Manus 是小甜甜还是牛夫人?
以前陪我看月亮的时候,叫人家小甜甜!现在新人胜旧人,叫人家牛夫人!
前几天大家铺天盖地地惊呼:“Manus 卧槽”,“Manus 牛掰”。这几天有一些批评声音了,惊呼“Manus 渣男”,“Manus 欺骗感情”。
实话实说,感谢 Manus ,让 AI Agent 火出圈了。
Open AI 的 Deep Research 和 Grok 的 Deep Search 都是优秀的 AI Agent ,Cursor 也是!
我们自己就是一个 Agent ,围绕一个目标问 LLM 问题,然后根据结果,继续问,直到目标达成。
但是大部分人都不具备提出好问题的能力,然后根据结果继续问,那就更难了。AI Agent 就是要解决这个问题,实现自动执行和自我迭代。AI Agent 还需要具备一个能力,就是调用各种工具,以适应不同的应用。就调用不同工具的能力而言,很难做到通用。
Manus 的邀请码一码难求,但是 GitHub 上出现了开源竞品,随手贴两个上来哈:
OpenManus
github.com/mannaandpoem/OpenManus
Open Deep Research
github.com/dzhng/deep-research
以后必定是 AI Agent 的天下,AI Agent 里面可能出现杀手级应用!
台湾大学李宏毅这个学期的 AI 课程 Machine Learning 2025 Spring ( speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2025-spring.php )刚刚就讲了 AI Agent ,作业 1 和作业 2 是自己实现 AI Agent 。
[生成式 AI 時代下的機器學習(2025)] 第二講:一堂課搞懂 AI Agent 的原理 (AI 如何透過經驗調整行為、使用工具和做計劃)
PPT
speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/ml2025-course-data/ai_agent.pptx
从 2020 年知道李宏毅老师的课,一直在听,没有一年坚持听完,并完成作业的,哎~
网上宣传 Manus 的开源方案是 3 小时写出来的。有人笑谈,在 LLM 上套壳没有门槛。
之前,V 站大佬说,Agent 的难点在于每一步迭代时,从已有结果中准确地识别要丢给 LLM 的问题。(忘记在哪看到的了,就不引用了)
AI 搜索那么多,Perplexity 就是最好的。Deep Research 的三家 Open AI 、Google Gemini 、Perplexity ,我都用了,Open AI 惊艳到了我,另外两家能用。
显然,套壳也是有技术的,有没有大佬谈谈?
Manus 一夜爆火,明显是恶意炒作营销的,垃圾始终是垃圾,很快就消失了
天天震惊全世界
有几个连续涨停板的票估计要跌停了.
Manus 在产品实现方式和交互上有一定创新,但产品的样子和效果完全由个别 KOL“评测”呈现,完成度未知。从实现方式来看,这产品的“任务”是非常消耗服务器资源的。视频效果好,仅仅是因为 Demo 。但要是让放出来让普罗大众使用,依据目前的流量,所需的资源是团队无法承受的天价。
总体来说,概念不是新的,仅需工程能力,而无需“科研”。和 DeepSeek 的爆火有着天壤之别。
这泼天的流量和关注度加持给目前的团队,可能不是好事。
问对问题确实很关键,问问题本就考验思路。但是这个 manus 炒作的相当让人反感。
#6 非常认同您的观点!
产品能力上,中国可以对全世界说:在座的都是垃圾。中国的应用那是想尽办法讨好用户。话说 OpenAI 确实独步天下,就搜索和文件上传这两个功能来讲,我给差评。利用自家大模型,开发一些应用,给点糖,OpenAI 是不屑去做的,这点与 Kimi 等国产大模型来讲,差距非常大。
AI Agent 要不停地去调用 LLM ,而且这种场景下上下文很长,用的 Token 也多,肯定会很贵。OpenAI Plus ( 20 美金一个月)用户每个月只能使用 Deep Research 10 次。不过,中国在降低成本方面也是独步全球,Deepseek 就是一个很好的例子。
基于产品能力和成本控制,在 AI 应用方面,中国必赢!!!
iPhone 火也不是因为它自制芯片、内存条啊
声望要配得上实力,就这样。
有这点注意力,多关注下 MCP 协议的发展吧
感谢 op 的 share ,学习学习。
Manus 的营销味道太大。普通人无法直接体验的情况下,关起门来就是吹。
#7
DeepSeek 做得最对的一件是事情就是开源,全球云服务器商都为它证明 DeepSeek R1 的强大。
如果 DeepSeek R1 不开源:1. 一个研究团队并没有运营大语言模型服务的能力,这是云服务器商的领域,大部分用户将不会体会到 DeepSeek R1 的强大。2. 部署大语言模型很贵,目前大部分闭源大语言模型都没有靠用户订阅覆盖推理成本,用户越用越亏,只能不停地去融资,烧投资人的钱。
同理,通用 AI Agent 最好的路子也是开源,让全球有能力部署的人为之助力。
当然,有些别有用心的人可能不这么想,想搞一个大新闻,骗投资人的钱,或者是韭菜的钱。
#10
感谢分享观点,确实开发 AI Agent 要关注 MCP 协议。
以下内容复制自 Google 搜索的结果,方便 V 友知道 MCP 协议:
MCP ( Model Context Protocol ,模型上下文协议) ,2024 年 11 月底,由 Anthropic 推出的一种开放标准,旨在统一大型语言模型( LLM )与外部数据源和工具之间的通信协议。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。 就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样,MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。
从来没看到过有人给过 Manus 正面评价。实际上我从来没见过真有人用过这玩意。所见的评价都是自己炒作的。
不用感谢 Manus ,他并没有出圈。反倒他是来蹭 ai agent 热度的。
Open Deep Research 早就开源了,和这个没关系
有没有可能就推特里的中文 AI 圈在吹?
营销大王罢
目测就是个垃圾,没有什么用
除了营销号跟自媒体在喊,没见谁惊呼
不用中国的
你以为他搞了个大的,实际却是给你拉了坨大的
不想折腾装在 pc 上慢扫了 虚拟机直通扫描准吗? 不准,得进 PE 里扫 如果确实是直通那不影响,但没有什么数据比主机更准确 请问在哪买的多少钱 最近也想入一个 …
我在我的微博上说过这样一段话,我想在这里把我的这个观点阐述地更完整一些。 @左耳朵耗子:聪明的程序员使用50%-70%的时间用来思考,尝试和权衡各种设计和实现,而用30% …
放:1W 台设备的话可能就有 1~3 万个 topic 在 broker 运行,一般 4H16G 的 linux 服务器撑不撑得住? 不放:只设两个 topic ,down 和…