我拿到了Manus价值5万的邀请码，But.......

图 / Manus 宣传视频

（文/姜羽桐）9天前的晚10点，随着ID为“hidecloud”的用户在B站按下发布键，由中国团队开发的全球首款通用型AI Agent产品Manus突然上线。令人意外的是，这家名为“蝴蝶效应”的初创公司只是轻扇翅膀，却在大洋两岸掀起了AI巨浪。

但与DeekSeek的广泛赞誉不同，Manus口碑迅速陷入了两极分化的争议中，以至于创始团队不得不数次出面澄清或回应。拥趸视为AI Agent产品的“DeekSeek时刻”，外媒称赞“AI新星”；而质疑者指其“技术门槛不高”且存在“套壳炒作”之嫌，体验差强人意。现实中，当慕名而来的尝鲜者试图进入Manus，却发现内测邀请码早已成为一桩生意，一度炒到5万元人民币，各大社交平台争相分享申请攻略……

Manus的独特价值在哪里？是相信大模型的力量，还是AI Agent找到了新路径？

一码难求的“超级整合者”

与DeekSeek不同，Manus出场方式非常“GPT”。采用OpenAI新品发布类似的方式，季逸超（Peak）以Manus联合创始人兼首席科学家的身份在一段4分17秒时长的视频里详细介绍了这款AI Agent的功能。他表示：“这（Manus）不仅仅是另一个聊天机器人或工作流，它是一个真正的主体，弥合概念和执行之间的差距。”

图 / Manus基准测试

宣传视频中，Manus展示了3个应用案例，其功能不限于提供解决方案，还能自主完成用户下达的复杂指令，如生成报告、分析财经数据等。而在基准测试中，其在GAIA（通用AI助手评估）基准测试中，得分超越OpenAI的Deep Research功能，取得SOTA的成绩，即模型或算法的性能达到当前最好的水平。

为获得真实体验，被吸引来的用户纷纷开始搜索Manus。但由于Manus采用邀请体验机制，目前只能通过官网预约、社交媒体活动或合作伙伴渠道获取邀请码，可谓吊足胃口。而最夸张的情况下，一个Manus内测邀请码在二手交易平台上被炒到数万元人民币，甚至有账号标价“70万”！

图 / “高价”内测邀请码

跨境电商从业者孙芸（化名）向集微网分享了自己获得内测邀请码的经历。3月6日晚间，她向Manus发送了20余字的申请，并在8日获得内测邀请码。在实际使用中，Manus给她的感受是“比想象中要慢”，制作一份跨境电商上架页面内容用了半个小时。但她表示：“从结果看，与某些大模型相比，给出的内容的确属于再进阶一个版本，变得更人性化，上传的22张图片处理得非常细致，甚至还在文档中提供了运营优化建议。”而孙芸的最新使用体验是，Manus的反馈时间变得更慢了……

获得内测邀请码似乎成为一种“玄学”，使得Manus饱受批评，人们认为透过自媒体铺天盖地的宣传、限制性发放邀请码等方式去造势，并不恰当。而针对“饥饿营销”的质疑，Manus合伙人张涛澄清“从未投入任何市场推广预算”，邀请码机制是“服务器容量有限不得已而为之”。3月12日，集微网以体验的名义发去邮件，截至发稿日未收到邀请码。

据悉，Manus采用的多智能体（Multiple Agent）架构，其完全运行在独立虚拟机中，同时可以在虚拟环境中调用各类工具。在该架构中，每个智能体基于独立的语言模型或强化学习模型。

云知声云知学院总经理刘露婕向集微网介绍：“多智能体协同架构，像是模仿人类团队成员的分工，通过规划Agent拆解任务、执行Agent调用工具、验证Agent交叉审核，然后用可视化的方式丝滑呈现，以虚拟界面‘Manus的电脑’展示任务执行过程，提升用户信任感与参与感，而人类是可以在过程中插手接管的，通过一系列的垂直场景深度优化，已经超越以往RPA工具的能力边界。

“从技术的角度看，Manus的亮点集中于工程化创新而非底层算法。它将大模型的推理能力与各种组件深度融合，动态调用多种专业工具协同工作，实现跨平台任务的自动化流水线作业。”刘露婕说。简单理解，Manus更像是一个“超级整合者”。

是“巨人”托举还是复刻套壳

扇动风暴的Manus，其核心创始团队有3人，分别是90后创始人肖弘、联合创始人兼首席科学家季逸超，以及80后的合伙人张涛。这是一支非常年轻的队伍，也因此在Manus推出的过程中受到业界诸多质疑。

Manus爆红不足3日，隶属于国内AI Agent初创公司DeepWisdom（深度赋智）的MetaGPT 团队，就进行了产品复刻，并将Open Manus上传至开源社区。据了解，该团队完成这一项目仅仅用了3个小时。

但并不足以支撑“Manus技术门槛不高”的论述。事实上，Manus的技术突破在于完成端到端任务闭环的设计落地，其技术门槛体现在复杂场景的工程化整合能力，例如多智能体协作架构，“规划－执行－验证”三层代理系统，而非单一算法突破。

刘露婕指出，开源社区复刻的“Manus平替们”虽然能实现部分功能，如调用API生成报告，但缺乏Manus的系统性工程优化，例如异步分布式处理框架、沙盒安全隔离机制以及多模态协同能力。并且，Manus团队正在开发的“透明执行舱”功能，也在持续解决客户痛点，让每个决策节点都可追溯审计，通过工程创新、人机协作的方式解决“大模型幻觉”的老大难问题

此外，“套壳”之问也是Manus无法回避的。3月10日，季逸超在社交平台确认，Manus产品使用了不同的基于阿里千问大模型（Qwen）的微调模型。季逸超此番表述，为Manus的技术背景增添了更多细节，但也引发另一个问题：没有自研，而是依托市场上的大模型进行研发，这种做法是否可取？

云天励飞大模型负责人余晓填博士指出，随着AI Agent产业的不断成熟，分工将逐步清晰。例如，会出现专注于基础模型的企业、专注于行业模型的企业，以及专注于开发Agent产品或行业专属Agent产品的企业。对于产品型企业而言，他们只需选择成熟且适配的大模型，专注于自身产品的开发即可。在整个产业链中，无论是底层的基础技术，还是上层的产品应用，都具有不可替代的价值。

图 / Manus应用案例

“要理解技术创新与生态协作的平衡，有颠覆式创新，也有渐进式创新，这都是值得鼓掌的进步，Manus的实践恰恰证明垂直整合现有技术的能力是可行的，”在刘露婕看来，Manus的做法是大模型应用层创新的合理选择。行业里有做智能体的，也有做基座模型的，就像有人种植小麦，有人加工成面粉，有人烹饪面包，有人全做，有人只做一部分。作为行业命运共同体，需要有人解决行业需求的“最后一公里”。所有AI Agent均基于现有基座大模型进行工程和产品层面的创新，大模型基座是谁家的没有那么重要。Manus整合了Claude和通义千问战略合作，都是为了提升任务完成率，应当重点关注如何微调多模型协同。

“AI Agent商业化元年”加速到来

就哲学范畴而言，蝴蝶效应（The Butterfly Effect）指在一个动态系统中，初始条件的微小变化，将能带动整个系统长期且巨大的链式反应。当下，这家名为“蝴蝶效应”的初创公司似乎形成了同样的影响。

3月6日早盘，互联网、软件、计算机、ERP概念、AI智能体等板块集体爆发。其中，ERP概念大涨超7%，早盘资金净流入近36亿元，AI智能体大涨5.6%，资金净流入超48亿元。这或许因为，AI从“提供答案”向“自主执行任务”的升级过于惊喜，也更说明用户对AI Agent的期待已从基础功能转向个性化与场景化服务，市场呼唤真正可用的产品。

因此，尽管舆论乐于将DeepSeek与Manus进行比较，但它们显然并不是同一类产品，后者诞生之初就在着重解决“具体如何做”的命题，而将“通用AI Agent”视为最大卖点。

图 / Manus 宣传视频

刘露婕向集微网表示，AI Agent就像是一个非常聪明的打工人，用户发布整理100份简历的指令，它不仅用文字回复，还有着一系列自主规划、实际执行的中间动作，例如自动解压压缩包、阅读简历生成排名表、生成评估标准和候选人报告，最终按需求输出Excel表格，这是经过一系列中间动作产生的“生产资料”的成果物，Manus之所以称之为通用AI Agent，是因为它现在比较像一个很聪明的实习生，而随着不断加强专业数据和更多行业业务标准程序被提炼，AI Agent会很快进化到专业工种人才。据悉，云知声自研的山海大模型就涵盖了医疗、交通等垂类大模型基座，并基于其之上进一步开发行业AI Agent“兽牙智能体管理平台”，已取得较快发展。

另有分析指出，Manus在B端场景成熟度较高，有望率先替代金融、电商等领域的初级岗位。此外，伴随着国内大模型企业的持续反复运算，C端也将出现杀手级应用。事实上，自2024年开始，国内外各大科技公司纷纷加速探索AI智能体领域——去年12月，谷歌发布最新版大模型Gemini2.0，并展示多个智能体应用；微软也有多款面向销售、运营等多个商业场景的智能体；而字节跳动、百度、腾讯和阿里等大厂也相继加强对智能体技术的研究与应用。

过去3年，AI用户们眼见着一众大厂打了“百模大战”，搞了“应用之争”，大模型不断卷出新高度，对产品解决实际问题的能力的心理阈值被急速拉高。大模型不能只是“你问我答”，需要更加智能更加思考，而AI Agent就成了最具诱惑的路线选择。根据麦肯锡等多份权威报告，在多元化需求驱动下，智能体市场呈爆发式增长态势，2024年全球智能体市场规模约为51亿美元，预计2030年将飙升至471亿美元，复合年增长率高达44.8%。相当多的研报预测，2025年将成为“AI Agent商业化元年”。

“虽然目前AI行业看着非常热闹，但还是需要清醒认识到，AI产业整体仍处于发展的早期阶段，而Agent技术更是刚刚萌芽。尽管Agent被视为未来AI产品的重要方向，但它将以何种形态赋能用户，目前业内并无定论，仍需时间探索。”余晓填博士强调。

“蝴蝶效应”，正为AI Agent提供另一种路径启示。