在2025年，Manus推出了自主AI代理monica.im，迅速引發科技圈熱議。該產品能處理複雜任務，如旅行規劃、股票分析和教育內容創建等，展現出類似人類的思維與執行能力。 Manus不僅能產生最終結果，還具備自學習功能，通過多重代理架構高效完成任務。創始人肖弘表示，Monica團隊整合AI技術，創新思路，推動產品多樣化，儘管仍處於早期階段，Manus已顯著提升了人們對AI的期待。該產品的出現，讓AI代理的概念更加深入人心。
原文：《 ai代理的「gpt時刻」，manus炸醒整個ai 圈！ 》
shiyun：張勇毅
編輯：靖宇
2025年ai代理元年-——這句話
「deepseek之後，又一個科技圈的不眠之夜。」，又一個科技圈的不眠之夜。 」
不少用戶在社交媒體上如此點評。
所有人徹夜蹲守，只為該產品的一個使用邀請碼， – 它就是monica.im。
據團隊介紹，「，「」是一個真正自主的ai代理，能夠解決各類複雜多變的任務。與傳統
manus的介紹視頻只有短短的4分鐘，卻威力驚人｜圖片來源：monica.im
正如「manus」的名字寓意，它在拉丁文裡象徵著「手」。也就是說，知識不僅要在腦子裡，還要能用手執行。這正是代理Ai bot （聊天機器人）
manus 牛在哪裡？最直觀的是看官方網站展示、以及用戶自發展示的使用用例，極客公園部分整理如下：：
旅行規劃：不僅整合旅行信息，還為用戶創建定制旅行手冊。例如，為用戶規劃日本四月旅行，提供個性化的旅行建議和詳細手冊。 ，提供個性化的旅行建議和詳細手冊。 股票分析：進行深入的股票分析，設計視覺上吸引人的儀錶盤展示全面的股票洞察。例如，對特斯拉股票進行深度分析，創建可視化儀錶盤。 ，創建可視化儀錶盤。 教育內容創建：為中學教師創建視頻演示材料，解釋動量定理等複雜概念，幫助教師更有效地教學。 ，幫助教師更有效地教學。 保險政策比較：創建清晰的保險政策比較表，提供最佳決策建議，幫助用戶選擇最適合的保險產品。 ，幫助用戶選擇最適合的保險產品。 供應商採購：在整個網絡中進行深入研究，找到最適合用戶需求的供應商，作為真正公平的代理為用戶服務。 ，作為真正公平的代理為用戶服務。 財務報告分析：通過研究和數據分析捕捉市場對特定公司（如亞馬遜），的情緒變化，提供過去四個季度的市場情緒分析。 ，提供過去四個季度的市場情緒分析。 創業公司列表整理：訪問相關網站識別符合條件的公司，並將其整理成表格。例如在線商店運營分析：分析亞馬遜商店銷售數據，提供可操作的洞察、詳細可視化和定制策略，幫助提升銷售業績。 ，幫助提升銷售業績。 當代理通過一長串思維鍊和工具調用，最終輸出一個無比完整、專業的結果時，用戶們開始感嘆「真的能幫人類做事了」。 ，用戶們開始感嘆「真的能幫人類做事了」。
根據官方網站信息，在gaia 基準測試（評估通用ai助手解決真實世界問題的能力
總結成一句話——— manus更想做的，是你在數字世界中，字面意義上的「代理人」。而它做到了。 ，字面意義上的「代理人」。而它做到了。
就像你想的一樣，凌晨推出的，凌晨推出的，一下子把所有ai 圈的人都炸醒了！
01，手馬努斯，你的「數字代理人」
首先，Manus在體驗上與此前llm最大的不同：
它強調直接交付最終結果的能力，而不只是給出一個單純的「答案」。 ，而不只是給出一個單純的「答案」。
manus目前採用多重代理架構，運行方式與此前人類發布的計算機使用類似，完全運行在獨立虛擬機中。同時可以在虛擬環境中調用各類工具，編寫和執行代碼、瀏覽網頁、操作應用等，直接交付完整成果。 ，直接交付完整成果。
在官方發布的視頻中，介紹了三個，介紹了三個：：
第一個任務是篩選簡歷。
從15份簡歷中，為強化學習算法工程師職位推薦合適的候選人，並根據其強化學習專業知識對候選人進行排名。 ，並根據其強化學習專業知識對候選人進行排名。
在這個演示中，你甚至不需要給壓縮文件解壓、將其中的簡歷文件一份份手動上傳。 ，這時候就已經展現出了像人類「實習生」的一面，手動解壓縮文件，並逐頁瀏覽每一份簡歷，同時記錄其中的重要信息。 ，同時記錄其中的重要信息。
manus像實習生一樣，自動理解「解壓老闆扔過來的打包文件」這個隱藏指令| 圖片來源：極客公園
在manus給出的結果中，不僅有自動生成的排名建議，它還會根據工作經驗等重要維度，將候選人分為不同等級。在接受到用戶更希望以
manus甚至還能通過記憶能力，在這個實踐過程中記錄下「用戶更喜歡通過表格的方式接受結果」這樣的信息，下一次處理類似的任務結果時，會優先使用表格的形式來呈現。 ，會優先使用表格的形式來呈現。
馬努斯能記住用戶在內容生成流程中的偏好| 圖片來源：極客公園
第二個案例，更為國人量身打造，就是遴選房產。 ，就是遴選房產。
案例中用戶希望在紐約購買房產，輸入的要求是希望同時有安全的社區環境、低犯罪率，以及優質的中小學教育資源————當然還包括最重要的預算
在這個需求中，Manus ai將復雜任務分解為待辦事項列表，包括研究安全社區、識別優質學校、計算預算、搜索房產等。並通過網絡搜索，仔細閱讀有關紐約最安全社區的文章，收集相關信息。 ，收集相關信息。
其次，Manus通過編寫一個python程序，根據用戶收入計算可負擔的房產預算。結合房地產網站上相關的房價信息，根據預算範圍篩選房產列表。 ，根據預算範圍篩選房產列表。
馬努斯能夠自動搜索、並過濾掉條件不符合用戶要求的房源| 圖片來源：極客公園
最後，瑪努斯會整合所有收集的信息，撰寫詳細報告
在最後一個案例中，馬努斯展示了對股票價格的分析能力。
案例給出的任務是分析過去三年中英偉達、邁威爾科技和台積電股票價格之間的相關性：眾所周知這三支股票之間存在緊密的關聯性，但對於新手用戶來講，很難快速將其中的因果關係整理清楚。 ，很難快速將其中的因果關係整理清楚。
而manus的操作，與一個真正的股票經紀人非常相似，它先是通過，它先是通過，來獲取股票歷史數據，同時還會交叉驗證數據準確程度，避免被單一信息來源誤導，對最終產生結果帶來重大影響。
在這個案例中，Manus同樣用到了編寫python 代碼、進行數據分析和可視化的能力，同時還引入了金融相關的專業工具進行分析，最終通過數據可視化圖表，搭配詳盡的綜合分析報告的方式，向用戶反饋其中的因果關係————
不僅如此，在，手工官網還展示了十多個：直接使用：直接使用manus 幫你整理行程、個性化推薦旅遊路線，還能讓它學習使用各種複雜工具，來流程化的完成日常工作。 ，來流程化的完成日常工作。
在這個過程中，真正讓，真正讓，是它的自主規劃，來確保執行任務的能力。 ，來確保執行任務的能力。
自主學習的能力也讓manus的工作能力提升邏輯更像是真正的人類– – 即使現階段，它可能還無法在某一個特定領域做到專家級別的精通，但已經能看到巨大的潛力。 ，但已經能看到巨大的潛力。
隨著自主學習能力的加入，AI代理，在用戶對，在用戶對，Manus的實際測試中，Manus最終能夠直接根據對應的信息
由於目前版本的manus完全基於雲端異步運行完全基於雲端異步運行
這個操作邏輯同樣非常眼熟————就像一個人下班以後，在微信上喊實習生「文件整理好發我」。只不過，現在
02、多代理+自查，跑通ai代理流
從上面這些案例，其實不難看出，其實不難看出，並非，計算機使用中已經出現過的「ai代理」概念，而是它「模擬人類方式工作方式」的能力。 ，而是它「模擬人類方式工作方式」的能力。
比起「運行計算」，瑪努斯的工作邏輯更像是「思考並執行命令」。它並沒有做到哪些人類當前真正無法做到的事；這也就是為什麼一些已經體驗過當前版本，的工作邏輯更像是「思考並執行命令」。它並沒有做到哪些人類當前真正無法做到的事；這也就是為什麼一些已經體驗過當前版本，將它形容為「一個實習生」。 ，將它形容為「一個實習生」。
在manus官網，展示著眾多，展示著眾多，其中就有一個案例，其中就有一個案例，展示了在b2b業務中，如何使用，如何使用，與全球供應商實現精準匹配。 ，與全球供應商實現精準匹配。
在類似需求的常規產品中，在平台內整合全球供應鏈企業信息，來幫助用戶完成供貨商/需求方匹配這件事，是業內通行的邏輯。但這件事在，是業內通行的邏輯。但這件事在，你能看到完全不同的實現方式。 ，你能看到完全不同的實現方式。 ，你能看到完全不同的實現方式。
manus ai使用一套名為「多重代理，運行在獨立的虛擬機中。通過規劃代理、執行代理、驗證代理的分工協作機制，。來大幅提升對複雜任務的處理效率，並通過並行計算縮短響應時間。，並通過並行計算縮短響應時間。
在這個架構中，每個代理可能基於獨立的語言模型或強化學習模型
換言之，通過，的這套多代理架構，它更像是由多個助理，通過協助的方式，分別完成檢索資源、對接、驗證信息是否有效等工作，來幫你完成整個工作流程，這實際上不僅像是你招了一個「實習生」
在b2b業務這個案例中，Manus 通過網頁爬蟲以及代碼編寫、執行能力，Manus會自動在互聯網這片汪洋大海中檢索，根據你自己的需求，對潛在供應商從產品質量、價格、交貨能力等方面，為你匹配到最合適的貨源。不僅可以將結論以圖表的方式直觀呈現在你眼前。還能對這些數據進一步給出更加詳細的操作建議。 ，為你匹配到最合適的貨源。不僅可以將結論以圖表的方式直觀呈現在你眼前。還能對這些數據進一步給出更加詳細的操作建議。
manus完成b2b場景下的需求，或許比單一平台的內建工具更好用| 圖片來源：極客公園
至於monica 團隊到底如何、用何種技術實現的視頻效果，根據消息，團隊或將在北京時間，3月6日為大家揭曉。
03 、「縫合」的極致，就是炸裂
Manus背後的Monica.im，到底是家甚麼公司？
Monica是一款多合一ai的，產品形態從瀏覽器插件、慢慢拓展至了，、網頁端。主流的使用場景是，當用戶在瀏覽器中點開它的小圖標
其創始人肖弘（暱稱小紅，紅色），1992年，年生，畢業於華中科技大學。 ，他畢業後創業，他畢業後創業，早期創業不算順利（如校園社交、二手集市）。 2016年，他創業微信公眾號運營者提供編輯與數據分析工具，獲得了百萬用戶、並完成了盈利
等到2022年大模型浪潮後，他正式創立莫妮卡，專注海外市場，通過獨立開發者產品
2024年，在gpt-4o，克勞德3.5，openai o1系列上線的第一時間，莫妮卡sota模型。隨著接入模型的新進展，莫妮卡推出的專業搜索、 diy bot，trifacts 寫小程序、記憶等功能也受到用戶喜愛。而monica y youtube在youtube，twitter，twitter，
2024年，莫妮卡，達，達1000萬。同時，其保持著可觀的盈利，在海外同類產品中，位居頭部。 ，位居頭部。
莫妮卡：：
套殼到極致，既是tpf、也是pmf，最後都通往用戶價值。
莫妮卡| 圖片來源：莫妮卡
manus或許延續了monica團隊這種思路團隊這種思路– – 肖弘接受媒體人張小珺的訪談時表示，產品不能只有聊天機器人一種形態，代理會是新增的形態、需要新的產品去承接。
他從ai編程產品光標和devin中獲得了靈感。據極客公園了解，copilot 模式、後者則是自動駕駛儀，後者更符合人性需求。 ，後者更符合人性需求。代理也應該像devin一樣，面向大眾人群、真正由
但基於模型已有能力去做場景的封裝服務，或許正是莫妮卡，目前，代理產品團隊並不多，因為它需要很多複合能力
「同時擁有這些能力的公司沒那麼多，而有這些能力的公司，可能手頭正在乾一個很具體的業務，但我們恰好有同學剛好有時間一起把這件事情做出來。」他說。 ，但我們恰好有同學剛好有時間一起把這件事情做出來。 」他說。
為什麼是monica做出來了，他總結道，「第一，我覺得我們是比較幸運的。第二，某種程度上，如果今天大家都去做
他認為，目前代理還在早期階段。一是目前代理還在規劃階段，還沒到物理世界的執行；二是大模型的能力還在往上發展，一切還不可預料。 ，一切還不可預料。
「我肯定不知道代理，是可以被用這樣的方式被出來的，它是一個未知的事情。」他說。 ，它是一個未知的事情。 」他說。
耐人尋味的是，「不知道怎麼做代理」的莫妮卡，現在做出了一個讓整個ai圈感到炸裂的產品。
manus可能未必是最終的ai代理，但它無疑在deepSeek爆火之後，再次將人們對ai的期望拉升了一個數量級。
*頭圖來源：Monica.IM
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