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2025-03-21 13:51:57
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  (鉴于Manus引起的炒作争议,36氪特别申明,本文绝非投放,实际上,我们连要到邀请码都颇费了一番周折……)

  应该无需赘述Manus的引起的轰动了:大家已经在各种视频切片中,看到Manus勤勤恳恳地搜资料、做PPT、开发网页小游戏。回放形式的分享设计,让人一眼就能感受到Agent带来的直观效率提升,这也让Manus经历一场迅速破圈。

  在辗转拿到邀请码后,36氪编辑部讨论了一下,为了更好地了解Manus的特性和功能,我们决定请Manus来当实习生,按照正常的工作流给ta分配任务,看看Manus能否胜任。

  先说第一观感,如果你要请这位“实习生”,可能第一个需要接受的现实状况就是:这是位容易宕机的同学。

  Manus如今的服务非常不稳定。36氪在周末实测时,第一感觉就是:让人崩溃……任务频繁遇到停滞,因为Manus在云上的虚拟机跑,经常需要手动重置,才能继续跑。

  测试的界面,总是停留在“连接已断开”、“遇到严重问题”,需要不断重置/开启新会话…

  偶尔出现的幻觉(不确定是幻觉还是官方通知)也很真实。Manus前一句还在说需要两小时升级维护,你再敲敲它,它就马上又开始干活了……

  Manus号称是“第一款通用型Agents(智能体)”,这意味着它不走垂直专家路线,优势在于更通用能力的任务。Manus的官网就列出了多个分类:

  Agents(智能体)不同于大模型,如果说大模型只有一个对话窗口,实现信息输入-输出。那么Agents就相当于让大模型有了行动能力,可以灵活调用各类工具完成任务。

  36氪决定先从我们编辑部的日常使用场景出发,以从易到难的程度排列,请Manus都跑一遍。

  请注意,以下场景均为一次性输出的结果,除了任务中途崩溃重置计算机之外,36氪没有做任何的重复测试。

  36氪将此前的一份访谈录音原文(约2.8万字)交由Manus进行整理,核心要求是对录音速记“逐字逐句整理,不要压缩”,去除相应的口癖、对语义不清的部分进行校对。

  在以前的操作中,起码要来回和模型交互十多次:将录音速记中的错误进行人工校对——再分段扔到模型中——输出完毕后,还需要重新投喂给模型进行校对,看是否有事实错误。

  但Manus很明显将以往的多个步骤压缩到一个步骤,这种下达任务之后等待验收的感觉,比和ChatBot交互体验,完全是十倍以上的体验提升。

  但Manus的缺陷也是明显的:上下文太短,幻觉依然有。很多复杂任务还没有完成,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最后一部分,总共3800多字,前面的部分基本丢失。但从已输出整理的部分来看,语气、信息完整性还是算不错。

  这大概率是因为推理和协作机制做得还不够好,模型只能提供一次性输出的结果,导致压缩;也有可能是Memory机制还未能做得很好——Memory可以看作是模型暂时存储信息的 仓库,比如聊天机器人会记住你之前说过的话。

  早前一些研究工作指出,memory会随着时间或任务步骤的增加而消退。而Agent所消耗的Token,比起单ChatBot起码是两个数量级的提升——一位Agent从业者对36氪估计,Manus的一个复杂任务的Token消耗估计会有百万Token级别。Memory的分层管理、压缩等技术难点,还有很多提升空间。

  对一般的ChatBot来说,输出长度都是一个老大难——36氪之前的测试体验中,如果是一个128K的模型,一般而言单次输出长度都在1000-2000字左右,才能保证信息完整性,不被大量压缩。

  36氪先让Manus完成最基本的新闻跟进工作。这包含几项能力:日常的新闻监控——看是否会筛选靠谱的信息源,再进行重要性分析判断,以及找相应的资料,加以补充和跟进。

  Manus开始进行学习范例-搜索相关新闻等等,但是在访问路透社时被验证码挡住了,请求人类接管。36氪接管后,发现Manus已经被认证为机器,被屏蔽了。

  Manus约花费9分钟完成这个任务,输出5条最值得关注的AI新闻,新闻源都是靠谱权威的。最后,Manus最后选择了写有关自己的新闻……哈哈。

  Manus的新闻文本输出已经算是70分水平,文字通顺,主要信息点都能覆盖,但和参考的范本不同,现在的文本偏软,AI味较重。

  难度往上,我们也在Manus也输入了一段 prompt,让Manus帮忙直接以36氪的深度报道栏目“深氪”为例,生成一篇长文:

  这周“稚晖君”创立的智元机器人预告要发新品。“稚晖君”原名彭志辉,请你搜索彭志辉以及智元机器人的历史过程,用36氪的风格去写作一篇文章,主题为回溯智元机器人的历史,以及反映这家公司的成长,在科技行业中的意义,长度为5000字左右,可参考深度报道“深氪”栏目的风格。 请注意,语句需要深入浅出,普通人都能看懂,不要堆砌专业术语。

  Manus自动进行了资料收集,写作阶段直接进行分段写作,再合并,顺利地完成了长文写作,输出结果:

  在输出的文章中,Manus在深度写作上效果一般,更偏资料型整理。但遣词造句也算合格,但是风格还是偏软文。在高质量内容方面,Manus的品味还有待加强。

  从性质上来讲,Manus采用了多智能体架构。简单来说,就是可将复杂任务拆解为子任务(如数据清洗、特征工程、模型训练),通过不同的智能体,分工并行处理,显著提升数据分析效率。

  OpenAI旗下的Deep Research则是单智能体,端到端训练的模式——仅一个中心化智能体负责所有任务,决策与执行集中化。但好处在于模块集成度高,易于管理,输出质量比较有保证。

  Manus花费的时间较长,约三个小时,生成了一个可以交互的网页。互动性和表格样式都相当不错。不过数据详实程度,和专门做研究的Deep Research仍有差距,但问题不大

  Deep Research暂时还无法输出图表,但从输出的内容质量来看,是现在的Manus还没法赶上的。

  第一个任务是模仿行业大V“影视飓风”Tim老师的风格,做一期有关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,依旧是兢兢业业拆任务,先上油管学习影视飓风的视频,再搜集资料写脚本。

  我们请教了视频组的老师,评价是:实习生水平,优点在于把工作流说明白了,分镜和镜头调度可以直接用作参考,但内容还不能直接用。

  第二点是,视频脚本过于亢奋,全场充斥着“炸裂”“颠覆”之感,对人类的感情理解比较表面,有点难绷。

  第二部分:Manus的核心能力(1:10-2:20) [场景:主持人夸张地在电脑前挣扎,被各种文件和任务包围] 主持人:(夸张的疲惫表情,抓狂状)我们都经历过这样的时刻——需要整理大量数据、撰写报告、分析市场趋势...这些工作可能要花费我们几小时,甚至几天!而且还很容易出错! [特效:时钟快速旋转,日历页快速翻动] 主持人:(突然振作,眼睛发亮)但有了Manus,这一切都将改变!它就像给你复制了一个数字版的自己,但更聪明、更高效! [分屏效果:四个窗口同时展示Manus的不同能力,每个窗口都有动态效果] 主持人:(指向第一个窗口)Manus的第一大核心能力:自主完成复杂任务! [窗口放大,展示Manus自动撰写报告的加速过程,从收集资料到成品输出] 主持人:(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)它会自己规划、搜索信息、整理数据、撰写内容,最终交付一份完整的成果!就像有了一个永不疲倦的助手! [特效:第二个窗口放大,伴随着转场音效] 主持人:(热情洋溢)第二大核心能力:多领域通用能力!无论是金融分析、教育内容创作、旅行规划,还是代码开发,Manus都能胜任! [快速剪辑展示Manus处理不同领域任务的画面,每个场景都有对应的图标和文字标签] 主持人:(夸张的惊讶表情,手势丰富)这就像同时拥有了一个金融分析师、一个内容创作者、一个旅行顾问和一个程序员!而且,它们都是24小时待命的!不需要休息,不会喊累! [特效:第三个窗口放大,伴随着科技感音效] 主持人:(神秘语气,稍微降低音量)第三大核心能力:多模型协作机制!这个有点专业,但非常酷! [动画展示多个AI模型协同工作的概念图,类似于团队协作的可视化] 主持人:(解说,配合手势)Manus不是依靠单一大模型,而是采用多重签名机制,由多个独立AI模型共同驱动!就像一个高效的团队,每个成员负责不同的任务,相互配合,确保结果的可靠性和准确性!

  36氪还让Manus试着做了一个偏分析型的创意工作——对我们的微信公众号版式和设计分析后,进行改进。

  为了更明确设计需求,我们也给Manus提供了一份设计案例,以及我们认为风格突出、审美优秀的数个公众号,作为参考。

  Manus依旧很快就对任务进行拆解,虽然最后任务没有正式完成,但还是输出了一套完整的方案给我们。

  除了我们建议的步骤(分析好版式的共性、联网搜索比较优秀的公众号设计实践,提出建议),Manus还自己规划了更多步骤,也做了更细致的分类,包括分析36氪公众号,分为设计元素、板式布局、视觉资产、配色方案等等。

  不过从结果可以看出,Manus在审美这件事上……并不擅长。就配色来说,Manus给出了一个放之四海而皆准的方案,分为春夏秋冬四个季节,配色饱和度过高,审美可以说约等于没有。

  在Manus学习排版、设计相关知识时,打开了不少知乎网页。但Manus很难绕过登陆限制,然后就会转战到其他公开网页。更不必提如同独立王国一样的各大App——比如微信公众号内的数据,爬虫工具也很难完全触及。

  可能这需要期待以后模型间的接口进一步打通,包括端侧Agent跨平台等能力的进展,才能让Agent输出质量有质的提升。

  最后,我们试着让Manus使用高推理模式,生成一个Jellycat主题的吃豆人游戏,Manus花费约45分钟时间完成。

  可以看到,代码和游戏开始界面都已经相当完整,但最后到了“开始游戏”这一环节,音效都能听到,但无法点击开始游戏。而后,对话因为上下文过长,停止响应了。

  在测试过程中,36氪最大的感触在于,前端交互非常丝滑,有一种简洁的美感——从进入Manus官网到实际对话,Manus都在营造一种“对面真的是个活人”的感觉。

  尤其是在对话窗口旁边,可以打开一个名为“Manus的电脑”的小窗口,实时显示Manus正在操作什么,真的像远程看着一位实习生同学,帮你完成任务。

  你可以随时拖动进度条,查看Manus正在进行的任务。对已经完成的步骤,Manus都会提供类似网页快照的界面,让你对任务进展有明显感知。

  另一个体验优秀的地方在于,Manus对工具的调用成功率算是比较高的。在不遭遇崩溃、宕机的情况下,如果测试10个任务,大概能有8个自动完成任务,无需人类介入。

  这能大大提升用户体验——在以前,很多agent调用外部工具的成功率都在60%以下,体验不佳,难以吸引到更多的用户。

  市场普遍认为,Manus团队对各类通用任务都先置入了不少CoA(代理链)模版,覆盖众多通用任务(写作、数据分析、攻略等开放式问题)等等,这些工作显著提高了任务成功率。

  这种机制,类似在DeepSeek对话中不断蹦出来的思维链,用户可以看到,Manus是怎么样一个接一个调用外部工具的。

  36氪多次发现,Manus在任务进行过程中会遭遇错误。但Manus会尝试不同的解决方案,直至没法解决,才会向人类报错,让人类介入到问题解决中。

  在“Manus的电脑”窗口右下角,有一个“接管”按钮。一旦任务进行得不对,人类可以直接打断进程,自己进入到这部“云上电脑”进行操作。

  不过可能是计算资源不够,36氪在操作Manus的电脑时,卡顿严重,只能勉强进行操作。

  这样的形式天然更符合人类工作的交互形式——只要使用一次,模型尽可能地自行纠错,减少人类参与的次数。

  总结一句话:分析总结、数据分析、开放性问题等需要强逻辑性的任务,是Manus最擅长的部分。最不擅长的是创意工作,审美基本等于没有。

  不过,受限于现在的服务稳定性和上下文窗口,Manus完成任务的逻辑和过程很好,但交付质量只能说在中等水平,包括数据、文本等,都需要人类进行二次校对。但从完成任务的时间和质量来说,已经算是很不错的同学。

  无论是对文本、图像、视频等相关内容,Manus调用大模型只能模仿到内容的框架,就像一层皮——但内容质量还是需要人类强把关。

  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。当时的阿凡达,是特效电影的集大成者,一个最重要的意义在于,让全球观众都见识到:顶尖的电影工业水平是这样的。

  如今的Manus,尽管还处于比较粗糙的形态。但至少在产品层面,和年初爆火的DeepSeek有一个共通点:用技术平权的手段,将AI产品迅速拉到大众面前,而不是停留在小圈子中狂欢。

  Manus集成了现在编程开发能力最强的Claude,并且受到许多最新技术成果如CodeAct的启发。比起OpenAI Operator或者Devin高达数百美金的定价,Manus的成本价大约在2美元左右。

  而且,Manus通用任务的体验已经足够丝滑,这让普罗大众都能感受到:“AI居然还能这么玩”,以及真正感受到AI对人类带来的巨大效用。

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