最近两天，Manus这款产品在国内 AI 圈掀起了前所未有的热潮，甚至有不少人用“现象级”来形容它的爆火程度。

Manus到底是什么？ 根据Manus的宣传视频和官网信息，它是一款可以“解决各类复杂多变任务，具备独立思考和系统规划能力，能够在虚拟环境中灵活调用工具并直接交付完整成果”的AI Agent。

Manus目前并未公开上线，仅能通过邀请码使用，发布方式也完全依赖演示视频。

在视频演示中，Manus展示了几个具体应用场景：

例如，上传包含多个简历的压缩包，根据提示词自动解压、分析并提供建议；根据用户需求，整理房产信息和价格；对英伟达和特斯拉股价生成分析报告。

你能想象它有多火吗？

由于申请体验的人数暴增，官网服务器一度被挤到宕机。

虽然被Manus强势刷屏，很多人却只能眼馋地看着，因为 邀请码一票难求，让不少人止步于体验门外。

在闲鱼上，邀请码的价格被炒到 5 万元一个，成为炙手可热的“稀缺资源”。

更夸张的是，这场狂热甚至直接带动 A 股 AI 智能体概念股集体暴涨，超过 150 只个股涨停或涨超 10%，足见市场对 AI 变革的期待之高。

然而，就在 Manus 邀请码一票难求之际，开源社区迅速掀起了一场速度与激情 的“平替反击战”

——来自 MetaGPT 的核心贡献者仅用 3 小时代码量，就撼动了 AI 生态的封闭壁垒。

昨晚，GitHub 上正式开源了 OpenManus 项目——一个 无需邀请码即可自由体验 的 Manus 平替版本。

短短不到一天，项目 Star 数已破万（11.8k），热度持续飙升。

📌 项目地址： OpenManus on GitHub

（https://github.com/mannaandpoem/OpenManus）

其中最具冲击力的亮点，莫过于 【只需修改 config.toml 即可开玩】 这句霸气宣言，简直就是直接公开打脸封闭生态。

只需简单几步，即可轻松上手：

创建环境，克隆项目，CD 进入目录，修改一下 config/config.toml 中的大模型信息，最后输入一行命令，就能在 terminal 里畅快体验 AI 的强大能力了。

conda create -n open_manus python=3.12``conda activate open_manus``git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git``cd OpenManus``pip install -r requirements.txt``cp config/config.example.toml config/config.toml``# Global LLM configuration``[llm]``model = "gpt-4o"``base_url = "https://api.openai.com/v1"``api_key = "sk-..."  # Replace with your actual API key``max_tokens = 4096``temperature = 0.0``# Optional configuration for specific LLM models``[llm.vision]``model = "gpt-4o"base_url = "https://api.openai.com/v1"api_key = "sk-..."  # Replace with your actual API key``python main.py

这不仅降低了 AI 应用的门槛，也让所有开发者都能亲手测试并深度参与，让 AI 的创新不再受限于少数平台的垄断。

这场 AI 圈的“闪电战”可谓精彩纷呈，也让人不禁思考：

Manus 的成功究竟是 AI 技术的又一次飞跃，还是一场短暂的资本狂欢？它的技术含金量如何？又是否具备真正的长期竞争力？

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现象级产品，还是昙花一现？

虽然我没有获得邀请码，也未能亲自试用，但通过大量回放视频、用户分享以及自身对同类 AI 产品的理解，我仍可以尝试勾勒出它的核心特点。

如果让我用一句话概括，那就是：

Manus 的交互设计确实令人耳目一新，但它的核心竞争力仍受限于底层大模型的能力和用户数据的积累，当前尚未构建起真正的产品护城河。

这波爆火确实为 Manus 带来了极高的关注度，但技术实现相对透明，恐怕很快就会有各路团队复刻其交互模式和产品思路，推出相似功能的产品。

AI 应用类产品真正的难点和挑战其实不在于短期爆发的多快，而在于如何通过产品沉淀用户体验和数据资产，构建产品的长期竞争壁垒。

这也是为何这次开源社区能够如此迅速地推出“平替”产品的原因。

因为只要交互模式、调用逻辑足够清晰，大量 AI 团队就能快速复现相似功能，Manus 想要在竞争中保持领先，仍需面临巨大挑战。

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AI 交互的革新：为何 Manus 让人惊艳？

Manus 之所以能引发如此大的关注，最核心的原因在于它带来了 AI 交互的新范式。

它摒弃了传统 AI 产品那种繁琐的操作方式，让用户可以像与真人助手交流一样，轻松驾驭 AI。

不需要复杂的配置，也不需要频繁调整参数，整个操作流程透明直观，真正降低了 AI 使用的门槛。

更值得注意的是，Manus 模拟人类浏览网页的方式 来获取和处理信息。

这意味着，它并非局限于某种特定任务，而是可以广泛适用于各种场景，就像一个具有类人能力的 AI 助手，能够在不同环境下执行复杂任务。

此外，Manus 在数据获取和分析能力上的表现也相当亮眼。

它不仅能高效收集信息，还能自动进行智能分析，并生成美观的可视化图表，帮助用户更直观地理解数据。

这种能力在商业分析、市场调研等场景下尤为重要，极大提升了 AI 的实际应用价值。

更让人惊喜的是，Manus 生成的代码可以直接在虚拟机中运行，用户能够立即看到执行效果，无需额外的环境配置，大幅提升了使用体验和效率。

但在惊艳的同时，我们也要清醒地认识到，Manus 的核心能力依然受制于大模型的局限性，而这恰恰是 AI 应用产品竞争中最难突破的壁垒。

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隐忧与挑战：Manus 真的有“护城河”吗？

尽管Manus表现出色，但仍存在一些值得关注的不足之处。

首先，它采用的 ToDo List 规划方式虽然能够避免AI探索路径过于发散，但也会在一定程度上限制创造性，导致最终结果趋于平庸。

事实上，对于复杂任务而言，真正高质量的解决方案往往需要根据获取的信息进行动态调整和创新思考，而不是简单地按部就班完成预设流程。

比如，我们在分析复杂的市场竞争环境时，如果仅按照预设步骤逐一执行，或许只能获得竞争对手的基础信息，如产品价格、功能列表等。

然而，真正有价值的洞察方案不仅需要掌握这些基础数据，AI 还需要根据收集到的信息动态调整策略，比如识别市场的微妙趋势变化、用户反馈中的潜在需求，甚至是未被察觉的竞争机会。

这种动态调整和创新思考，显然不是简单地按部就班完成预设流程就能达到的。

更为关键的是，Manus目前受限于 底层模型能力和上下文窗口的限制。

这些限制在资料筛选和最终整合阶段表现得尤为明显，导致信息传递过程中存在较大损耗，最终生成的内容质量往往难以突破平庸的天花板。

例如，当Manus试图对复杂的行业报告进行总结时，可能会因为模型的上下文长度限制而遗漏关键的背景信息或数据之间的内在联系，进而使总结的准确性和深度受到影响。

从技术实现角度看，Manus当前模拟浏览器搜索、点击、滚动，再通过视觉识别文字图表的方式虽然直观，但时间成本和计算资源消耗都相当可观。

此外，通过OCR获取屏幕内容的方法也可能导致关键信息的缺失或错误解读，影响最终输出质量。

如何在保证交互体验的同时优化计算资源，是 Manus 未来必须解决的问题。

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Manus技术架构试解析

从目前公开的信息来看，Manus 的技术架构主要由几个核心模块组成，借用宝玉老师绘制的一张架构示意图（非真实实现，仅作参考），来帮助我们理解它的工作原理。

总体来看，Manus 的核心逻辑是通过 虚拟机 + 任务调度 + 多 Agent 执行 + 结果整合 这几个环节来完成任务。

1. 虚拟机（执行环境）

Manus 运行在一个 Linux 虚拟机 上，这个虚拟机提供了一个相对隔离的计算环境，确保任务执行的安全性和可控性。它主要安装了：

• • Chrome 浏览器：用于模拟人类访问网页，进行搜索、点击、滚动等操作，并通过视觉识别获取网页内容。

• • Python 运行环境：用于执行数据分析脚本，同时支持网页运行环境，使 Manus 可以执行更复杂的任务，比如代码运行、数据处理等。

2. 任务规划器（大脑）

任务规划器的作用是 将用户输入的自然语言任务请求拆解成结构化的 ToDo List。

这一模块的推理能力要求极高，因此很可能采用了 Claude 3.7 Sonnet 这样的强大语言模型。

Claude 3.7 具备极强的逻辑推理能力，并且相较于 GPT-4-turbo 具有更高的性价比，适合用于任务分解和规划。

简单来说，这个模块的作用就是：用户输入一个复杂任务，任务规划器会把它拆解成若干个子任务，并形成一份任务清单（ToDo List），为后续的执行提供明确的步骤指引。

3. 任务执行调度器（执行官）

任务执行调度器的职责是 根据 ToDo List 任务清单，选择合适的 AI Agent 来执行任务。

由于这一步主要是决策任务分配，而不是复杂推理，因此 不需要太强的语言模型，可以用 开源模型如 Qwen（通义千问） 进行适当微调来完成。

工作流程如下：

1. 1. 任务执行调度器读取 ToDo List；

2. 2. 识别每个子任务的类型（如网页搜索、数据分析、代码执行等）；

3. 3. 根据任务类型，选择最合适的 AI Agent 并执行。

4. 多种执行任务的 Agents（核心执行单元）

Manus 依赖多个 专用 AI Agent 来执行不同的任务，这些 Agent 负责处理任务执行的具体细节。

当前最复杂的 Agent 之一是 网页浏览 Agent，类似于 OpenAI 的 Operator，可以模拟人类浏览网页的行为，执行搜索、点击、抓取信息等操作。此外，还有：

• • API 数据检索 Agent：用于从特定数据库或 API 获取结构化数据；

• • 代码执行 Agent：用于执行 Python 代码，支持数据分析、自动化计算等；

• • 文本摘要 Agent：用于提取长文本中的关键信息，生成简洁的摘要；

• • 文档解析 Agent：可处理 PDF、Word 等格式的文档，提取关键数据。

所有这些 Agent 完成任务后，都会将执行结果写入虚拟机，供后续的任务整合和分析使用。

5. 任务汇总生成器（最终输出）

当所有子任务执行完毕后，任务执行调度器会通知任务汇总生成器启动最终整合。

任务汇总生成器的主要工作是：

1. 1. 从虚拟机读取 ToDo List 和各个子任务的结果；

2. 2. 进行 数据清理、去重、分析，确保信息完整性和准确性；

3. 3. 生成最终的输出，例如：

• • 一份完整的市场调研报告；

• • 一个结构化的数据总结；

• • 一个可运行的 AI 驱动网页应用。

由于这一步对 推理能力和语言能力的要求极高，所以 Manus 可能会再次调用 Claude 3.7 Sonnet，确保生成的报告或代码具有高质量和高可读性。

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Manus 的核心瓶颈

从技术架构来看，Manus 的核心竞争力在于 任务规划、任务调度和多 Agent 交互，但其 真正的瓶颈仍然是底层大模型的能力。目前：

• • 任务规划器依赖于 Claude 3.7，如果大模型的推理能力有限，任务拆解的质量就会受到影响；

• • Agent 的执行能力也取决于底层模型，如果模型无法精准理解网页内容、解析数据或执行代码，最终的任务结果就会打折扣；

• • 任务汇总的质量也依赖于 LLM 的推理能力，如果无法精准整合各个子任务的输出，最终的调研报告、代码或分析结果也会缺乏深度。

换句话说，Manus 之所以能够快速崛起，是因为它在 AI 交互体验上做了创新，而不是因为它的底层模型能力领先。

但这也意味着，一旦更强的模型或更高效的交互模式出现，Manus 的先发优势可能会被迅速追平。

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未来改进方向

如果 Manus 想要构建真正的 技术护城河，它需要在以下几个方向上做出突破：

1. 1. 优化任务执行效率

• • 目前 Manus 通过虚拟机运行 Chrome + OCR 解析网页，这种方式计算资源消耗巨大，未来可以尝试更高效的网页解析方式，例如直接从 DOM 结构中提取数据，而不是靠视觉 OCR 识别。

3. 2. 提升底层大模型能力

• • 目前 Claude 3.7 虽然性价比高，但 Manus 如果能训练专属的微调模型，或结合多个 LLM（如 GPT-4-turbo + Claude + Gemini），在不同任务场景下调用最优模型，将极大提升任务执行效果。

5. 3. 增强 Agent 自主决策能力

• • 目前的任务执行调度器依赖 ToDo List 来指导任务执行，但如果 Agent 能根据任务执行的中间结果 自主调整执行流程，就能让 AI 变得更加智能化，而不仅仅是按部就班执行预设步骤。

7. 4. 数据积累与用户体验优化

• • AI 应用的核心壁垒在于 数据和用户体验的积累，Manus 需要让用户的操作数据反哺 AI，形成更智能的任务调度策略，同时不断优化交互体验，让 AI 更加人性化。

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总结

Manus 的架构设计可以说是 当前 AI 应用的一个缩影——它并不依赖颠覆性的底层技术，而是通过 优秀的交互设计和任务执行流程，让 AI 更加易用。

它的成功，归因于交互体验的优化，而非底层技术的突破。 但与此同时，它的核心瓶颈也在于底层模型的能力，如果 Claude 或 ChatGPT 等其他 LLMs 不能进一步提升，Manus 未来的发展可能会受到很大限制。

在未来，Manus 若能突破当前的技术瓶颈，在任务规划、Agent 自主决策、计算资源优化等方面持续进化，它才有可能真正建立自己的 长期产品护城河，成为 AI 领域的领先者，而不仅仅是一个短期的“现象级”产品。

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三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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