文｜邓咏仪
编著｜苏建勋
（鉴于 Manus 引起的炒作争议，36 氪非常声名，本文绝非投放，本色上，咱们连要到邀请码都颇费了一番曲折 ……）
应该无需赘述 Manus 的引起的震撼了：天下照旧在各式视频切片中，看到 Manus 勤悉力恳地搜尊府、作念 PPT、修复网页小游戏。回放神色的共享想象，让东谈主一眼就能感受到 Agent 带来的直不雅效率辅助，这也让 Manus 履历一场赶快破圈。
在障碍拿到邀请码后，36 氪编著部谈判了一下，为了更好地了解 Manus 的特点和功能，咱们决定请 Manus 来当实习生，按照泛泛的责任流给 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！
开端：Manus
先说第一不雅感，要是你要请这位"实习生"，可能第一个需要接受的执行景色等于：这是位容易宕机的同学。
Manus 如今的奇迹相配不褂讪。36 氪在周末实测时，第一嗅觉等于：让东谈主崩溃 …… 任务频繁遇到停滞，因为 Manus 在云上的编造机跑，频繁需要手动重置，才能连续跑。
本期实测，等于在 Manus 不休的崩溃粗疏，测出来的。
测试的界面，老是停留在"联络已断开"、"遇到严重问题"，需要不休重置 / 开启新会话 …
偶尔出现的幻觉（不祥情是幻觉照旧官方奉告）也很着实。Manus 前一句还在说需要两小时升级叹惜，你再敲敲它，它就立时又运转干活了 ……
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巨匠阶梯，上风在于更通用才气的任务。Manus 的官网就列出了多个分类：
Manus 官网 开端：Manus
Agents（智能体）不同于大模子，要是说大模子惟有一个对话窗口，完毕信息输入 - 输出。那么 Agents 就颠倒于让大模子有了行动才气，可以生动调用种种器具完成任务。
36 氪决定先从咱们编著部的日常使用场景开拔，以从易到难的程度枚举，请 Manus 都跑一遍。
请精明，以下场景均为一次性输出的驱散，除了任务半途崩溃重置规画机除外，36 氪莫得作念任何的访佛测试。
校对及整理
咱们先请 Manus 完成相比基础的校对、整理责任。
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，中枢条目是对灌音速记"一字一板整理，不要压缩"，去除相应的口癖、对语义不清的部分进行校对。
在往常的操作中，起码要往来和模子交互十屡次：将灌音速记中的乌有进行东谈主工校对——再分段扔到模子中——输出完毕后，还需要再行投喂给模子进行校对，看是否有事实乌有。
但 Manus 很彰着将以往的多个尺度压缩到一个尺度，这种下达任务之后恭候验收的嗅觉，比和 ChatBot 交互体验，透顶是十倍以上的体验辅助。
开端：Manus
但 Manus 的劣势亦然彰着的：险峻文太短，幻觉依然有。好多复杂任务还莫得完成，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临了一部分，统共 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、信息无缺性照旧算可以。
Manus 在推论长文任务
这粗略率是因为推理和配合机制作念得还不够好，模子只可提供一次性输出的驱散，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 "，比如聊天机器东谈主会记着你之前说过的话。
早前一些斟酌责任指出，memory 会跟着时期或任务尺度的增多而消退。而 Agent 所消耗的 Token，比起单 ChatBot 起码是两个数目级的辅助——一位 Agent 从业者对 36 氪臆测，Manus 的一个复杂任务的 Token 消耗臆测会有百万 Token 级别。Memory 的分层管束、压缩等时间难点，还有好多辅助空间。
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，要是是一个 128K 的模子，一般而言单次输出长度都在 1000-2000 字傍边，才能保证信息无缺性，不被大都压缩。
36 氪先让 Manus 完成最基本的新闻跟进责任。这包含几项才气：日常的新闻监控——看是否会筛选靠谱的信息源，再进行首要性分析判断，以及找相应的尊府，加以补充和跟进。
开端：Manus
Manus 运转进行学习模范 - 搜索关连新闻等等，然而在走访路透社时被考据码挡住了，央求东谈主类禁受。36 氪禁受后，发现 Manus 照旧被认证为机器，被屏蔽了。
开端：Manus
Manus 约消耗 9 分钟完成这个任务，输出 5 条最值得关注的 AI 新闻，新闻源都是靠谱巨擘的。临了，Manus 临了选拔了写斟酌我方的新闻 …… 哈哈。
Manus 写斟酌我方的新闻
Manus 的新闻文本输出照旧算是 70 分水平，翰墨清醒，主要信息点都能笼罩，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。
基本是可以隐微诊治调后，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 襄理径直以 36 氪的深度报谈栏目"深氪"为例，生成一篇长文：
这周"稚晖君"创立的智元机器东谈主预报要发新品。"稚晖君"原名彭志辉，请你搜索彭志辉以及智元机器东谈主的历史经过，用 36 氪的格调去写稿一篇著述，主题为回溯智元机器东谈主的历史，以及反馈这家公司的成长，在科技行业中的意旨，长度为 5000 字傍边，可参考深度报谈"深氪"栏标的格调。
请精明，语句需要长远浅出，庸俗东谈主都能看懂，不要堆砌专科术语。
Manus 自动进行了尊府聚积，写稿阶段径直进行分段写稿，再团结，顺利地完成了长文写稿，输出驱散：
写稿一篇斟酌智元机器东谈主的深度长文
在输出的著述中，Manus 在深度写稿上效果一般，更偏尊府型整理。但遣意造句也算及格，然而格调照旧偏软文。在高质地内容方面，Manus 的品尝还有待加强。
数据分析及可视化
斟酌型任务亦然 Manus 的强劲。
从性质上来讲，Manus 经受了多智能体架构。通俗来说，等于可将复杂任务拆解为子任务（如数据清洗、特征工程、模子磨练），通过不同的智能体，单干并行处理，显贵辅助数据分析效率。
不外，要是一致性作念不好，多智能体的局部决策可能导致全局驱散偏差较严重。
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，端到端磨练的模式——仅一个中心化智能体负责系数任务，决策与推论集结化。但克己在于模块集成度高，易于管束，输出质地相比有保证。
开端：Manus
Manus 消耗的时期较长，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颠倒可以。不外数据详细程度，和非凡作念斟酌的 Deep Research 仍有差距，但问题不大
开端：Deep Research
Deep Research 暂时还无法输出图表，但从输出的内容质地来看，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。
第一个任务是效法行业大 V "影视飓风" Tim 真挚的格调，作念一期斟酌 Manus 关连的视频，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，依旧是发愤忘餐拆任务，先上油管学习影视飓风的视频，再征集尊府写剧本。
开端：Manus
临了产出的内容，神色严谨，是一个结构无缺的小科普视频——
开端：Manus
咱们求教了视频组的真挚，评价是：实习生水平，优点在于把责任流说显著了，分镜和镜头盘曲可以径直用作参考，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，对东谈主类的心扉意会相比名义，有点难绷。
节选一段，供天下参考：
第二部分：Manus 的中枢才气（1:10-2:20）
[ 场景：主办东谈主夸张地在电脑前反抗，被各式文献和任务包围 ]
主办东谈主：（夸张的恼恨心机，抓狂状）咱们都履历过这样的时刻——需要整理大都数据、撰写阐述、分析市集趋势 ... 这些责任可能要消耗咱们几小时，甚而几天！而且还很容易出错！
[ 殊效：时钟快速旋转，日期页快速翻动 ]
主办东谈主：（瞬息快活，眼睛发亮）但有了 Manus，这一切都将改换！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 的不同才气，每个窗口都有动态效果 ]
主办东谈主：（指向第一个窗口）Manus 的第一大中枢才气：自主完成复杂任务！
[ 窗口放大，展示 Manus 自动撰写阐述的加快经过，从聚积尊府到制品输出 ]
主办东谈主：（阐发，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）它会我方贪图、搜索信息、整理数据、撰写内容，最终委用一份无缺的效率！就像有了一个永不困乏的助手！
[ 殊效：第二个窗口放大，伴跟着转场音效 ]
主办东谈主：（暖热飘溢）第二大中枢才气：多规模通用才气！岂论是金融分析、讲授内容创作、旅行贪图，照旧代码修复，Manus 都能胜任！
[ 快速编著展示 Manus 处理不同规模任务的画面，每个场景都有对应的图标和翰墨标签 ]
主办东谈主：（夸张的惊诧心机，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、一个旅行参谋人和一个尺度员！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 ]
主办东谈主：（玄机口吻，略略缩短音量）第三大中枢才气：多模子配合机制！这个有点专科，但相配酷！
[ 动画展示多个 AI 模子协同责任的见地图，类似于团队配合的可视化 ]
主办东谈主：（阐发，配捏势）Manus 不是依靠单一大模子，而是经受 " 多重签名 " 机制，由多个沉静 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，确保驱散的可靠性和准确性！
36 氪还让 Manus 试着作念了一个偏分析型的创意责任——对咱们的微信公众号版式和想象分析后，进行更正。
为了更明确想象需求，咱们也给 Manus 提供了一份想象案例，以及咱们觉得格调隆起、审好意思优秀的数个公众号，算作参考。
开端：Manus
Manus 依旧很快就对任务进行拆解，固然临了任务莫得讲求完成，但照旧输出了一套无缺的决策给咱们。
除了咱们建议的尺度（分析好版式的共性、联网搜索相比优秀的公众号想象实践，提议建议），Manus 还我方贪图了更多尺度，也作念了更精细的分类，包括分析 36 氪公众号，分为想象元素、板式布局、视觉钞票、配色决策等等。
不外从驱散可以看出，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王人准的决策，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。
开端：Manus
字体亦然分为多个版块，并不长入。
开端：Manus
Manus 的输出依然相配依赖于公网数据的质地。
在 Manus 学习排版、想象关连学问时，大开了不少知乎网页。但 Manus 很难绕过登陆驱散，然后就会转战到其他公开网页。更无须提如同沉静王国雷同的各大 App ——比如微信公众号内的数据，爬虫器具也很难透顶涉及。
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 跨平台等才气的弘扬，才能让 Agent 输出质地有质的辅助。
临了，咱们试着让 Manus 使用高推理模式，生成一个 Jellycat 主题的吃豆东谈主游戏，Manus 消耗约 45 分钟时期完成。
开端：Manus
吃豆东谈主网页游戏
可以看到，代码和游戏运转界面都照旧颠倒无缺，但临了到了"运转游戏"这一重要，音效都能听到，但无法点击运转游戏。尔后，对话因为险峻死不改过长，住手响应了。
转头
在测试经过中，36 氪最大的感触在于，前端交互相配丝滑，有一种淘气的好意思感——从插足 Manus 官网到本色对话，Manus 都在营造一种"对面的确是个活东谈主"的嗅觉。
尤其是在对话窗口操纵，可以大开一个名为" Manus 的电脑"的小窗口，及时知道 Manus 正在操作什么，的确像云尔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，稽查 Manus 正在进行的任务。对照旧完成的尺度，Manus 都会提供类似网页快照的界面，让你对任务弘扬有彰着感知。
Manus 正在通过百度百科学习智元机器东谈主关连布景尊府
另一个体验优秀的方位在于，Manus 对器具的调用奏效率算是相比高的。在不遇到崩溃、宕机的情况下，要是测试 10 个任务，粗略能有 8 个自动完成任务，无需东谈主类介入。
这能大大辅助用户体验——在往常，好多 agent 调用外部器具的奏效率都在 60% 以下，体验欠安，难以眩惑到更多的用户。
市集盛大觉得，Manus 团队对种种通用任务都先置入了不少 CoA（代理链）模版，笼罩广宽通用任务（写稿、数据分析、攻略等洞开式问题）等等，这些责任显贵提高了任务奏效率。
这种机制，类似在 DeepSeek 对话中不休蹦出来的念念维链，用户可以看到，Manus 是如何样一个接一个调用外部器具的。
Manus 的纠错才气也很强。
36 氪屡次发现，Manus 在职务进行经过中会遇到乌有。但 Manus 会尝试不同的处置决策，直至没法处置，才会向东谈主类报错，让东谈主类介入到问题处置中。
开端：Manus
开端：Manus
用户还可以随时打断 Manus，我方来完成某些尺度。
在" Manus 的电脑"窗口右下角，有一个"禁受"按钮。一朝任务进行得分手，东谈主类可以径直打断进程，我方插足到这部"云上电脑"进行操作。
不外可能是规画资源不够，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
这样的神色自然更合适东谈主类责任的交互神色——只消使用一次，模子尽可能地自行纠错，减少东谈主类参与的次数。
转头一句话：分析转头、数据分析、洞开性问题等需要强逻辑性的任务，是 Manus 最擅长的部分。最不擅长的是创意责任，审好意思基本等于莫得。
不外，受限于当今的奇迹褂讪性和险峻文窗口，Manus 完成任务的逻辑和经过很好，但委用质地只可说在中等水平，包括数据、文本等，都需要东谈主类进行二次校对。但从完成任务的时期和质地来说，照旧算是很可以的同学。
岂论是对文本、图像、视频等关连内容，Manus 调用大模子只可效法到内容的框架，就像一层皮——但内容质地照旧需要东谈主类强把关。
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。那时的阿凡达，是殊效电影的集大成者，一个最首要的意旨在于，让全球不雅众都视力到：顶尖的电影工业水平是这样的。
如今的 Manus，尽管还处于相比鄙俗的花式。但至少在居品层面，和岁首爆火的 DeepSeek 有一个共通点：用时间平权的妙技，将 AI 居品赶快拉到民众眼前，而不是停留在小圈子中狂欢。
Manus 集成了当今编程修复才气最强的 Claude，况且受到许多最新时间效率如 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 通用任务的体验照旧弥漫丝滑，这让普罗民众都能感受到：" AI 果然还能这样玩"，以及着实感受到 AI 对东谈主类带来的苍劲遵循。
这亦然现阶段MK体育官网，AI 居品在能为市集孝顺的的最大价值。