应用端：Manus 突破通用 Agent 上限，探索人机协作全新范式
思瀚产业研究院    2025-03-07

中国 AI 初创公司 Monica.im 宣布推出全球首款通用 AI Agent产品 Manus（早期预览版）。据团队视频介绍，Manus 是一个真正自主的 AI 代理，能够解决各类复杂多变的任务。与传统 AI 助手不同，Manus（拉丁文寓意为“手”）不仅能提供建议或答案，还能直接交付完整的任务成果，实现 AI 产品由“脑”至“手”的进阶。根据 Manus 官网，在 GAIA 基准测试（评估通用 AI 助手解决真实世界问题的能力）中，Manus 在所有三个难度级别都实现了新的最先进的 （SOTA） 性能。

Manus 在官方视频介绍中展示了三个在实际使用场景中所完成的工作案例，并在官网展示了多个用例。第一个案例为筛选简历，从 15 份简历中，为强化学习算法工程师职位推荐合适的候选人，并根据其强化学习专业知识对候选人进行排名。Manus 展现出了像人类实习生的一面，手动解压缩文件，并逐页浏览每一份简历，同时记录其中的重要信息。在 Manus 给出的结果中，不仅有自动生成的排名建议，它还会根据工作经验等重要维度，将候选人分为不同等级。

在接受到用户更希望以 Excel 表格的方式呈现后，Manus 还能自动将这些内容通过现场编写 Python 脚本的方式，来生成对应的表格。Manus 甚至还能通过记忆能力，在这个实践过程中记录下“用户更喜欢通过表格的方式接受结果”这样的信息，下一次处理类似的任务结果时，会优先使用表格的形式来呈现。

第二个案例为遴选房产，用户希望在纽约购买房产，输入的要求是希望同时有安全的社区环境、低犯罪率、优质的中小学教育资源、每月固定收入情况下能够负担。在这个需求中，Manus AI 将复杂任务分解为待办事项列表，包括研究安全社区、识别优质学校、计算预算、搜索房产等。并通过网络搜索，仔细阅读有关纽约最安全社区的文章，收集相关信息。其次，Manus 通过编写一个 Python 程序，根据用户收入计算可负担的房产预算。结合房地产网站上相关的房价信息，根据预算范围筛选房产列表。最后，Manus 会整合所有收集的信息，撰写详细报告，包括社区安全分析、学校质量评估、预算分析、推荐房产列表以及相关资源链接，就像一个专业的房地产经纪人一样。

第三个案例为股票分析，任务为分析过去三年中英伟达、迈威尔科技和台积电股票价格之间的相关性。Manus 的操作，与一个真正的股票经纪人非常相似，它先是通过 API 访问雅虎金融等信息网站，来获取股票历史数据，同时还会交叉验证数据准确程度，避免被单一信息来源误导，对最终产生结果带来重大影响。Manus 用到了编写 Python 代码、进行数据分析和可视化的能力，同时还引入了金融相关的专业工具进行分析。最终在用户要求下，Manus 提供了一个交互式数据可视化网站，向用户反馈其中的因果关系。

Agent被定义为能够感知环境、自主决策、执行复杂任务的智能实体。OpenAI 应用研究主管 Lilian Weng 提出：Agent = LLM+ 记忆 + 规划技能 + 工具使用。吴恩达认为 Agent 应该具备四种主要能力，即：反思（Reflection）、使用工具（Tool use）、规划（Planning）以及多智能体协同（Multi-agent collaboration）。复旦 NLP 团队认为 LLM-based Agent 包含三个部分：控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）。

Agent 作为成熟度更高的 AI 产品，有望加速 AI 在各行各业的深度应用。产品端来看，2024 年 10 月，智谱推出自主智能体 AutoGLM，只需接收简单的文字/语音指令，就可以模拟人类操作手机，自动完成点外卖、编辑评论、淘宝购物、朋友圈点赞、总结文章生成摘要等日常活动，引发了市场对于 Agent 的广泛关注。Anthropic 发布“Computer Use”新功能，使Claude 能够像人一样使用计算机，包括滚动屏幕、移动光标、点击按钮、打字等。此次国内团队推出全球首款通用AI Agent 产品 Manus，展现了国内AI Agent 产品强大的通用性和复杂任务执行能力，将加速 AI 在各行各业的深度应用。

在算力需求方面，21 世纪经济报道援引巴克莱研报指出，AI 推理计算需求将快速提升，预计其将占通用人工智能总计算需求的 70%以上。随着以Manus 为代表的AI Agent 在 B 端和 C 端场景的深入应用，AI Agent 对推理端算力的需求将呈现快速增长趋势，将为推理端算力需求的快速增长提供强力支撑，从而推动AI 算力整体需求持续向上增长。

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