邀请码炒到好几万的Manus,开源复刻版“0天起手”
创始人
2025-03-08 08:20:37
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昨天(3 月 6 日)的 AI 领域,可以说是分外热闹。

而在更上层的应用领域, Manus 横空出世。

接下来,IT之家小编基于当前的全网信息,为大家带来一波汇总。

01.

Manus 是什么?

Manus 是一款国内团队开发的 AI Agent,其名字来源于拉丁语中 “Mens et Manus”,也就是心和手中的“手”。

这里就要聊到“AI Agent”的概念了,目前还没有一个公认的中文翻译,比较多的说法是 智能体。

家友们大概可以将其理解为一个能够 自主感知环境、分析信息、制定决策并执行动作的智能助手。

在评估通用 AI 助手能力的 GAIA 测试中,Manus 取得了 SOTA(State-Of-The-Art)即目前最强的成绩。

根据创始人季逸超的说法,Manus 目前由多款模型驱动,官方也将在今年晚些时候 开源他们对于部分模型的后训练成果。

02.

Manus 都能干什么?

用官方的说法来讲,Manus 和我们熟悉的 ChatGPT 等聊天机器人不同,而是 “首款通用的 AI 智能体”。

是骡子是马,拉出来溜溜

当然,这个说法可能有些夸张,我们还是先来看看官方的实际演示案例。

- 演示 1:简历筛选

向 Manus 中上传一份包含了简历的 zip 文件,它便会像“人”一样,解压文件开始查看简历的内容,并记录下重要的信息。

此外,在 Manus 正在“干活”的时候,你也能中途补充更多内容。

简历筛选的任务完成之后,Manus 便会给出关于候选人的评价、个人信息的总结及各项报告信息。

随后,你还可以指挥 Manus 将本次的评估结果生成一个表格, 让它学会以后面对同样的任务时,都直接生成表格,就像一名真正的助手。

这个例子确实没有超出我们对于当前大模型能力边界的想象,不过现有的聊天机器人类产品确实没那么容易一键式完成全部任务。

- 演示 2:调查房产

官方的第二项演示则是让 Manus 筛选一份符合特定条件的纽约房产。

对于这类复杂任务,Manus 首先会将任务分解, 创建一个待办列表。

随后,Manus 便会开始在网络上搜索信息并进行筛选。

“网上冲浪”完毕之后,Manus 便会 自动写出 Python 程序,来计算评估预算情况。

根据预算情况,Manus 便会自动调整房产网站上的筛选条目,选取合适的范围。

最终,利用上述的所有信息,Manus 便会生成一份详细的报告。

- 演示 3:股票分析

官方提供的第三则演示则对三只股票近三年来的表现进行分析。

Manus 可以通过 AI 获取得到授权的专业信息,并编写代码,用于评估获取到的数据。

家友们可能已经注意到,Manus 可以说是 “一言不合就编程”。

对 Manus 来说,编程并不是“目标”,而是为了达成某项目的的一个通用工具。

如果觉得这样的可视化图表还不够“酷”的话,还可以让 Manus 根据上面的数据 创建一个可以交互的网站。

其实,这次官方介绍视频的脚本,也是通过 Manus 来制作的。

03.

火遍全网后的连续剧

我们可能注意到,Manus 执行一项任务时,依复杂度而定,通常 需要几分钟、十几分钟甚至几十分钟的时间。

Manus 的每一项任务,其实都要求他们在服务器端开一个独立的 Ubuntu 容器,相信在这一过程中,也要消耗不少的服务器资源。

这也可能是他们目前采用邀请制的原因之一。

昨天(3 月 6 日),Manus 的邀请码在闲鱼上一度被炒到几万元, 甚至发展到了乱标价格的地步。

这里,IT之家也要提醒大家谨防诈骗, 官方从未开设任何付费获取邀请码的渠道。

Manus 合伙人张涛的回应

类似的产品,小编还能想到荣耀的 YOYO 智能体,可以在用户自己的手机端自动化执行任务。

一句话点 2000 杯咖啡

其实类似的产品,还有 智谱的 AutoGLM,尽管它在各个品牌的安卓手机上均可用,但目前的能力还比较局限。

某种意义上,他们都是在现有大模型的能力基础上 重新包装的一个“外壳”。

对于获得一份调查报告类的需求,那么目前 ChatGPT 的 Deep Research 深入研究功能效果也不错。

ChatGPT Plus 会员每月可用 10 次

马斯克 Grok 3 免费的 DeepSearch 功能,其实也能帮助我们完成不少工作。

04.

开源复刻,0 天起手

有唱红脸的,自然也有唱白脸的,小编感觉这位家友的评价还算是比较中肯。

在不少 AI Agent 团队眼中,Manus 所实现的事情可能没那么颠覆性,于是在 Manus 上线当天, 就已经有了几个开源的“复刻”项目。

你有 Manus,那我便有 OpenManus,来自 MetaGPT 的 5 名团队成员便在 3 个小时内“搓”出了一个开源方案。

此外,CAMEL-AI 团队也在其 CAMEL-AI Framework 的基础上开发了 OWL 项目,在 GAIA “跑分”取得了平均 58.18 分的成绩, 位列开源框架之首。

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