DataFunTalk | 从Manus到OpenManus：AI产品如何赢得未来？

最新推荐文章于 2025-09-10 17:48:03 发布

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“ 软件吞噬世界，AI 吞噬软件。 ”

今天咱们来聊一下这两天在AI圈掀起轩然大波的Manus，以及开源版 OpenManus。这两款产品背后的技术细节、市场反应以及它们的未来发展方向，都值得我们探讨一番。

01 Manus：到底有多厉害？

Manus是由中国初创公司Monica.im开发的全球首款通用型AI智能体。它的核心定位是自主执行复杂任务并交付成果，这与传统的AI助手有着本质区别。Manus不仅能提供建议或答案，还能直接交付完整的任务成果，比如生成文件、分析数据、制作报告等。

Manus的技术特点可以总结为以下几点：

多代理协同架构：Manus采用“规划-执行-验证”三代理协同模式，能够将复杂任务自主拆解并并行处理。这种架构让它在跨平台数据检索等任务中表现领先竞品20%以上。
自主学习与动态优化：Manus能够通过与环境的交互不断学习和优化自身行为，提高任务执行效率和准确性。例如，在处理股票分析任务时，它可以根据市场变化调整分析策略。
强大的工具调用能力：Manus可以直接调用各种工具，如浏览器、代码编辑器、数据分析工具等，将用户的想法转化为具体成果。
独立运行的计算环境：Manus在云端异步工作，用户无需持续监督，可随时介入调整任务方向，灵活适应动态需求。

Manus的发布在市场上引起了强烈反响。由于其强大的功能和广泛的应用场景，Manus的内测邀请码在二手交易平台被炒到5万元以上的高价。

然而，这种封闭的内测模式也引发了一些质疑，许多人对其真实能力只能停留在想象中。

Manus 用例

02 OpenManus：开源的力量

就在Manus引发热议的同时，开源社区迅速行动，推出了OpenManus——Manus的开源复刻版。OpenManus由MetaGPT团队开发。

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其目标就是复刻Manus的核心功能，同时提供完全开源的代码和无需邀请码的访问权限。这个项目在github上，1天的时间，截至发稿前，⭐️ 星标已突破11.1K。在github上，能在短时间内获得如此多的星标，是一个非常惊人的数字。

并且这个星标的增速没有任何放缓的迹象。(注：图中时间轴时间是美国时间)

OpenManus的主要功能包括：

网页浏览与信息检索：通过BrowserUseTool控制浏览器，访问网页并获取信息。
文件操作：支持对本地文件的读取、编辑和保存。
代码执行：借助PythonExecute工具，用户可以在本地运行Python代码。
任务规划与执行：初步支持Plan&ReAct模式，能够根据用户需求进行任务规划并逐步执行。
信息汇总与生成：可以根据用户需求生成结构化的报告或文档。
本地化操作：直接在用户的电脑上运行，无需依赖云端资源，保障数据隐私和安全性。

OpenManus的核心优势在于其开源性和透明性。用户可以清楚地看到AI的思考过程和任务执行进度。这种实时反馈机制为用户提供了干预的机会，有助于提高任务完成的质量。以下👇🏻是一视频Demo。

03 技术比拼：Manus vs. OpenManus

Manus和OpenManus各有优势，但也存在一些差异：

功能深度与稳定性：Manus在功能深度和稳定性上表现更强，尤其是在处理复杂任务时。然而，OpenManus作为一个开源项目，其开放性和灵活性为用户提供了更多的探索和实验空间。
实时反馈与透明性：OpenManus的实时反馈机制让用户能够直观地看到AI的每一步操作。这种透明性不仅有助于用户理解AI的工作方式，也为开发者提供了调试和优化的便利。
社区驱动：OpenManus是一个彻头彻尾的社区驱动项目。首发开源版本是由MetaGPT团队的Agent研究员，在3小时内构建完成的。用户可以通过提交问题或代码贡献来参与项目发展。这种开放的开发模式加速了项目的迭代，并为AI爱好者和开发者提供了参与技术创新的机会。

04 护城河之争：Manus的未来在哪里？

Manus的护城河可能并不在于技术本身，而在于其强大的用户数据积累和持续优化能力。通过积累用户数据，Manus能够不断优化用户体验，形成一个良性循环。这种基于用户数据的优化不仅能提升用户体验，还能吸引更多用户，最终形成难以撼动的竞争优势。

然而，OpenManus的开源模式也为Manus带来了挑战。开源社区的力量不容小觑，短时间（3小时）就可以复刻Manus的核心能力，OpenManus的快速崛起证明了这一点。除此以外，对于Manus未来面临的挑战，稍作总结如下：

1. 技术层面的挑战

模型能力的限制
Manus 的核心能力依赖于其底层模型的推理能力和上下文窗口长度。目前，尽管 Manus 在交互上有创新，但其模型能力可能不足以应对复杂任务的动态调整，导致生成结果趋于平庸。此外，模型的上下文窗口限制也会在资料筛选和整合过程中造成信息损耗。
技术实现的可复制性
Manus 的技术架构虽然有一定创新，但整体实现逻辑相对清晰，容易被其他团队模仿和山寨。其核心模块（如任务规划器、任务执行调度器、任务汇总生成器等）依赖于现有的开源模型或技术，缺乏独特性。
资源和效率问题
Manus 采用模拟浏览器搜索、点击、滚动并结合视觉识别的方式获取信息，这种方式不仅时间成本高，还可能导致信息缺失。同时，资源消耗较大，难以大规模扩展。

2. 市场竞争层面的挑战

竞争对手的技术优势
其他竞争对手（如 OpenAI 的 DeepResearch、Anthropic 的 Claude Sonnet 3.7）通过专门的模型训练和强化学习，已经在特定任务上展现出更强的性能。Manus 在模型训练和强化学习方面的投入相对不足，可能会在市场竞争中处于劣势。
“模型即产品”的趋势
当前 AI 行业的趋势是“模型本身即产品”，各大实验室和公司都在向模型训练和强化学习方向发展。Manus 如果不能在模型训练上取得突破，可能会被竞争对手的更强大模型所取代。
开源和山寨版本的冲击
随着开源模型的普及和技术实现的透明化，Manus 很快会面临开源版本和商业山寨版本的竞争。这些山寨版本可能会以更低的成本吸引用户，从而稀释 Manus 的市场优势。

3. 用户体验和数据层面的挑战

用户体验的可持续性
Manus 的交互设计虽然在初期给用户带来惊艳感，但这种新鲜感可能会很快消退。如果不能持续优化用户体验，用户可能会转向其他更懂他们的产品。
数据沉淀的不足
目前 Manus 缺乏足够的用户数据沉淀，难以实现基于用户行为的个性化优化。而竞争对手（如 Perplexity 和 Cursor）正是通过大量用户数据来构建护城河。
用户留存和口碑
用户对新技术的热情往往短暂，一旦有更好的替代品出现，用户会迅速流失。Manus 需要通过持续迭代和优化来留住用户，形成良好的口碑。

4. 战略和生态层面的挑战

生态位的巩固
Manus 需要快速占据市场生态位，并通过不断迭代和优化来巩固其地位。否则，竞争对手可能会抢先一步占据市场，使其失去先发优势。
技术迭代的速度
AI 技术发展迅速，Manus 需要不断跟进最新的模型训练技术和强化学习方法，否则可能会被市场淘汰。

5. 商业模式和盈利层面的挑战

成本与收益的平衡
Manus 的技术实现成本较高（如模拟浏览器和视觉识别），而目前 AI 市场的盈利模式尚未完全成熟。如何在高成本和低收益之间找到平衡，是一个重要的挑战。
API 服务的局限性
随着闭源 AI 提供商逐渐停止开放 API，Manus 如果依赖外部模型服务，可能会受到限制。未来，Manus 可能需要自己训练模型，以避免被竞争对手“训练”。

综上所述，Manus 面临的挑战不仅来自技术实现和市场竞争，还包括用户体验、数据沉淀、生态位巩固以及商业模式的可持续性。要真正构建自己的护城河，Manus 需要在模型训练、强化学习、用户体验优化和数据积累等方面持续投入和创新。