的冰山一角。

在用于評估通用 AI 助手在解決現實世界問題方面的能力的 GAIA 基準測試中,Manus 在所有三個難度級別上都達到了 SOTA 水平。

為了確保結果的可重復性,Manus 使用與其正式版本完全一致的配置進行評測。

除了基準測試,Manus 還在 Upwork 和 Fiverr 等平臺上解決真實世界的問題,并在 Kaggle 競賽中證明了自己的實力。

而這一切都離不開優秀的開源社區,因此官方也希望能回饋社區。

Manus 采用多重簽名(multisig)系統,由多個獨立模型驅動。今年晚些時候,官方將計劃開源其中的一些模型,特別是 Manus的推理(postering)部分。

中國團隊、兩款爆品、百萬用戶

那么這款震撼業界的產品背后是誰?

據悉,Manus AI 背后的創始人肖弘是是華中科技大學軟件工程專業 2015 屆校友。

畢業后,他連續創業,2015 年創立夜鶯科技,推出「壹伴助手」和「微伴助手」,服務超 200 萬 B 端用戶,獲騰訊、真格基金等投資。

縈繞在肖弘身上的還有一個更鮮明的 AI 產品——Monica。

這是一款號稱 All-in-One 的 AI 助手,最初以瀏覽器插件的形式推出。

通過集成主流大模型(如 Claude 3.5、DeepSeek 等),Monica 提供聊天、翻譯、文案處理等功能,用戶可通過自然語言創建定制化工具,并共享至工具廣場。

Monica 同樣是早期以海外市場為主,用戶規模破百萬,成為 AI 插件領域頭部產品。

今年 2 月份,Monica 的中文版(monica.cn)已開啟內測,目前免費向國內用戶開放。該版本基于DeepSeek R1 和 V3 模型打造,具備深度推理思考能力,并支持記憶功能和實時聯網搜索。

Manus 的技術哲學:less structure more intelligence

Manus 奉行的技術理念與主流也有些不同,是 「less structure more intelligence.」(更少的結構,更多的智能)

他們認為,當數據足夠優質、模型足夠強大、架構足夠靈活、工程足夠扎實時,computer use、deep research、coding agent 等能力會自然涌現,無需被設計為特定的產品功能。

作為大力出奇跡的代表之一,GPT-4-Turbo 在 GAIA 公開排行榜上的平均成績不到 7%,即使是使用復雜多智能體系統的解決方案也僅達到 40%。Manus 的表現可以說是「遙遙領先」。

創始人肖弘在最近在和張小珺的訪談中,他也提前談到了當時還未發布的 Agent 產品 Manus 。

「看上去它確實應該就是一個 chatbot,這是很符合大家想象的,同時在應用側卻很復雜,和 Monica 不一樣,光用好不同模型就挺復雜?!?/p>

肖弘還將目前 AI 應用分為兩類:一是填補主要應用產品的空檔的不足,二是為特定場景提供獨特解決方案的應用,比如 Perplexity (提供聯網搜索功能) 和 Monica (瀏覽器插件形態) 都屬于此類,它們填補了現有產品留下的空白。

而模型驅動的新場景這類應用,主要出現在圖片和視頻領域,直接由模型技術的進步驅動。像 Pika 和 Runway 等產品利用模型能力創造了新的應用場景。

有用戶調侃 Manus 是「極致的套殼就是牛逼」,實際上肖弘并不忌諱讓用戶知道自己的產品用的是別人的模型。早在去年,他就把 Monica 比作消費電子產品,并把 ChatGPT 的 Logo 打在官網。

人機交互新時代已來,但別急著把 Manus 捧上 AGI 神壇

APPSO 在 2024 年年初曾作出一個預測:大模型將成為智能手機新的操作系統,自然用戶界面(Natural user interface, NUI )將逐步替代現有的圖形用戶界面(GUI)。

而實現這種新交互的重要入口,就是 Agent 。

去年我們在很多手機的發布會上都看到類似的案例。 vivo 發布會展示可以 AI 訂餐的 「Phone GPT」,華為鴻蒙的小藝和意圖框架,還是榮耀的 YOYO 智能體,以及智譜的 AutoGLM,核心都是一樣的:

讓 AI 模仿人類的 Plan-Do-Check-Act(計劃-執行-檢查-行動)循環 ,從而像人類那樣去操作設備。

智譜 AI CEO 張鵬之前提到,目前的 Agent 能力更像是在用戶和應用之間,增加一個智能的調度層,鏈接所有應用甚至是所有設備。

這可以看做是大模型通用操作系統 LLM-OS的一種雛形,將對人機交互形式產生極大的影響。OpenAI 創始成員、AI 技術大牛 Andrej Karpathy 也曾多次談到大語言模型操作系統(LLM OS)。

他認為大模型某種程度來說就是一種新的計算機和操作系統,它可以連接各種軟件和硬件,以及所有模態信息組成的外設,并通過函數調用執行各種任務。

傳統操作系統中,你需要圍繞 CPU 構建一堆外設,比如鼠標和鍵盤、磁盤存儲、以及緩存空間等。

而在 LLM OS 中,大模型本身就是中央處理器。I/O 外設也不再是鼠標和鍵盤,因為 LLM 可以兼容更多模態的數據輸入和輸出。同時大模型調用的外部工具也將從傳統軟件升級為智能體工具。

其中跨應用的操作是非常關鍵的一環,這意味著 Agent 能實現更加復雜的自主連貫操作,也可能走向真正的商業化落地。至于各家互聯網公司提供的服務能否打通,可能是未來實現這種交互最大的障礙。

不過現在很多 AI 助手實現代操作的方式,實際上是調用手機的無障礙功能 (accessibility features) 的權限,來控制屏幕點擊。

Manus 的出現,意味著 Agent 模式下的 AI 能夠理解需求后獨立工作,直到任務完成。這無疑是人機交互領域的一大步,它讓我們看到了 AI 從工具向伙伴轉變的潛力。

但要說我們已經一只腳邁入了 AGI 大門,也還為時尚早。肖弘自己也提到,早期的 Agent 更像是「功能機」,需要不斷迭代和完善。目前的 Agent 仍需依賴于模型能力的提升,以及更完善的虛擬環境支持,才能真正勝任各種長尾任務。

如果類比智能駕駛,大概也相當于從 L2 級升級到 L3 級的輔助駕駛。雖然 Manus 在 GAIA 基準測試中表現出色,但這并不意味著它已具備通用人工智能的全部特征。通往 AGI 的道路依然漫長,需要解決模型能力、自主學習、任務泛化等多重挑戰。

但因為有了 Manus 在自主性與通用性上的突破,通往 AGI 的大航海中,又多了一顆照亮我們的星。

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