Manus 直播实测：AI 时代人机协作的未来？

Manus 是什么？它能做什么？ #通用agent

Manus 的本质：AI 操纵的 Linux 虚拟机和浏览器 #linux

Manus 可以被理解为一个由 AI 操控的，没有图形界面的 Linux 虚拟机，以及一个浏览器。它能够感知电脑环境，执行各类操作，包括运行 Linux 指令、调用库和程序（如 cd、ls 指令、Python 等），以及访问网页、获取 API 接口的数据。

但是，由于没有图形界面，Manus 无法直接运行图形程序，例如《宝可梦》。同时，网页上那些阻碍人类使用的要素（如强制登录、余额不足的充值弹窗）也会影响 Manus 的使用。

如何与 Manus 交互？ #vscode

为了方便用户通过键鼠介入，Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、VSCode 三种选项，以便查看运行指令、接管网页和修改文件。用户也可以给 Manus 上传文件，未来或许还能对接私有 API。

Manus 的运作逻辑：Claude AI + 特训推理模型 #推理模型

Manus 的主要智力担当是 Claude AI 和某个特训过的推理模型。当接收到人类指令时，它会将指令拆解为完成任务所需的子步骤，生成一个 todolist 文档，降低实现难度。

基于这个 todolist，Manus 每完成一个子任务就打个 ✅，为 AI 指明多步骤任务中每一步的执行要求。然后，它会针对 list 中的每个 todo，按需调用相关工具（如 Linux 命令、Python、浏览器等），逐步推进子步骤，评估完成质量。

这些步骤可以是安装软件环境、创建文档、浏览网页、编写程序和网页等，嵌套利用起来，就可以生成原始指令的产出物。例如，它可以网页搜索、网页阅读总结，生成一份 XX 市场调研分析报告。

Manus 的应用场景：不只是网页和报告 #aigc

Manus 不仅能做网页、做报告，还能玩 HTML 的 2048 游戏、写游戏攻略心得、帮你安装宝可梦游戏、安装 NDS 模拟器、代替你登录可灵 AI 输入 prompt 做 AIGC 视频。

Manus 实测 Case：能做到什么程度？ #案例

为了测试 Manus 的能力边界，我设计了 6 个任务：

1. 创作世界首支 AI 自主创作的自我介绍视频
2. 草拟邮件，找到 Manus 官方邮箱，完成 Manus 邀请码的申请
3. 自主玩 2048 网页游戏，并给自己解说，写游戏心得
4. 安装《宝可梦：黑》，并尝试捕获第一只宝可梦
5. 自行进入可灵 AI，创作一条由 AI 操作生成的 AI 视频
6. 让 Manus 自行调查自己所处的环境，输出 Manus 自己的技术架构

Case 效果分析 #2048

• 创作视频： 真的创作视频了，用 OpenCV 一帧帧画的，但有点丑，也不能自己配上音。
• 草拟邮件： 能帮我草拟邮件，但是还不支持使用邮件服务代发邮件，可能官方有限制。
• 玩 2048： 真的玩起来了，超出预期！最高分 192 分，比起人类是差很多，但终究是模拟键鼠输入玩起来了。看来 Manus 能玩一切非即时性游戏。
• 安装《宝可梦：黑》： 这个 case 很神奇，看起来它似乎通过主动改造自己的环境，找到了让本不能运行的游戏运行的方案。我给它开小灶，直接把包传给它了，然后自行安装的很顺利。
• 创作 AI 视频： 自主设计了整个 AI 视频的脚本、文生图提示词。 我接管登录了可灵 AI，也能成功调整管理台参数尝试生成。但是因为账号没钱，弹出了收费弹窗，无法继续。
• 调查自身架构： 大部分都被产品工程限制了，但最终输出了一些在官方网站上查不到的方案设计内容，且经官方证实，确实大部分正确。

对 Manus 的评价：AI 实习生？ #组织架构

你可以把 Manus 当做一个非常肯干活的实习生。它是用 LLM 大模型拆解原始任务为多个子任务，再针对一个个子任务，逐步生成行动步骤/内容/方案。

因此，Manus 的每个子任务能力，就是当下 LLM 的智力水平——缺乏实战经验、缺点灵性、但能 24 小时极高吞吐量、极速干活的在校大学实习生拼起来的最终产物的水平。

Manus 的每个 case 的 token 花费基本在 2 美金，随着模型发展，这个价格还会无限下探，比人类实习生的成本低太多了。未来的组织架构必然会与现在有巨大的差别。

Manus 的问题与挑战 #改进

• 在人机协作过程中，人和 AI 反复拉扯修改任务过程中的中间产物，是非常不好的体验。
• Manus 毕竟不是我们的随身助理，且尚不支持跨任务项目的对话记忆、账号登录态、文件互通，以及文字语言是对现实信息的有损压缩。
• 数据质量、背景信息有限、无法持续成长等原因，使得 Manus 无法承担更多期待。

Manus 的意义：重新看清未来 #协作机制

Manus 打通了几乎全部的链路，以极低的体验成本，让人类能够一站式地托管完成复杂的任务。未来胜出的可能并不是拥有最强技术的公司，而是那些真正理解了 AI 与人类如何共进化、并能建立持续、稳定的协作机制的公司。

Manus 以极高的产品完成度，再次把隔在人和 agent 的未来的迷雾吹散了一些，透出了更多光亮。

我认为：

这 Manus 呀，就像一盏风雨中摇曳的灯，虽不能照亮所有黑暗，却也给了我们一丝希望。它展现了 AI 的潜力，也暴露了它的局限。我们既要看到它的光明，也要正视它的阴影。毕竟，这人机协作的未来，还需我们一步一个脚印地去探索啊！

AI #人机协作