爆火的 Manus 到底是什么？一篇带你全了解！

已于 2025-03-13 14:26:37 修改
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分类专栏： Manus 文章标签： 深度学习 人工智能 机器学习 机器翻译 Manus
于 2025-03-13 14:13:45 首次发布
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最近，科技圈被一款名为 Manus 的通用 AI 代理刷爆了！它由 Monica 团队在 2025 年 3 月 5 日发布，一经推出就引发了全球关注，还让 A 股 AI 相关板块都跟着大涨，软件 ETF 单日涨幅超 3%，这热度简直没谁了！今天，咱就来好好唠唠这款神奇的 AI。

一、Manus 到底强在哪？

Manus 可不是一般的 AI 助手，它基于 Multiple Agent 架构，能在独立虚拟机环境里自主执行任务。像旅行规划、股票分析、教育支持这些事儿，对它来说都是小菜一碟。给它下指令，它就能自己思考、规划，然后完成复杂任务，从指令到结果一站式搞定，就像身边多了个超能干的 “数字版个人助理”。

从数据上看，Manus 在 GAIA 基准测试里表现超亮眼，超越了 OpenAI 的 Deep Research。这个测试涵盖推理、多模态处理、网页浏览和工具使用能力等方面，提出的 466 个现实问题，对很多高级 AI 来说都挺有挑战，但 Manus 在三个难度级别上都达到了新的最优状态，实力相当能打！

它还有四大核心功能：自主决策与任务执行，理解复杂指令后自己就能分解任务、调用工具；多工具集成，写代码、调试、浏览网页、总结信息都不在话下；隔离运行环境，在独立虚拟机里运行，安全又稳定；多格式交付，不管是文本、表格还是可视化图表，都能按需求输出。

技术上，Manus 也有创新。它的 Multiple Agent 系统包含规划代理、执行代理和验证代理，模仿人类 “思考 - 行动 - 检查” 的流程；多重签名验证体系能避免单模型偏见风险；还承诺 2025 年内开源核心推理框架，降低开发者接入门槛。

二、实际体验如何？

不少博主都分享了 Manus 的实测体验。我们体验后发现，它能在云端电脑上自动思考分析、收集数据、撰写内容，最后交付文档、音频等各种结果。虽然任务运行时间有点长，但在等待过程中可以去干别的事，而且交付的结果还挺不错。

还有博主用它制作小米 Su7 的 PPT，从实际操作过程来看，Manus 能够快速收集关于小米 Su7 的相关信息，包括车型特点、性能参数、外观设计亮点等。在内容排版上，也能根据信息的重要程度进行合理布局，文字简洁明了，搭配的图片也很契合主题，整体视觉效果较为出色，大大节省了制作 PPT 的时间和精力。

另外，在高考志愿填报调研这个场景中，有博主找大佬代跑，发现 Manus 给出的信息比 deepseek r1 和 grok3 更全面详实。它不仅能分析各个高校的历年分数线、专业录取情况，还能结合就业前景、行业趋势等因素给出合理的志愿填报建议，真的让人眼前一亮。

不过目前 Manus 还在内测阶段，由于服务器容量有限，采用了邀请码机制。团队也在努力，想让 waitlist 中的用户能优先体验。从官方透露的信息来看，后续他们还会持续优化服务器性能，扩大服务器规模，争取让更多用户能早日体验到 Manus 的强大功能。

三、背后的创业故事

Manus 背后的创始人肖弘，创业经历相当丰富。第一次创业从校园技术社团起步，开发微信公众号编辑器和企业微信 SCRM 工具，早期靠外包和黑客松活动拿到真格基金天使投资。但早期忽视变现导致现金流紧张，后来通过订阅模式验证了工具型 SaaS 的商业化路径，最后打包出售退出。这次创业让他积累了经验，也看到了地域对创业的影响，在武汉创业成本低，有独立开发者思维，但面临资本和人才供给不足的挑战。

第二次创业，肖弘基于生成式 AI 技术开发了浏览器插件 “Monica”，定位为 “All in - One AI Assistant”。通过收购海外产品 “ChatGPT for Google” 快速获取用户，融入用户工作流，还专注海外市场，利用美元定价优势避开国内监管竞争。在创业策略上，他注重预判技术红利、快速验证 PMF，工具型产品早期设计付费点，参考海外 SaaS 定价逻辑优化性价比。团队管理上，保持高强度执行文化，进行全球化人才布局。这种创业思路和管理模式，为 Manus 的成功打下了坚实的基础。如今 Monica 已经拥有数百万 MAU，支持数十种语言，集成了 GPT - 4、Claude 等主流模型，这也为 Manus 的技术发展提供了有力的支撑。

四、Manus 的未来展望

Manus 的应用场景非常广泛，在金融领域能生成财务报告、分析股票趋势；教育领域能为教师提供教学辅助材料；个人生活里能规划旅行行程、整合信息。

但它也面临一些挑战，比如在专业领域还依赖预设工具链，缺乏真正的领域知识泛化能力，性能提升依赖模型进步，还可能面临算力成本瓶颈。而且，自主执行任务可能会引发数据隐私和责任归属方面的争议。以房产推荐为例，如果推荐信息出现偏差，责任该如何界定，目前还没有明确的标准。

不过，随着技术的发展，这些问题有望逐步解决。未来，Manus 如果能进一步优化，解决现有问题，很可能会成为 AI 领域的一颗璀璨明星。从行业发展趋势来看，AI 正从对话式交互向任务执行跃迁，Manus 顺应了这一趋势，有很大的发展潜力。相信在团队的努力下，Manus 会不断完善，为我们的生活和工作带来更多便利和惊喜，让我们一起拭目以待吧！

 

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全球首款通用Agent--manus(附带无码注册教程)
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全球首款通用Agent--manus震撼登场 先让我们了解一下Manus的厉害吧 🛠️ **第一步 | 注册前的准备工作** ① **科学上网工具（VPN）配置** 🛠️ **第二步 | 浏览器与邮箱准备** (过于简单，此处不做展开) 🛠️ **第二步 | 分步注册教程** 进入官网 开始注册
《一文带你精通Manus，解锁AI智能体超强生产力》
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本文聚焦通用 AI Agent——Manus，全面介绍其强大功能与应用价值。Manus 区别于传统 AI 助手，能执行从思考到行动的全流程任务。它具备自动化任务执行、多领域场景应用、动态学习优化等核心功能，涵盖金融、教育、生活服务等多领域。文章详细阐述使用全流程，揭秘高级功能，分享使用技巧与注意事项，并通过简历筛选、旅行规划、金融分析等案例展示其实战能力，展望未来发展前景的同时也指出潜在挑战。
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揭秘！都在用的Manus邀请码申请话术模板（附避坑指南）
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<think>好的，我需要回答用户关于Manus调度机制工作原理的问题。首先，我需要确认用户提到的“Manus调度机制”具体指的是什么。根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]提到的“前述生成的Job，只是Streaming中定义的抽象，与SparkJob（真正进行调度，生成Task）不同”，这可能与流处理系统中的作业调度相关，可能涉及Apache Spark或类似的分布式计算框架。 接下来，我需要分析用户提供的其他引用内容是否有相关性。引用[2]到[4]主要涉及HTML解析和渲染流程，可能与Manus调度机制关系不大，但需要确保不遗漏潜在联系。用户的问题集中在调度机制，因此重点应放在引用[1]中的SparkJob和Streaming作业调度上。 用户可能将Manus与Spark的调度机制混淆，或者Manus是某个特定系统或框架中的调度组件。由于引用[1]提到了Streaming中的Job抽象和SparkJob的区别，推测Manus可能是流处理系统中的调度层，负责将逻辑作业转化为实际任务，并协调资源分配。 需要进一步确认Manus调度机制的核心功能，可能包括作业分解、任务调度、资源管理、容错机制等。参考Spark的调度机制，通常涉及DAG划分、任务分阶段执行、资源分配策略（如动态资源分配）等。结合引用[1]，Manus可能负责将流处理作业分解为可调度的任务，并与底层资源管理器（如YARN或Kubernetes）交互。 此外，用户可能希望了解调度过程中的具体步骤，例如作业提交、任务划分、资源请求、任务执行监控等。需要将这些步骤组织成清晰的流程，并结合可能的引用内容进行说明。例如，引用[3]提到解析树转换为机器代码的过程，可能类比作业分解为任务的过程，但需要谨慎关联。 最终，应确保回答结构清晰，分点解释调度机制的工作原理，并生成相关问题，如优化方法、应用场景等。需要避免技术错误，并尽量基于已知的调度机制（如Spark）进行合理推测，同时注明假设条件，保持回答的准确性。</think>### Manus调度机制的工作原理 Manus调度机制通常用于分布式流处理系统中（如Apache Spark Streaming），其核心目标是将逻辑作业（Job）高效地转化为可执行任务（Task），并协调资源分配。以下是其工作原理的关键步骤： 1. **作业抽象与DAG划分** 用户定义的流处理逻辑会被抽象为有向无环图（DAG）。例如，在Spark Streaming中，每个微批次（Micro-batch）对应一个Job，DAG包含数据读取、转换、输出等操作节点[^1]。Manus会解析这些逻辑，生成调度计划。 2. **任务分解与调度策略** Manus将Job拆分为多个可并行执行的Task。例如，一个`map`操作可能被拆分为与数据分区数量相同的Task。调度器根据数据本地性（Data Locality）和资源可用性，决定Task分配到哪个工作节点（Worker）。 3. **资源协调与动态分配** 通过与资源管理器（如YARN、Kubernetes）交互，Manus动态申请或释放计算资源。例如，在流量高峰时扩展Executor数量，低谷时缩减以节省资源。 4. **容错与任务重试** 若某个Task执行失败，Manus会根据依赖关系重新调度该Task及其下游依赖。同时通过检查点（Checkpoint）机制恢复状态，确保Exactly-Once语义。 ```python # 示例：Spark Streaming作业提交（逻辑层面） stream = spark.readStream.format("kafka").load() result = stream.filter(...).groupBy(...).count() query = result.writeStream.outputMode("complete").start() ```
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