欢呼又开始了。
“扔炸弹”、“AI双星” 、“再革OpenAI的命 ”......这场狂欢似乎就是要再次复制deepseek式的成功，震耳欲聋的夸耀从昨晚又开始了 。新产品叫Manus ，官方称这是全球首款通用性Agent 。
Manus能做什么？官网上密密麻麻列出了不少demo ，从帮你做旅行攻略 、股票分析、生成课件 、再到审合同……或许你们已经看过了。强大如童话般的功能，也造成了“一码难求 ” ，据《第一财经》报道Manus内测码已经炒到了9万一个 。
为了作出真实的体验判断 ，果壳向开发团队申请到了内测码 。以下是我们的真实体验。
（测试的开头不太顺利 。有码在手的我们，在注册页面从早上9点卡到了下午1点半 。）
先说总结。
Manus是一个运行在虚拟机中的多Agent架构 ，有规划型Agent负责任务拆解；执行型Agent调用具体工具；监控验证Agent来跟踪任务进度和debug 。
说白了 ，它的理解 、工具调用、Computer Use（计算资源调度）能力都要很强，才能实现将复杂任务规划成可执行的具体步骤 ，并保证处理效率 。
对于内测用户 ，Manus每天开放10个任务。当我们给到Manus第11个压力测试——让它为我们“做梗图”时，它告知已经到了最多使用次数 。很遗憾 ，未能测试它的“情商“如何 。
在高级模式下 ，如果我们让它写篇文章，它的处理时长很久，大概30分钟-1小时。在一般模式下 ，尤其是不需要联网搜索时 ，例如，写一个HTML页面 ，需要15分钟。
我们测试了如下功能：分析上市公司股价 、设计网页 、写研报、填表 、甚至游戏“代打 ”等等 。完成得有好有坏 ，以下是部分回顾 。
这些任务让我惊喜
今日最佳我给“世界时钟.html"任务。别说，Manus写出来的网页还挺符合我的审美 ，而且“添加时区 ” ，“删除时区”，“下载 ”等交互都没有问题 。
第二个给我惊喜的任务是 ，我让Manus去“外国版4399 ”上自己找个游戏玩（现在回想起来觉得好抽象） 。Manus成功访问了网站 ，并在多个游戏类别里，选择了一个赛车游戏。并且成功读取了网页和图片信息 ，点击了“Play Now” ，在游戏界面里，自行选择了“汽车 ”，和“竞速模式 ” 。
游戏开始后 ，由Manus控制的车停在原地 ，我意识到它可能并不了解游戏机制 。我告诉它“请用WASD开车试试”后，车居然......跑起来了（速度就别强求了）。
这个任务里 ，AI Agent展现出一定程度的可自主操作性 ，这是能独立完成工作的前提
这些任务“不太行 ”
当我让Manus给我写一个“浪漫高级的生日祝福网页 ”时，不仅无法交互——图片 ，应该满屏闪烁的爱心 ，音乐都无法点击，就连审美也差了一些 ，选用了非常正式的“宋体” 。当我要求用本世纪的审美重新生成后 ，我始终访问不到虚拟机中的最新版网页 。
按理说，想要做得更美观 ，是可以通过给提示词让它继续修改。但不止是这个 ，其他任务下也经常提示负载过高导致服务器出错 。所以我们没有执拗于生成一个极其精美的网页，按今天AI能力来说，做个在线抽奖系统啥的应该不成问题 。
一些“正经活儿”上 ，Manus表现也有些低于我的预期。我让它分别做一个“高分子材料性能预测与仿真 ”研究报告和“碳纤维结构件 ”科普文章。
我想测试两个能力：它在垂直领域的深度检索和信息处理能力 ，以及按照特定要求和格式交付的能力 。这是区别于AI通用搜索很重要的两点 。
这个任务里，它有几点不足：
经常过度推理：比如当我只是希望AI研究碳纤维的生产工艺 ，它会发散性地总结大量市场分析和行业应用信息。
信息来源不够：Manus的思考过程是清晰展示出来的 ，所以能看到AI正在浏览哪些文章 、视频资源 。但其引用的资源大多来自中文聚合平台、国内期刊，缺少国外期刊和第一手资源 。
无法按照特定要求和格式交付：比如我希望Manus给我一个可以直接拿去跟老板汇报的PPT ，但我只获得了一个markdown格式的中间态。
多次需要接管：抓取一些内容平台或付费墙时 ，需要手动接管登陆账号 。AI Agent也解决不了“数据边界”的问题 。
最后一类任务，让AI去替代填写表格（财务人估计狠狠点了） ，是我最期待 ，也是我认为团队应该优化好的需求之一。
我上传了一张医保发票和保险申请书，让AI“把申请书里原本的金额部分清空 ，并填入新发票中信息 ，金额以自付部分为准 ” 。
AI无法真正理解表格结构，以及每一处信息真实代表什么，比如说没有修改日期 ，或是覆盖了金额和时间之外的信息 ，把我的身份证号删除了；或是找不到信息该在的位置等等 。以及在这个任务中出现了很多次计算资源不足的情况。
也许对于需要AI精准“定位 ”的任务，我在给提示词时也应该更加精准和“按部就班”些 。但这也反映出 ，AI在发挥想象力 、凭空生成的任务上 ，比在已有框架下修改做得更容易 、效果更好 。
就好比当你告知一台机器人“拿杯水过来 ”时，它表现得怎么样 ，是能通过各种传感器计算出你在它2点钟位置、往前走10步就行呢 ，还是它不管不顾“冲 ”到你面前给你个“大比兜”呢？
当能执行得足够精准时，就是前者 ，就是AI Agent给你做出一篇能拿去忽悠老板的PPT。否则你还是需要拿着AI的“半成品 ”修修补补。
虽然任务完成得不尽如人意 ，也不是没有优点 。通过看在每个任务下的思考过程，确实可以看到AI Agent的推理思维链 ，比如当我以小米SU7Ultra引出碳纤维结构件的问题 ，它的思考过程是从点切入，逐渐展开 。即便它总结的备忘录作为半成品，也给到我很大启发。
在很多时候 ，Manus遇到问题 ，会告知它在自行修正和处理 。以及它有一定的“记忆机制 ”，会跟你确认要不要按照你的偏好进行后续的生成 。
这款全新产品还是赋予了大众很多应用上的想象力。尽可能覆盖到了主流需求 ，但我想说 ，AI Agent是一个应该非常个人化的东西，所以更期待它在解放生产力上的进步和表现 。
