Manus,又一国产AI封神了,一码难求!

大家好,我是程序员小灰。最近的AI领域可谓是风起云涌。

春节前,DeepSeek-R1横空出世,震惊了全球AI行业。

2月18日,马斯克团队发布Grok3模型,问鼎全球最强大模型。

3月6日,阿里发布并开源了最新的推理模型QwQ-32B,号称智能水平与DeepSeek-R1不相上下。

在这同一天,另一个重磅AI产品横空出世,这个产品就是Manus。

都说AI一天,人间十年,这句话果然不是虚言!

Manus到底是个啥?

Manus是由国内创业公司Monic发布的全球首款通用Agent产品。与GPT、DeepSeek等大语言模型不同,Manus是一个强大的全能助手。

你可以这样理解:AI模型可以为你解答问题、提供思路,而Manus可以直接帮你做事情。

说起AI Agent,其实已经不是一个新概念了。早在2023年,GPT-4刚刚发布不久,网上有出了一个Auto-GPT,可以借助GPT的能力来完成各种流程任务。

不过那时候的Agent还非常不成熟,稳定性很差,问题百出。

到了2024年,智能体平台开始流行起来,许多AI玩家开始搭建RPA+智能体的解决方案,为各个细分领域提升了效率。OpenAI也推出了自己的官方AI助手,GPT Researcher。

而如今Manus的横空出世,意味着全球首款通用Agent诞生了。

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在官方的演示视频里,向我们展示了Manus如何完成筛选简历、筛选房产、分析股票等工作,看完这段演示,小灰只能用“惊叹”两个字来形容。

这简直不是一个智能助手,而是一个强大的智能团队!

Manus的官网和视频演示地址如下:

https://manus.im/

强烈建议大家看一看原视频。

那么,Manus现在可以使用吗?很遗憾,需要申请到邀请码才能试用:

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小灰自己也没有邀请码,据说现在Manus的邀请码已经被炒高了9万元以上,真是太疯狂了!

不过大家也不用着急,小灰估计再等一两周,就会有更多的朋友能够体验到强大的Manus。

在之前的文章中,小灰就曾经多次强调,2025年注定是疯狂的一年。

如今2025刚刚开年,就已经涌现出这么多AI新模型、新产品,后面的日子里,不知还会有多少惊喜等待着我们。

以前小灰以为,AGI时代离我们还很遥远,而现在看来,AGI就在眼前,希望你我都能成为这个时代的弄潮儿!

最后,小灰创建了一个Manus交流群,关于邀请码的最新消息,以及Manus的使用经验,都欢迎在群里进行交流。

扫码添加小灰微信,备注“m”,即可进群:

图片

### Manus AI Agent 工具概述 Manus AI Agent 是种专注于提供高效、灵活的人工智能解决方案的工具,其设计目标是为了帮助用户快速构建并部署定制化的AI应用。该工具的核心理念围绕着高级应用阶段展开,在此阶段,使用者不仅需要掌握工具的基础操作,还需具备创造性思维以及解决问题的能力[^1]。 #### 主要功能 Manus AI Agent 提供了系列强大的功能来支持用户的多样化需求。以下是几个主要的功能模块: - **快速开发框架** 类似于GitHub上的开源项目所提供的资源[^2],Manus AI Agent 配备了个全面的开发环境,允许开发者通过简单的配置完成复杂的AI模型训练与优化工作。 - **场景适配能力** 基于某些AI构建平台的理念[^3],Manus AI Agent 能够适应不同行业的具体业务场景,从而满足个性化的需求。无论是自然语言处理还是图像识别等领域,它都能表现出色。 - **安全性保障机制** 受到Llama系列模型及其衍生技术的影响[^4],Manus AI Agent 引入了套完整的安全保障体系——即所谓的“Code Shield”,旨在保护企业和个人的数据隐私不受侵犯的同时,确保整个系统的稳定运行。 #### 显著特点 除了上述提到的强大功能性之外,Manus AI Agent 还具有以下几个显著的特点: - **高度专业化聚焦** 正如些成功的初创公司在竞争激烈的市场中脱颖而出所依赖的关键因素样[^5],Manus AI Agent 将自己的精力集中在少数几个关键方向上,力求做到极致。这使得它能够在特定的技术范畴内达到行业领先水平。 - **易用性和扩展性的平衡** 对新手友好但又不失灵活性的设计哲学贯穿始终;即使是初学者也能够迅速上手使用基本特性,而对于资深工程师而言,则拥有足够的自由度去探索更深层次的可能性。 ```python # 示例代码展示如何初始化个基础版的 Manus AI Agent 实例 from manus_ai_agent import ManusAgent agent = ManusAgent(model_name="default", config={"param1": value}) result = agent.run(input_data) print(result) ```
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