文｜邓咏仪反差 母狗

编著｜苏建勋

（鉴于 Manus 引起的炒作争议，36 氪特地声名，本文绝非投放，实质上，咱们连要到邀请码都颇费了一番荆棘 ……）

应该无需赘述 Manus 的引起的悠扬了：群众也曾在各式视频切片中，看到 Manus 勤费力恳地搜贵寓、作念 PPT、修复网页小游戏。回放体式的共享遐想，让东谈主一眼就能感受到 Agent 带来的直不雅效率提高，这也让 Manus 履历一场赶快破圈。

在波折拿到邀请码后，36 氪编著部扣问了一下，为了更好地了解 Manus 的特色和功能，咱们决定请 Manus 来当实习生，按照平素的使命流给 ta 分拨任务，望望 Manus 能否胜任。

OK，输入邀请码，36 氪的新实习生 Manus 就位！

开端：Manus

先说第一不雅感，要是你要请这位"实习生"，可能第一个需要接受的施行景况即是：这是位容易宕机的同学。

Manus 如今的事业止境不剖判。36 氪在周末实测时，第一嗅觉即是：让东谈主崩溃 …… 任务频繁遇到停滞，因为 Manus 在云上的造谣机跑，不时需要手动重置，才气不竭跑。

本期实测，即是在 Manus 束缚的崩溃纰谬，测出来的。

测试的界面，老是停留在"衔尾已断开"、"遇到严重问题"，需要束缚重置 / 开启新会话 …

偶尔出现的幻觉（不祥情是幻觉照旧官方见知）也很着实。Manus 前一句还在说需要两小时升级保重，你再敲敲它，它就立地又运行干活了 ……

捉摸不透的 Manus

Manus 堪称是"第一款通用型 Agents（智能体）"，这意味着它不走垂直大家道路，上风在于更通用才气的任务。Manus 的官网就列出了多个分类：

Manus 官网 开端：Manus

Agents（智能体）不同于大模子，要是说大模子唯惟一个对话窗口，已毕信息输入 - 输出。那么 Agents 就异常于让大模子有了行动才气，可以活泼调用各类器具完成任务。

36 氪决定先从咱们编著部的日常使用场景开拔，以从易到难的程度罗列，请 Manus 都跑一遍。

请督察，以下场景均为一次性输出的扫尾，除了任务半途崩溃重置计较机除外，36 氪莫得作念任何的重叠测试。

校对及整理

咱们先请 Manus 完成比拟基础的校对、整理使命。

36 氪将此前的一份访谈灌音原文（约 2.8 万字）交由 Manus 进行整理，中枢条目是对灌音速记"一字一板整理，不要压缩"，去除相应的口癖、对语义不清的部分进行校对。

在过去的操作中，起码要走动和模子交互十屡次：将灌音速记中的装假进行东谈主工校对——再分段扔到模子中——输出罢了后，还需要重新投喂给模子进行校对，看是否有事实装假。

但 Manus 很知道将以往的多个程序压缩到一个程序，这种下达任务之后恭候验收的嗅觉，比和 ChatBot 交互体验，实足是十倍以上的体验提高。

开端：Manus

但 Manus 的劣势亦然知道的：高下文太短，幻觉依然有。许多复杂任务还莫得完成，就因为 Token 消耗太多而中止了任务。

在校对润色这一任务中，最终输出的文档长度大大压缩，基本只输出了访谈的终末一部分，整个 3800 多字，前边的部分基本丢失。但从已输出整理的部分来看，口吻、信息完好性照旧算可以。

Manus 在实践长文任务

这概况率是因为推理和和洽机制作念得还不够好，模子只可提供一次性输出的扫尾，导致压缩；也有可能是 Memory 机制还未能作念得很好—— Memory 可以看作是模子暂时存储信息的 " 仓库 "，比如聊天机器东谈主会记取你之前说过的话。

早前一些磋议使命指出，memory 会跟着时辰或任务程序的加多而消退。而 Agent 所消耗的 Token，比起单 ChatBot 起码是两个数目级的提高——一位 Agent 从业者对 36 氪猜想，Manus 的一个复杂任务的 Token 消耗猜想会有百万 Token 级别。Memory 的分层管制、压缩等本事难点，还有许多提高空间。

新闻跟进及写稿

对一般的 ChatBot 来说，输出长度都是一个老浩劫—— 36 氪之前的测试体验中，要是是一个 128K 的模子，一般而言单次输出长度都在 1000-2000 字左右，才气保证信息完好性，不被无数压缩。

36 氪先让 Manus 完成最基本的新闻跟进使命。这包含几项才气：日常的新闻监控——看是否会筛选靠谱的信息源，再进行紧迫性分析判断，以及找相应的贵寓，加以补充和跟进。

开端：Manus

Manus 运行进行学习表率 - 搜索相关新闻等等，关联词在看望路透社时被考据码挡住了，苦求东谈主类接受。36 氪接受后，发现 Manus 也曾被认证为机器，被屏蔽了。

开端：Manus

Manus 约耗损 9 分钟完成这个任务，输出 5 条最值得关注的 AI 新闻，新闻源都是靠谱泰斗的。终末，Manus 终末聘用了写相关我方的新闻 …… 哈哈。

Manus 写相关我方的新闻

Manus 的新闻文本输出也曾算是 70 分水平，笔墨运动，主要信息点都能粉饰，但和参考的范本不同，当今的文本偏软，AI 味较重。

但在咱们提倡修改意见后，第二版好了许多。

基本是可以狭窄诊疗调后，奏凯发表的水平

难度往上，咱们也在 Manus 也输入了一段 prompt，让 Manus 襄理奏凯以 36 氪的深度报谈栏目"深氪"为例，生成一篇长文：

这周"稚晖君"创立的智元机器东谈主预报要发新品。"稚晖君"原名彭志辉，请你搜索彭志辉以及智元机器东谈主的历史经过，用 36 氪的作风去写稿一篇著作，主题为回溯智元机器东谈主的历史，以及反应这家公司的成长，在科技行业中的意旨，长度为 5000 字左右，可参考深度报谈"深氪"栏策动作风。

请督察，语句需要真切浅出，庸碌东谈主都能看懂，不要堆砌专科术语。

Manus 自动进行了贵寓蚁集，写稿阶段奏凯进行分段写稿，再归拢，得手地完成了长文写稿，输出扫尾：

写稿一篇相关智元机器东谈主的深度长文

在输出的著作中，Manus 在深度写稿上效果一般，更偏贵寓型整理。但遣意造句也算及格，关联词作风照旧偏软文。在高质地内容方面，Manus 的回味还有待加强。

数据分析及可视化

磋议型任务亦然 Manus 的果断。

从性质上来讲，Manus 收受了多智能体架构。浅近来说，即是可将复杂任务拆解为子任务（如数据清洗、特征工程、模子试验），通过不同的智能体，单干并行处理，权贵提高数据分析效率。

不外，要是一致性作念不好，多智能体的局部决策可能导致全局扫尾偏差较严重。

36 氪让 Manus 和 OpenAI 旗下的 Deep Research，都试着作念了一张"大模子 API 两年多以来的的 API 价钱走势表"。

OpenAI 旗下的 Deep Research 则是单智能体，端到端试验的模式——仅一个中心化智能体负责统统任务，决策与实践集会化。但克己在于模块集成度高，易于管制，输出质地比拟有保证。

开端：Manus

Manus 耗损的时辰较长，约三个小时，生成了一个可以交互的网页。互动性和表格样貌都异常可以。不外数据详确程度，和成心作念磋议的 Deep Research 仍有差距，但问题不大

开端：Deep Research

Deep Research 暂时还无法输出图表，但从输出的内容质地来看，是当今的 Manus 还没法赶上的。

创意型任务：可以作念，但审好意思有点难评

咱们也让 Manus 上了点难度。

第一个任务是效法行业大 V "影视飓风" Tim 赤诚的作风，作念一期相关 Manus 相关的视频，长度在 5 分钟左右。

Manus 用了约 45 分钟完成了这一任务，全程丝滑，依旧是谨小慎微拆任务，先上油管学习影视飓风的视频，再征集贵寓写剧本。

开端：Manus

终末产出的内容，体式严谨，是一个结构完好的小科普视频——

开端：Manus

咱们求教了视频组的赤诚，评价是：实习生水平，优点在于把使命流评释白了，分镜和镜头诊疗可以奏凯用作参考，但内容还不可奏凯用。

第二点是，视频剧本过于亢奋，全场充斥着"炸裂""颠覆"之感，对东谈主类的热枕领会比拟名义，有点难绷。

节选一段，供群众参考：

第二部分：Manus 的中枢才气（1:10-2:20）

[ 场景：主办东谈主夸张地在电脑前起义，被各式文献和任务包围 ]

主办东谈主：（夸张的困窘颜料，抓狂状）咱们都履历过这样的时刻——需要整理无数数据、撰写讲述、分析商场趋势 ... 这些使命可能要耗损咱们几小时，致使几天！而且还很容易出错！

[ 殊效：时钟快速旋转，日期页快速翻动 ]

主办东谈主：（倏得欢快，眼睛发亮）但有了 Manus，这一切都将更动！它就像给你复制了一个数字版的我方，但更智谋、更高效！

[ 分屏效果：四个窗口同期展示 Manus 的不同才气，每个窗口都有动态效果 ]

主办东谈主：（指向第一个窗口）Manus 的第一大中枢才气：自主完成复杂任务！

[ 窗口放大，展示 Manus 自动撰写讲述的加快经过，从蚁集贵寓到制品输出 ]

淫民导航

主办东谈主：（解说，语速适中）你只需要告诉它你需要什么，然后 ...（打响指，配合音效）它会我方策动、搜索信息、整理数据、撰写内容，最终委用一份完好的恶果！就像有了一个永不疲惫的助手！

[ 殊效：第二个窗口放大，伴跟着转场音效 ]

主办东谈主：（照看飘溢）第二大中枢才气：多畛域通用才气！不管是金融分析、解说内容创作、旅行策动，照旧代码修复，Manus 都能胜任！

[ 快速裁剪展示 Manus 处理不同畛域任务的画面，每个场景都有对应的图标和笔墨标签 ]

主办东谈主：（夸张的诧异颜料，手势丰富）这就像同期领有了一个金融分析师、一个内容创作家、一个旅行参谋人和一个模范员！而且，它们都是 24 小时待命的！不需要休息，不会喊累！

[ 殊效：第三个窗口放大，伴跟着科技感音效 ]

主办东谈主：（奥秘口吻，稍许缩短音量）第三大中枢才气：多模子和洽机制！这个有点专科，但止境酷！

[ 动画展示多个 AI 模子协同使命的意见图，肖似于团队和洽的可视化 ]

主办东谈主：（解说，配握势）Manus 不是依靠单一大模子，而是收受 " 多重签名 " 机制，由多个孤独 AI 模子共同驱动！就像一个高效的团队，每个成员负责不同的任务，互止境合，确保扫尾的可靠性和准确性！

36 氪还让 Manus 试着作念了一个偏分析型的创意使命——对咱们的微信公众号版式和遐想分析后，进行校正。

为了更明确遐想需求，咱们也给 Manus 提供了一份遐想案例，以及咱们觉得作风越过、审好意思优秀的数个公众号，当作参考。

开端：Manus

Manus 依旧很快就对任务进行拆解，自然终末任务莫得厚爱完成，但照旧输出了一套完好的决议给咱们。

除了咱们建议的程序（分析好版式的共性、联网搜索比拟优秀的公众号遐想实践，提倡建议），Manus 还我方策动了更多程序，也作念了更精细的分类，包括分析 36 氪公众号，分为遐想元素、板式布局、视觉钞票、配色决议等等。

不外从扫尾可以看出，Manus 在审好意思这件事上 …… 并不擅长。就配色来说，Manus 给出了一个放之四海而齐准的决议，分为春夏秋冬四个季节，配色饱和渡过高，审好意思可以说约等于莫得。

开端：Manus

字体亦然分为多个版块，并不斡旋。

开端：Manus

Manus 的输出依然止境依赖于公网数据的质地。

在 Manus 学习排版、遐想相关常识时，大开了不少知乎网页。但 Manus 很难绕过登陆罢休，然后就会转战到其他公开网页。更不消提如同孤独王国相同的各大 App ——比如微信公众号内的数据，爬虫器具也很难实足涉及。

被知乎登陆窗口卡住屡次的 Manus

可能这需要期待以后模子间的接口进一步买通，包括端侧 Agent 跨平台等才气的弘扬，才气让 Agent 输出质地有质的提高。

终末，咱们试着让 Manus 使用高推理模式，生成一个 Jellycat 主题的吃豆东谈主游戏，Manus 耗损约 45 分钟时辰完成。

开端：Manus

吃豆东谈主网页游戏

可以看到，代码和游戏运行界面都也曾异常完好，但终末到了"运行游戏"这一要道，音效都能听到，但无法点击运行游戏。尔后，对话因为高下死不悛改长，住手响应了。

回归

在测试经过中，36 氪最大的欷歔在于，前端交互止境丝滑，有一种精炼的好意思感——从参加 Manus 官网到实质对话，Manus 都在营造一种"对面确实是个活东谈主"的嗅觉。

尤其是在对话窗口左右，可以大开一个名为" Manus 的电脑"的小窗口，及时露馅 Manus 正在操作什么，确实像汉典看着一位实习生同学，帮你完成任务。

你可以随时拖动进程条，稽查 Manus 正在进行的任务。对也曾完成的程序，Manus 都会提供肖似网页快照的界面，让你对任务弘扬有知道感知。

Manus 正在通过百度百科学习智元机器东谈主相关配景贵寓

另一个体验优秀的场合在于，Manus 对器具的调用得手率算是比拟高的。在不碰到崩溃、宕机的情况下，要是测试 10 个任务，概况能有 8 个自动完成任务，无需东谈主类介入。

这能大大提高用户体验——在过去，许多 agent 调用外部器具的得手率都在 60% 以下，体验欠安，难以诱导到更多的用户。

商场无边觉得，Manus 团队对各类通用任务都先置入了不少 CoA（代理链）模版，粉饰迢遥通用任务（写稿、数据分析、攻略等绽开式问题）等等，这些使命权贵提高了任务得手率。

这种机制，肖似在 DeepSeek 对话中束缚蹦出来的想维链，用户可以看到，Manus 是如何样一个接一个调用外部器具的。

Manus 的纠错才气也很强。

36 氪屡次发现，Manus 在职务进行经过中会碰到装假。但 Manus 会尝试不同的处置决议，直至没法处置，才会向东谈主类报错，让东谈主类介入到问题处置中。

开端：Manus

开端：Manus

用户还可以随时打断 Manus，我方来完成某些程序。

在" Manus 的电脑"窗口右下角，有一个"接受"按钮。一朝任务进行得不合，东谈主类可以奏凯打断进程，我方参加到这部"云上电脑"进行操作。

不外可能是计较资源不够，36 氪在操作 Manus 的电脑时，卡顿严重，只可拼集进行操作。

Manus 的电脑

这样的体式自然更合适东谈主类使命的交互体式——只须使用一次，模子尽可能地自行纠错，减少东谈主类参与的次数。

回归一句话：分析回归、数据分析、绽开性问题等需要强逻辑性的任务，是 Manus 最擅长的部分。最不擅长的是创意使命，审好意思基本等于莫得。

不外，受限于当今的事业剖判性和高下文窗口，Manus 完成任务的逻辑和经过很好，但委用质地只可说在中等水平，包括数据、文本等，都需要东谈主类进行二次校对。但从完成任务的时辰和质地来说，也曾算是很可以的同学。

不管是对文本、图像、视频等相关内容，Manus 调用大模子只可效法到内容的框架，就像一层皮——但内容质地照旧需要东谈主类强把关。

从周末的争议中再次回看 Manus，36 氪频繁想起的，是 2009 年的电影《阿凡达》上映之时。那时的阿凡达，是殊效电影的集大成者，一个最紧迫的意旨在于，让全球不雅众都视力到：顶尖的电影工业水平是这样的。

如今的 Manus，尽管还处于比拟简易的样式。但至少在家具层面，和年头爆火的 DeepSeek 有一个共通点：用本事平权的妙技，将 AI 家具赶快拉到群众眼前，而不是停留在小圈子中狂欢。

Manus 集成了当今编程修复才气最强的 Claude，况且受到许多最新本事恶果如 CodeAct 的启发。比起 OpenAI Operator 或者 Devin 高达数百好意思金的订价，Manus 的资本价梗概在 2 好意思元左右。

而且，Manus 通用任务的体验也曾阔绰丝滑，这让普罗群众都能感受到：" AI 竟然还能这样玩"，以及信得过感受到 AI 对东谈主类带来的雄壮遵循。

这亦然现阶段反差 母狗，AI 家具在能为商场孝顺的的最大价值。