#Manus

昨晚Manus排队终于排到了，才有机会看看这个AI的真面目。

捅了通用 Agents 窝了今天，genspark 也发布了他们类似Manus 的通用 Agents。 不同的是他们内置了一个打电话的AI，这个对外国人很好 可以帮你自动打电话预定酒店餐厅等

Manus的成功仅是过渡产品，远不及谷歌Deep Research高效。其模仿人类操作的方式注定没落，功能未AI重构。MCP更适合未来，“token to token”是趋势。

Manus实测，它和DeepSeek有什么不同？

字节的 Manus 开始内测了… 速度好快

试了一点用 manus 分析我的自媒体账号 分分钟把各个平台的粉丝量、产品售价、产品销量，还有我的微信号全部扒出来了 以后分析对标太容易了

需要找 IRS 申报要回一部分 tax withholding，金额不多不少大概差不多正好等于雇一个 CPA 的费用… 是不是可以试试用 Manus？

来了来了 😋 最近超火的复杂资料可视化为网页或超高颜值的 PPT 提示词大挑战复刻！ 使用 Claude 3.7 写 PPT、复杂资料可视化网页或者超好看的 SVG，快速了解 Manus 带起最火的 MCP 协议🔥 之前放的是演示链接 下面的调好的提示词、代码、逻辑还有实际效果全开源 💥 👉

Manus 爆火之后，我们做了一套框架来验证这件事儿的可行性，就像我们 CTO 说的，技术是没有护城河的。我一直觉得，只要在 AI 这个赛道，应用层不是难事儿。 这套框架基本原理就是：CoT + DoT + Model + Agnets + Artifacts 完成，其实我一直在思考，Sonnet3.7 ReFlect 这么强，到底要不要做用户侧 CoT！ ○ 用户提问（通过 Query扩写拓

科技媒体 TechCrunch 点评：Manus可能并不是中国的第二个“DeepSeek时刻” 上周，一个名为Manus的智能AI平台刚刚预览发布，瞬间引发了爆炸般的关注，甚至堪比泰勒·斯威夫特演唱会的热度。 AI圈内的名人纷纷称赞它，Hugging Face的产品负责人甚至称Manus是“我用过最令人惊叹的AI工具”。AI政策研究员迪恩·鲍尔形容它为“目前最复杂的AI计算机系统”。短短几天内

Manus 联创季逸超在混沌创新大课上解释 Agent 时代推理算力要增加 100 倍

有评论：“我让 Manus 教我拍恐怖片，它先是打开 B 站现学了 20 多分钟，然后打开了搜狐的文章，看了一会儿后点了举报。”

分享一点增量信息： 截至目前，Manus母公司蝴蝶效应共完成两轮融资，总规模超过1千万美金。 第一轮投资人是真格基金（真格是肖弘上一段创业的天使投资人，他们把从肖弘上个项目赚得的所有资金全部投到他的这个项目中）； 第二轮投资人包括红杉中国、腾讯、真格和王慧文。

求MANUS的邀请码！

昨天参加新浪科技组织的连麦聊了两个小时的Manus，我表达的核心观点基本都在这张图上了。 一定要再补充几点的话，那就是： - 不要低估降低使用门槛这件事情的价值，万丈高楼才刚盖第一层呢，就开始搞鄙视链了； - 书上有条评论说Manus不就是套壳吗，得到的回答也很简洁——恭喜你，发现了Agent的原理； - 也别看不起套壳，Perplexity的估值/年化倍数现在是OpenAI的4倍，对产品

Manus 火了，这个火爆程度竟然直接出圈，火到了抖音，火到了央媒，火到了券商研究员拿5万现金求个调研，火到闲鱼一个邀请码都要5万。 也许是因为 DeepSeek 火爆在先，大众对技术的热情变得异常高涨，同时又是国产团队作品，自然就承载了一些情怀与希望。 在拿到邀请码之后，实测一番，任务全部都是从网上征集而来，在服务可用性极差的情况下，完成率仅 30%，过程很惊喜，结果有亮点，但这似乎也无法匹

作为极少数在北京现场 听完分享的人 说说Manus诞生背后的故事： 《Manus，为何是他们做出来了？》

⁣‍⁤‍⁢⁣​⁡⁣‌‍​⁤​‌​‍‌​​​‌‌‍​⁤​⁢⁤⁤‌⁤⁡‌⁤⁤⁣​‌​​⁣⁤Manus 实际体验者直播分享（AI生成，待纠错）

刚直播跟昨天和今天拿到Manus邀请码的自媒体证实： 1. KOL都没拿钱 2. 没蓝色光标操盘，反而是他们在蹭热度 3. 跟币圈同名币Manus，没任何关系。 全网火爆跟大量自媒体自己发稿蹭流量有关。 实际产品体验，比OpenAI的DeepResearch强。 但仍在当前AI能力范围，非变革，但有不少超预期体验。

Manus 实测结果出来了！ 感谢大家下午的积极留言 由于每天限量10个任务 所以精选了这些主题进行测试 由于目前官方的流量压力实在太大了 疯狂遇到这个错误： 高系统负载导致了内部服务器错误。请稍后重试或创建一个新的会话。 (10091) 获取问题支持 最终的成功率是：3/10 三个成功的结果分别放在下面。

群里发现一个很好的 Manus 案例 让 Manus 写了一个游戏，让你扮演在椭圆办公室的泽连斯基，面对拜登和万斯的攻击 看看你能不能走出椭圆办公室

从昨晚开始，我们群友 Monica 团队的新产品 Manus 就在刷屏了。 很多人在求邀请码，也有一些人拿到了内测权限，发出了自己的体验文章。 有人觉得惊艳，有人觉得不就那样，有人觉得没有达到自己期待的样子。 这一切都因为目前AI还处于很早期，不是 Manus 做得不够好，而是受限于目前AI的能力，只能做到这样。 但即使是目前这样，其实已经让很多人觉得惊艳了。 我们不能因为暂时实现不完美

少摄入关于 manus 的信息 少看新闻 少 fomo 少追热点 专注原有方向 就像 manus 在打造过程中也出现了很多其他热点 但他们并没有因为这些热点的出现而放弃做 manus 所以，manus 与我无关

以 manus 为例，拆解以 multi-agent 为基础的通用任务智能体的工作流程： 一. 意图识别 1. 获取用户输入内容，进行必要的意图识别和关键词提取，比如用户输入的是“想去日本旅游，需要一个旅行计划”，拆解之后得到的关键词是： japan-trip，任务类型为：travel 2. 如果用户输入的需求比较简单，不能识别用户的意图，此步骤可以引导用户继续对话，补充更多的信息，或者上传

Manus：一个真正能完成任务的AI代理 它不仅可以帮你解答问题，而且还能直接分析问题并自动执行任务然后直接最终交付结果。 比如收集、分析数据，直接分析股票市场、然后生成一份财务报告甚至直接给你生成一个网页展示😅 反正就是直接交付可视化的最终结果而不是单纯的答案！ 可以执行的任务： 计划旅行：Manus 可以整理行程、个性化推荐路线，并生成旅行手册。 股票分析：自动分析 Tesla 或