內容概述
Manus 是由中國團隊 Monica.im 推出的通用型自主 AI 智能體產品，被稱為全球首款此類完全自主的 AI Agent。本頁面詳細分析 Manus 的主要特點、技術架構和應用場景。
自主完成複雜任務
Manus 定位為通用型智能助手，不僅能提供答案或建議，更能自主規劃並執行一系列操作，將用戶的想法付諸實踐，直接產出最終結果。與傳統聊天機器人不同，Manus 能像人一樣獨立思考、計劃並完成複雜任務，而不只是根據提問給出回答。
在演示中，用戶下達指令後，Manus 直接操作電腦完成了報告撰寫、表格制作等工作，最終導出符合要求的成果。
多領域通用能力
Manus 展現出跨領域的任務處理能力。官方演示視頻中，Manus 自主完成了多種類型的任務，包括旅遊行程規劃、股票數據分析、教育課件創作以及保險方案對比等。
其他展示的案例還包括篩選並排序求職簡歷、進行複雜的房地產市場調研、執行金融數據分析（如股票相關性研究）等。甚至，Manus 自動編寫 Python 腳本進行數據可視化，並部署了交互式網站來展示結果。
多模型協作與可靠輸出
Manus 的系統架構採用了多模型協同的「多重簽名」機制（multi-signature approach），由多個獨立 AI 模型共同驅動，以確保決策和結果的可靠性。
這種架構意味著 Manus 並非依賴單一大模型輸出，而是讓不同模型參與任務的推理和執行，從而提高準確性和穩健性。官方表示 Manus 更強調「少預設結構、更多智能」的理念，注重高質量數據、強大的模型能力和靈活架構，而非預先定義死板的規則。
卓越的性能表現
Manus 在通用 AI 助手評測基準 GAIA 測試中取得了新的 State-of-the-Art（SOTA）成績，在所有難度級別上均刷新紀錄。測試結果顯示 Manus 的綜合表現超越了 OpenAI 同層次的大模型（如 GPT 系列）。
開發團隊聲稱，Manus 在 GAIA 基準中的得分全面領先於 OpenAI 的模型。鑑於 GAIA 是一套涵蓋現實世界複雜問題的嚴苛評測（此前 GPT-4 Turbo 平均得分不到 7%，最優方案也僅約 40%），Manus 的成績凸顯了其領先的任務解決能力。
持續學習與記憶
Manus 擁有一個高度智能的「數字大腦」，具備超強的學習能力和適應性。在使用過程中，它可以長程記憶用戶提供的信息和偏好，不斷自我改進。
官方介紹其具備記憶和學習能力，會隨時間適應用戶偏好，變得越來越個性化。這意味著 Manus 在多輪交互和長任務過程中，可以保持上下文連貫，甚至自主學習新知識，提升自己解決問題的能力。
異步雲端執行
Manus 運行於雲端，以異步方式執行任務。這一特點允許用戶在提交任務後關閉本地設備，Manus 仍會在雲端繼續工作，完成後再將結果反饋給用戶。
換言之，繁重的計算與操作由雲端託管，用戶無需全程在線等待。比如在複雜任務（如財務分析報告生成）執行期間，用戶可以離線，而 Manus 會在完成後交付報告。這種異步雲執行機制提升了使用體驗，也表明 Manus 能處理長時間運行的任務。
Manus 的技術架構
根據多個可靠來源的資訊，Manus 的底層模型架構主要基於以下模型：
- Anthropic Claude 系列模型
- 初期使用 Claude 3.5 Sonnet v1
- 目前正在內部測試 Claude 3.7
- 阿里巴巴 Qwen (千問) 系列模型
- 使用 Qwen 的微調模型
- 作為輔助模型與 Claude 配合使用
Manus 採用「多模型代理架構 + 任務執行循環」的設計：
- 多模型架構：結合 Anthropic Claude 3.5 Sonnet、Alibaba Qwen 及自研代理模型
- 代理任務執行循環：分析目標→選擇工具→執行操作→迭代優化→提交結果
這種架構使 Manus 能夠在處理複雜任務時，充分利用不同模型的優勢，提高任務完成的準確性和效率。
初期架構限制
- 季逸超透露，初期只有 Claude 3.5 Sonnet v1
- 沒有長推理過程（沒有推理標記）
- 因此需要很多輔助模型（包括 Qwen）
當前發展
- 正在內部測試 Claude 3.7
- Claude 3.7 被認為「很有潛力」
- 團隊可能正在尋找降低成本的方案，如使用更經濟的模型替代部分 Claude 功能
Manus 的應用場景
Manus 擅長處理數據密集型的分析任務：
- 為金融分析師自動完成股票市場相關性分析和投資報告的撰寫
- 幫助保險從業者比較複雜的保險產品方案並生成對比結果
- 在房地產行業執行房地產市場調研，彙總房產數據與分析結論
這些能力使其適用於金融顧問、數據分析師、研究員等專業用戶，幫助他們自動化商業分析報告、表格製作等繁瑣工作。
Manus 展示了在人力資源招聘情境中的應用潛力：
- 能夠篩選求職簡歷並提取關鍵信息
- 根據候選條件進行排序推薦
- 在一般行政運營場景下，可以根據指令撰寫各類報告、製作文檔和表格
這一功能對於企業招聘人員、HR部門非常實用，可大幅減輕簡歷初篩的工作量，充當一個高效的「數字員工」。
得益於強大的生成和策劃能力，Manus 可以用於內容創作：
- 教育工作者能夠讓 Manus 自動編寫教學課件或培訓資料
- 市場營銷人員可以請它生成營銷文案或調研報告
- 不僅能輸出文本，還能生成多媒體形式的結果（如數據可視化圖表、網頁）
這對內容創作者和教師來說是極為有用的特性，可以大大提高內容生產效率。
Manus 也可作為高端個人助理，幫助個體用戶完成複雜的個人事務：
- 在旅遊規劃方面，它可以根據簡單的提示自動制定詳細的旅行計劃，包括行程安排、機票酒店預訂建議等
- 在日常生活中執行諸如整理日程、比較購物選項等任務
未來，隨著系統能力擴展，普通消費者也能利用 Manus 打理繁雜的信息查詢和決策事務，相當於一個全能私人助理。
結論
綜上所述，Manus 的核心特點在於自主性和通用性：它整合多模型智能，能夠跨領域自主執行複雜任務，提供完整解決方案，而不僅僅是對話答復。其雲端架構和學習能力使之在性能、靈活度和用戶體驗方面都展現出當前 AI 助手領域的領先水平。
基於這些特點和技術架構，Manus 最準確的技術分類是 Agentic AI Agent，它既具備 AI Agent 的基本特性，又體現了 Agentic AI 的高級特性，同時不是純粹的 RAG Engine。