Manus火爆，将把企业招聘系统带到哪里？

2025年3月，一款名为Manus的AI产品突然席卷中文互联网。二手平台上的邀请码被炒至10万元天价，B站、微博、朋友圈被“一句话生成文章”“全自动股票分析”等演示视频刷屏。然而，与早期误传的“AI面试软件”标签不同，Manus的真实身份是 全球首款通用型AI Agent（智能体） ，其野心在于让AI从“聊天助手”升级为“行动代理”——既能理解人类复杂指令，又能自主拆解任务、调用工具并交付完整成果。这场狂欢背后，一场关于AI生产力的认知革命正在悄然发生。

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一、Manus是谁？重新定义AI的“行动边界”

1. 从“对话”到“交付”：AI生产力的三级跳

根据技术分级，AI可分为三个层次：

• Level 1：基础问答（如ChatGPT）：根据输入生成文本，但缺乏行动能力；
• Level 2：工具调用（如GPT-4插件）：能调用特定API完成简单任务；
• Level 3：自主代理（如Manus）：全流程闭环执行复杂任务，包括规划、学习、纠错。

Manus的突破性在于：用户只需输入一句话需求（如“分析特斯拉股票并制作PPT”），系统即可自动分解出“数据收集-建模分析-可视化-排版设计”链条，调用网络搜索、Python代码、设计工具等资源，最终生成可直接使用的报告。这种“端到端交付”模式，让AI从“参谋”变成了“执行者”。

2. 技术解剖：工程创新与底层局限

Manus的核心架构包含三层：

• 任务理解层：通过强化学习将模糊需求转化为可执行步骤；
• 工具调度层：连接搜索引擎、代码解释器、办公软件等外部工具；
• 质量校验层：自动检查成果的完整性、逻辑一致性。

但业内人士指出，其技术本质仍是“现有模型的工程化拼接”：依赖OpenAI等大模型处理语义，用Python脚本串联工具链，再通过交互界面包装成“自主智能”体验。这种取巧路径虽降低了开发门槛，却也导致复杂任务成功率不稳定——实测显示，Manus在需要多轮交互的任务中常因权限限制、系统负载失败。

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二、Manus的“破圈密码”：一场精心设计的认知革命

1. 营销策略：饥饿营销+场景化演示

Manus团队深谙传播规律：

• 稀缺性营造：邀请码机制引发FOMO（错失恐惧症），二手市场炒作进一步推高热度；
• 场景化案例：选择“写新闻稿”“筛选简历”等白领刚需场景录制演示视频，让观众直观感受“替代焦虑”；
• 创始人叙事：90后连续创业者肖弘的极客形象，强化“中国团队挑战硅谷”的集体情绪。

这种组合拳效果显著：Manus发布24小时内，相关话题阅读量超2亿，甚至带动A股AI板块上涨。

2. 行业冲击：重新定义“人机协作”

尽管技术尚未成熟，Manus已展现出变革潜力：

• 内容生产：18分钟生成结构完整的新闻报道，威胁传统小编岗位；
• 数据分析：自动爬取财报、绘制图表，初级分析师价值被稀释；
• 行政效率：10分钟筛选百份简历，HR可聚焦于战略级人才运营。

某VC投资人评价：“Manus的价值不在技术颠覆，而在教育市场接受AI作为生产流程的基础设施。”

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三、用友大易的“三板斧”：技术、场景、生态

1. 技术底座：YonGPT大模型让招聘“懂业务”

用友大易的核心竞争力，在于其背靠用友集团30余年企业服务经验，将AI技术与行业Know-How深度融合。例如，系统能根据企业历史招聘数据，自动优化筛选标准：某零售企业发现，AI推荐的候选人中，入职后业绩达标率比HR手动筛选高出26%。

此外，系统支持多模态交互。候选人可通过视频面试、语音问答甚至虚拟现实场景与企业互动，而AI会实时分析沟通内容，生成结构化评估报告。西克中国在校招中引入该功能后，面试到场率从60%提升至95%，因时间冲突放弃面试的难题迎刃而解。

2. 场景覆盖：从“招人”到“运营人才”

用友大易的野心不止于招聘流程自动化，而是打造全生命周期人才管理平台：

• 前置环节：通过雇主品牌微官网、社交媒体智能分发，吸引目标人才。
• 招聘中台：整合猎头、内推、校招等渠道，一键同步职位至50+平台，简历查重率降低70%。
• 后端沉淀：智能人才库自动标注候选人技能标签，当岗位空缺时，AI优先推荐历史人才，某制造企业借此复用30%的“沉睡简历”。

3. 生态协同：打破数据孤岛

系统可与用友HR SaaS、ERP等无缝对接，实现“招聘-入职-培训-绩效”数据贯通。例如，某金融集团通过分析离职员工数据，反向优化招聘画像，使核心岗位离职率下降18%。

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四、Manus启示录：AI Agent时代的生存法则

1. 企业端：拥抱“AI员工”新物种

Manus代表着一个新趋势——企业将引入AI同事分担标准化工作：

• 执行层：Manus处理数据整理、文档撰写等重复劳动；
• 管理层：人类专注创意决策、跨部门协调等高价值活动。

但这种转型需要配套升级：例如制造业使用Manus分析供应链数据时，需先完成设备物联网化改造。

2. 个体端：成为“AI导演”

当AI能执行具体任务时，人的核心竞争力转向：

• 需求抽象能力：将模糊问题转化为机器可理解的指令；
• 质量控制能力：识别AI产出中的逻辑漏洞、数据偏差；
• 伦理判断能力：权衡效率与隐私、公平等社会价值。

正如Manus创始人所言：“未来十年，最稀缺的不是会写代码的人，而是会指挥AI交响乐的人。”

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五、结语：潮水退去后的真正战场

Manus的爆火揭示了一个真相：AI技术已从“玩具阶段”进入“工具阶段”。尽管当前版本仍显稚嫩，但其代表的自主智能体方向不可逆转。根据Gartner预测，到2027年，40%的企业工作流程将由AI Agent自动执行。

这场狂欢终将退潮，但留下的认知革命仍在继续：企业需要思考如何将Manus类工具嵌入业务流程，开发者需平衡短期变现与长期创新，而每个个体都需重新寻找“不可替代性”的坐标。正如一位用户评论：“Manus是不是泡沫不重要，重要的是它让我们提前十年触摸到了未来工作的形状。”