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。
