Manus：通用AI Agent的野心与现实

Manus展示了什么？

官方视频展示了Manus处理简历筛选的能力：

• 能解压并分析多份简历文件
• 支持异步处理，任务完成后会通知用户
• 在任务进行中可接收新指令
• 最终提供排名建议和评估标准

拆解Manus的本质

深入分析后，Manus实际上是以下能力的综合产物：

• Compute Use
• 虚拟机技术
• Artifacts
• 内置的一批Agent

Manus的矛盾与挑战

• 定位矛盾

如果Agent本质是个性化的工具，那么Manus想做"通用领域的bolt.new"（bolt.new专注于编程任务）的定位存在明显矛盾。通用与专精难以兼得。

所以没必要拿Manus和openai deepresearch对比，也不需要互踩，battle~

• 可能的发展路径

Manus唯一可行的路径可能是成为一个新入口，整合各种Agent和Compute Use能力。但这工作量极大，更合理的方式或许是采用类似MCP协议的聚合模式。

• 市场定位困境

Manus可能会像AI搜索一样成为新型通用模式的探索，但门槛比AI搜索高，难以成为大众快速上手的产品。

• 用户接受度问题

• 专业用户：可能因其局限性而不屑使用;
• 普通用户：学习成本高，难以上手；
• 自媒体圈：可能因其新颖性而热捧
• 全网都在寻求邀请码，海鲜市场已有大量千元收购~
  
  
  
  
  

竞争格局分析

• 大模型内化威胁

如果Manus宣传的通用Agent能力确实实现，这些功能大概率会被大模型厂商直接内化，成为基础能力。

• 同类产品竞争

Coze、Dify等Agent平台已在这一领域布局，如果Manus的路线被证明可行，这些平台也会迅速跟进。

思考

Manus的出现代表了AI Agent领域的一次重要尝试，但从产品定位到市场接受度都面临诸多挑战。目前国内AI圈在大力宣发下，人尽皆知，但是海外确是悄无声息。

在通用性与专业性的平衡中，Manus能否找到自己的位置？在大模型不断进化的今天，独立Agent平台的生存空间又在哪里？

这些问题的答案，或许需要市场的检验才能揭晓。但无论如何，Manus的出现再次证明，AI Agent领域的竞争已经全面展开，而真正的赢家还远未确定。