探秘Manus:通用AI Agent的实测与开源复刻进展

AI快讯3个月前发布 niko
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昨日,一款名为「Manus」的通用AIAgent产品引发广泛热议。它具备强大的多任务处理能力,从文件处理、数据分析,到代码编写与内容创作等,都能胜任,例如生成旅行计划、分析股票数据、筛选简历或开发简单网页游戏等任务,对用户需求的覆盖范围广泛。

然而,由于「Manus」仅发放少量邀请码,导致能体验该应用的人数有限。在电商平台上,邀请码价格被哄抬至数万元,甚至出现帮助他人申请邀请码的生意,这一系列现象引发诸多质疑。

机器之心获取邀请码后对Manus展开测试。以开发贪吃蛇小游戏为例,Manus用时5分多钟,涵盖创建游戏文件、实现基本机制等多步操作,输出结果虽可玩,但存在撞墙死亡判定缺失、网格线过于明显等问题。在分析自身话题传播趋势任务中,Manus耗时14分钟,却在使用TwitterAPi时遇阻,给出的解释也难以令人信服,不过报告内容整体还算充实。在配置高性价比主机任务上,Manus规划8步,18分钟完成任务。而在玩4399小游戏和编写Notepad++宏的测试中,Manus则遭遇失败。

从测试可总结出,Manus执行任务时,先分析问题,接着创建包含主要步骤和细分任务的代办事项文件(通常为todo.md),随后依此逐步执行,最后整理结果发送给用户。尽管部分任务失败,但整体表现仍有可圈可点之处,对于辅助工作具有一定价值。

与此同时,一些团队推出了Manus的开源复刻版。CAMEL AI团队的「OWL」在GAIABenchmark上性能达57.7%,超越HuggingFace的Open Deep ReseARCh55.15%,成为开源界GAIA性能佼佼者。该团队还对Manus进行逆向工程,启动深度复刻计划,将核心工作流拆解为6步,公开技术框架、工作流程与核心能力。

另一个复刻版OpenManus,允许用户无需邀请码创建AI智能体。使用时需设置新的conda环境、克隆仓库等步骤,用户通过终端与智能体交互。与Manus不同的是,OpenManus直接让Agent操作本地电脑。MetaGPT团队表示项目仍在开发中,有诸多改进计划。

AI学术/技术社区对Manus的爆火保持相对冷静。期待Agent在未来能不断发展,为用户带来更多实用的产品与体验。

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