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《ManusAI超级使用指南》详细介绍了ManusAI智能任务执行平台的功能与使用方法。ManusAI基于多模态大模型，支持自然语言交互，能够将用户想法转化为可执行任务流，涵盖代码生成、数据分析、自动化流程等场景。指南内容包括注册与登录、功能区域详解、任务指令撰写技巧、任务执行与监控等。ManusAI支持自动化任务处理、文档生成、跨领域协同、代码调用等功能，并具备个性化学习与记忆能力。此外，指南还提供了全场景实战案例，展示了ManusAI在旅行规划、教育、商业决策等领域的应用。

本指南旨在帮助用户充分利用Manus AI代理的强大功能，从入门基础到高级技巧，涵盖了获取访问权限、有效任务描述、使用回放功能、处理复杂任务及解决常见问题等方面。通过明确任务目标、提供必要上下文和具体要求，用户可以优化任务描述以获得最佳结果。回放功能允许用户查看Manus的决策过程，从而学习和改进。对于复杂任务，建议分解任务、提供示例和设置检查点。此外，指南还强调了与Manus的协作技巧，如提供反馈和保持对话，以及隐私与安全考虑。通过不断学习和适应，用户可以与Manus建立高效的协作关系，共同解决各种挑战。

当硅谷还在讨论通用人工智能何时到来时，中国已将它装进昇腾芯片，写进产业蓝图，送入千家万户。

MCP 建立了一个通用的「即插即用」协议，允许任何兼容 MCP 的客户端与任何兼容 MCP 的服务器协同工作，大大降低了集成复杂性和开发时间。正如 USB 创建了一个通用接口，允许任何 USB 设备连接到任何 USB 端口——消除了对特定设备连接器的需求——MCP 创建了一种标准化的方式，使 AI 应用程序能够连接各种数据源和工具。然而，有理由保持乐观。MCP 生态系统似乎已经克服了最初的采用障碍，越来越多的代理（MCP 客户端）出现，每周开发的 MCP 服务器数量也在增加，用于解决特定领域的任务。

而DeepSeek与Manus的路线之争，恰似AI进化史的“左右互搏”，无论胜负，赢家终将是加速到来的人机协同时代。例如处理《Nature》论文时，DeepSeek可输出37页解读报告，而Manus仅触发商业转化提醒，暴露出“强执行弱认知”的短板。3. 成本效率对比DeepSeek凭借MoE架构将推理成本压缩至GPT-4的1/10，而Manus通过异步执行实现“批量任务处理”——同时处理15份简历分析的总成本仅为单份任务的3倍（资料13），这在企业级场景具备显著优势。2. DeepSeek的防守反击。

不过，Manus将文档阅读、网页浏览、运行Python代码等执行过程，通过虚拟机图形用户界面在传统AI对话框的右侧进行了展示，十分可观，可以更好地满足用户的情绪价值。当用户向Manus发送一个包含着10份简历的Zip打包文件时，Manus会像人类一样工作，首先解压文件，然后浏览其中的每一份简历并记录下重要信息，最后梳理出排名建议以及候选人简介、评估标准等附加材料。”一位开发者在群里交流时说。值得注意的是，Manus可以在云中异步工作，因此用户可以随时关闭笔记本电脑，等任务完成后，Manus会发送通知。

据悉，这是全球首款真正意义上的通用AI Agent，从官网展示的案例可以看到，它能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。并且，不同于此前各类功能相对简单的人工智能助手，Manus拥有超强学习能力和适应性的“数字大脑”，不再局限于单一任务，而是能够理解复杂指令、自主学习、跨领域协同，真正像人一样思考和行动。从介绍来看，相较于目前的大模型产品，作为通用型Agent，Manus定位于一位性能强大的通用型助手，对于用户不仅仅是提供想法，而是能将想法付诸实践，真正解决问题。