文｜邓咏仪开云体育
编著｜苏建勋
（鉴于 Manus 引起的炒作争议，36 氪寥落声名，本文绝非投放，骨子上，咱们连要到邀请码都颇费了一番坎坷 ……）
应该无需赘述 Manus 的引起的颠簸了：大众如故在多样视频切片中，看到 Manus 勤悉力恳地搜贵寓、作念 PPT、配置网页小游戏。回放情势的共享瞎想，让东说念主一眼就能感受到 Agent 带来的直不雅效率提高，这也让 Manus 资历一场赶快破圈。
在曲折拿到邀请码后，36 氪编著部研究了一下，为了更好地了解 Manus 的特质和功能，咱们决定请 Manus 来当实习生，按照正常的使命流给 ta 分拨任务，望望 Manus 能否胜任。
OK，输入邀请码，36 氪的新实习生 Manus 就位！
起原：Manus
先说第一不雅感，若是你要请这位"实习生"，可能第一个需要接受的实际情状等于：这是位容易宕机的同学。
Manus 如今的处事尽头不领路。36 氪在周末实测时，第一嗅觉等于：让东说念主崩溃 …… 任务频繁遇到停滞，因为 Manus 在云上的虚构机跑，时时需要手动重置，材干继续跑。
本期实测，等于在 Manus 不休的崩溃缝隙，测出来的。
测试的界面，老是停留在"集合已断开"、"遇到严重问题"，需要不休重置 / 开启新会话 …
偶尔出现的幻觉（不细则是幻觉照旧官方见告）也很确切。Manus 前一句还在说需要两小时升级真贵，你再敲敲它，它就立时又运行干活了 ……
捉摸不透的 Manus
Manus 堪称是"第一款通用型 Agents（智能体）"，这意味着它不走垂直各人道路，上风在于更通用才略的任务。Manus 的官网就列出了多个分类：
Manus 官网 起原：Manus
Agents（智能体）不同于大模子，若是说大模子只须一个对话窗口，杀青信息输入 - 输出。那么 Agents 就额外于让大模子有了步履才略，可以生动调用各类器用完成任务。
36 氪决定先从咱们编著部的日常使用场景起程，以从易到难的程度枚举，请 Manus 都跑一遍。
请宝贵，以下场景均为一次性输出的收尾，除了任务半途崩溃重置算计机以外，36 氪莫得作念任何的近似测试。
校对及整理
咱们先请 Manus 完成相比基础的校对、整理使命。
36 氪将此前的一份访谈灌音原文（约 2.8 万字）交由 Manus 进行整理，中枢条款是对灌音速记"一字一句整理，不要压缩"，去除相应的口癖、对语义不清的部分进行校对。
在过去的操作中，起码要往返和模子交互十屡次：将灌音速记中的罪戾进行东说念主工校对——再分段扔到模子中——输出收场后，还需要再行投喂给模子进行校对，看是否有事实罪戾。
但 Manus 很较着将以往的多个要津压缩到一个要津，这种下达任务之后恭候验收的嗅觉，比和 ChatBot 交互体验，统统是十倍以上的体验提高。
起原：Manus
但 Manus 的颓势亦然较着的：高下文太短，幻觉依然有。好多复杂任务还莫得完成，就因为 Token 花消太多而中止了任务。
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临了一部分，所有这个词 3800 多字，前边的部分基本丢失。但从已输出整理的部分来看，口吻、信息完满性照旧算可以。
Manus 在彭胀长文任务
这不详率是因为推理和合营机制作念得还不够好，模子只可提供一次性输出的收尾，导致压缩；也有可能是 Memory 机制还未能作念得很好—— Memory 可以看作是模子暂时存储信息的 " 仓库 "，比如聊天机器东说念主会记取你之前说过的话。
早前一些研究使命指出，memory 会跟着时间或任务要津的加多而消退。而 Agent 所花消的 Token，比起单 ChatBot 起码是两个数目级的提高——一位 Agent 从业者对 36 氪忖度，Manus 的一个复杂任务的 Token 花消忖度会有百万 Token 级别。Memory 的分层照料、压缩等本事难点，还有好多提高空间。
新闻跟进及写稿
对一般的 ChatBot 来说，输出长度都是一个老浩劫—— 36 氪之前的测试体验中，若是是一个 128K 的模子，一般而言单次输出长度都在 1000-2000 字傍边，材干保证信息完满性，不被大批压缩。
36 氪先让 Manus 完成最基本的新闻跟进使命。这包含几项才略：日常的新闻监控——看是否会筛选靠谱的信息源，再进行弯曲性分析判断，以及找相应的贵寓，加以补充和跟进。
起原：Manus
Manus 运行进行学习轨范 - 搜索关系新闻等等，可是在走访路透社时被考证码挡住了，央求东说念主类经受。36 氪经受后，发现 Manus 如故被认证为机器，被屏蔽了。
起原：Manus
Manus 约破耗 9 分钟完成这个任务，输出 5 条最值得关注的 AI 新闻，新闻源都是靠谱泰斗的。临了，Manus 临了选拔了写洽商我方的新闻 …… 哈哈。
Manus 写洽商我方的新闻
Manus 的新闻文本输出如故算是 70 分水平，笔墨通达，主要信息点都能隐敝，但和参考的范本不同，当今的文本偏软，AI 味较重。
但在咱们提议修改意见后，第二版好了许多。
基本是可以幽微疗养调后，径直发表的水平
难度往上，咱们也在 Manus 也输入了一段 prompt，让 Manus 维护径直以 36 氪的深度报说念栏目"深氪"为例，生成一篇长文：
这周"稚晖君"创立的智元机器东说念主预报要发新品。"稚晖君"原名彭志辉，请你搜索彭志辉以及智元机器东说念主的历史历程，用 36 氪的格调去写稿一篇著述，主题为回溯智元机器东说念主的历史，以及反馈这家公司的成长，在科技行业中的趣味，长度为 5000 字傍边，可参考深度报说念"深氪"栏标的格调。
请宝贵，语句需要深化浅出，正常东说念主都能看懂，不要堆砌专科术语。
Manus 自动进行了贵寓收罗，写稿阶段径直进行分段写稿，再吞并，顺利地完成了长文写稿，输出收尾：
写稿一篇洽商智元机器东说念主的深度长文
在输出的著述中，Manus 在深度写稿上效果一般，更偏贵寓型整理。但遣意造句也算及格，可是格调照旧偏软文。在高质料内容方面，Manus 的试吃还有待加强。
数据分析及可视化
研究型任务亦然 Manus 的坚硬。
从性质上来讲，Manus 摄取了多智能体架构。浮浅来说，等于可将复杂任务拆解为子任务（如数据清洗、特征工程、模子测验），通过不同的智能体，单干并行处理，权臣提高数据分析效率。
不外，若是一致性作念不好，多智能体的局部决策可能导致全局收尾偏差较严重。
36 氪让 Manus 和 OpenAI 旗下的 Deep Research，都试着作念了一张"大模子 API 两年多以来的的 API 价钱走势表"。
OpenAI 旗下的 Deep Research 则是单智能体，端到端测验的模式——仅一个中心化智能体负责通盘任务，决策与彭胀集结化。但自制在于模块集成度高，易于照料，输出质料相比有保证。
起原：Manus
Manus 破耗的时间较长，约三个小时，生成了一个可以交互的网页。互动性和表格面目都额外可以。不外数据翔实程度，和特意作念研究的 Deep Research 仍有差距，但问题不大
起原：Deep Research
Deep Research 暂时还无法输出图表，但从输出的内容质料来看，是当今的 Manus 还没法赶上的。
创意型任务：可以作念，但审好意思有点难评
咱们也让 Manus 上了点难度。
第一个任务是师法行业大 V "影视飓风" Tim 本分的格调，作念一期洽商 Manus 关系的视频，长度在 5 分钟傍边。
Manus 用了约 45 分钟完成了这一任务，全程丝滑，依旧是谨小慎微拆任务，先上油管学习影视飓风的视频，再征集贵寓写剧本。
起原：Manus
临了产出的内容，情势严谨，是一个结构完满的小科普视频——
起原：Manus
咱们求教了视频组的本分，评价是：实习生水平，优点在于把使命流说昭彰了，分镜和镜头调遣可以径直用作参考，但内容还不成径直用。
第二点是，视频剧本过于亢奋，全场充斥着"炸裂""颠覆"之感，对东说念主类的情谊通晓相比名义，有点难绷。
节选一段，供大众参考：
第二部分：Manus 的中枢才略（1:10-2:20）
[ 场景：专揽东说念主夸张地在电脑前起义，被多样文献和任务包围 ]
专揽东说念主：（夸张的窘迫激情，抓狂状）咱们都资历过这样的时刻——需要整理大批数据、撰写证实、分析市集趋势 ... 这些使命可能要破耗咱们几小时，以致几天！而且还很容易出错！
[ 殊效：时钟快速旋转，日期页快速翻动 ]
专揽东说念主：（霎时兴盛，眼睛发亮）但有了 Manus，这一切都将转变！它就像给你复制了一个数字版的我方，但更智谋、更高效！
[ 分屏效果：四个窗口同期展示 Manus 的不同才略，每个窗口都有动态效果 ]
专揽东说念主：（指向第一个窗口）Manus 的第一大中枢才略：自主完成复杂任务！
[ 窗口放大，展示 Manus 自动撰写证实的加快历程，从收罗贵寓到制品输出 ]
专揽东说念主：（解释，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）它会我方谋划、搜索信息、整理数据、撰写内容，最终托付一份完满的效果！就像有了一个永不疲惫的助手！
[ 殊效：第二个窗口放大，伴跟着转场音效 ]
专揽东说念主：（温暖飘溢）第二大中枢才略：多范围通用才略！不管是金融分析、教悔内容创作、旅行谋划，照旧代码配置，Manus 都能胜任！
[ 快速编著展示 Manus 处理不同范围任务的画面，每个场景都有对应的图标和笔墨标签 ]
专揽东说念主：（夸张的骇怪激情，手势丰富）这就像同期领有了一个金融分析师、一个内容创作家、一个旅行照看人和一个步伐员！而且，它们都是 24 小时待命的！不需要休息，不会喊累！
[ 殊效：第三个窗口放大，伴跟着科技感音效 ]
专揽东说念主：（秘要口吻，稍稍裁减音量）第三大中枢才略：多模子合营机制！这个有点专科，但尽头酷！
[ 动画展示多个 AI 模子协同使命的宗旨图，类似于团队合营的可视化 ]
专揽东说念主：（解释，配持势）Manus 不是依靠单一大模子，而是摄取 " 多重签名 " 机制，由多个闲静 AI 模子共同驱动！就像一个高效的团队，每个成员负责不同的任务，相互配合，确保收尾的可靠性和准确性！
36 氪还让 Manus 试着作念了一个偏分析型的创意使命——对咱们的微信公众号版式和瞎想分析后，进行更动。
为了更明确瞎想需求，咱们也给 Manus 提供了一份瞎想案例，以及咱们合计格调突出、审好意思优秀的数个公众号，算作参考。
起原：Manus
Manus 依旧很快就对任务进行拆解，自然临了任务莫得崇敬完成，但照旧输出了一套完满的决议给咱们。
除了咱们建议的要津（分析好版式的共性、联网搜索相比优秀的公众号瞎想实践，提议建议），Manus 还我方谋划了更多要津，也作念了更精细的分类，包括分析 36 氪公众号，分为瞎想元素、板式布局、视觉钞票、配色决议等等。
不外从收尾可以看出，Manus 在审好意思这件事上 …… 并不擅长。就配色来说，Manus 给出了一个放之四海而都准的决议，分为春夏秋冬四个季节，配色饱和渡过高，审好意思可以说约等于莫得。
起原：Manus
字体亦然分为多个版块，并不合资。
起原：Manus
Manus 的输出依然尽头依赖于公网数据的质料。
在 Manus 学习排版、瞎想关系常识时，掀开了不少知乎网页。但 Manus 很难绕过登陆规矩，然后就会转战到其他公开网页。更不消提如同闲静王国雷同的各大 App ——比如微信公众号内的数据，爬虫器用也很难统统涉及。
被知乎登陆窗口卡住屡次的 Manus
可能这需要期待以后模子间的接口进一步买通，包括端侧 Agent 跨平台等才略的浮现，材干让 Agent 输出质料有质的提高。
临了，咱们试着让 Manus 使用高推理模式，生成一个 Jellycat 主题的吃豆东说念主游戏，Manus 破耗约 45 分钟时间完成。
起原：Manus
吃豆东说念主网页游戏
可以看到，代码和游戏运行界面都如故额外完满，但临了到了"运行游戏"这一要津，音效都能听到，但无法点击运行游戏。此后，对话因为高下讳疾忌医长，住手响应了。
追念
在测试历程中，36 氪最大的叹惜在于，前端交互尽头丝滑，有一种粗略的好意思感——从参加 Manus 官网到骨子对话，Manus 都在营造一种"对面简直是个活东说念主"的嗅觉。
尤其是在对话窗口掌握，可以掀开一个名为" Manus 的电脑"的小窗口，及时披露 Manus 正在操作什么，简直像汉典看着一位实习生同学，帮你完成任务。
你可以随时拖动进程条，搜检 Manus 正在进行的任务。对如故完成的要津，Manus 都会提供类似网页快照的界面，让你对任务浮现有较着感知。
Manus 正在通过百度百科学习智元机器东说念主关系布景贵寓
另一个体验优秀的场所在于，Manus 对器用的调用告捷率算是相比高的。在不遭受崩溃、宕机的情况下，若是测试 10 个任务，不详能有 8 个自动完成任务，无需东说念主类介入。
这能大大提高用户体验——在过去，好多 agent 调用外部器用的告捷率都在 60% 以下，体验欠安，难以眩惑到更多的用户。
市集无边合计，Manus 团队对各类通用任务都先置入了不少 CoA（代理链）模版，隐敝无边通用任务（写稿、数据分析、攻略等绽放式问题）等等，这些使命权臣提高了任务告捷率。
这种机制，类似在 DeepSeek 对话中不休蹦出来的想维链，用户可以看到，Manus 是奈何样一个接一个调用外部器用的。
Manus 的纠错才略也很强。
36 氪屡次发现，Manus 在职务进行历程中会遭耐劳戾。但 Manus 会尝试不同的处理决议，直至没法处理，才会向东说念主类报错，让东说念主类介入到问题处理中。
起原：Manus
起原：Manus
用户还可以随时打断 Manus，我方来完成某些要津。
在" Manus 的电脑"窗口右下角，有一个"经受"按钮。一朝任务进行得不合，东说念主类可以径直打断进程，我方参加到这部"云上电脑"进行操作。
不外可能是算计资源不够，36 氪在操作 Manus 的电脑时，卡顿严重，只可免强进行操作。
Manus 的电脑
这样的情势自然更合乎东说念主类使命的交互情势——只须使用一次，模子尽可能地自行纠错，减少东说念主类参与的次数。
追念一句话：分析追念、数据分析、绽放性问题等需要强逻辑性的任务，是 Manus 最擅长的部分。最不擅长的是创意使命，审好意思基本等于莫得。
不外，受限于当今的处事领路性和高下文窗口，Manus 完成任务的逻辑和历程很好，但托付质料只可说在中等水平，包括数据、文本等，都需要东说念主类进行二次校对。但从完成任务的时间和质料来说，如故算是很可以的同学。
不管是对文本、图像、视频等关系内容，Manus 调用大模子只可师法到内容的框架，就像一层皮——但内容质料照旧需要东说念主类强把关。
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。其时的阿凡达，是殊效电影的集大成者，一个最弯曲的趣味在于，让全球不雅众都观点到：顶尖的电影工业水平是这样的。
如今的 Manus，尽管还处于相比不详的形态。但至少在产物层面，和年头爆火的 DeepSeek 有一个共通点：用本事平权的技能，将 AI 产物赶快拉到大众眼前，而不是停留在小圈子中狂欢。
Manus 集成了当今编程配置才略最强的 Claude，况兼受到许多最新本事效果如 CodeAct 的启发。比起 OpenAI Operator 或者 Devin 高达数百好意思金的订价，Manus 的本钱价约莫在 2 好意思元傍边。
而且，Manus 通用任务的体验如故满盈丝滑，这让普罗大众都能感受到：" AI 竟然还能这样玩"，以及信得过感受到 AI 对东说念主类带来的浩大效力。
这亦然现阶段开云体育，AI 产物在能为市集孝敬的的最大价值。