AI Agent 元年：Monica.im 推出 Manus 引爆科技圈
2025年，AI Agent 迎来爆发式发展，而 Monica.im 于北京时间 3 月 6 日凌晨推出的 AI Agent 产品「Manus」，无疑是这场变革中的重要里程碑。
“DeepSeek 之后，又一个科技圈的不眠之夜。” 一位用户在社交媒体上评价道。众多科技爱好者彻夜守候，只为获得 Manus 的使用邀请码。
据 Monica.im 团队介绍，Manus 是一款真正自主的 AI 代理，能够独立完成各种复杂多变的任务。与传统的 AI 助手不同，Manus 不仅可以提供建议和答案，更能够直接交付完整的任务成果。
正如其拉丁文含义「手」一样，Manus 强调知识的应用与执行，是 AI Agent 区别于传统 AI Bot 的本质区别。
Manus 的强大功能
Manus 的强大之处体现在它能够自主完成各种复杂任务，并提供专业的结果。以下是一些 Manus 的典型应用场景：
- 旅行规划：不仅整合旅行信息，还能为用户创建个性化的旅行手册，例如规划日本四月旅行。
- 股票分析：进行深入的股票分析，并以视觉上吸引人的仪表盘展示全面的股票洞察，例如对特斯拉股票进行深度分析。
- 教育内容创建：为教师创建视频演示材料，解释复杂概念，例如动量定理。
- 保险政策比较：创建清晰的保险政策比较表，提供最佳决策建议，帮助用户选择最适合的保险产品。
- 供应商采购：在整个网络中进行深入研究，找到最符合用户需求的供应商。
- 财务报告分析：研究和分析市场对特定公司的情绪变化，例如分析亚马逊过去四个季度的市场情绪。
- 创业公司列表整理：访问相关网站，识别符合条件的公司，并将其整理成表格，例如整理 YC W25 批次的所有 B2B 公司列表。
- 在线商店运营分析：分析亚马逊商店销售数据，提供可操作的洞察、详细可视化和定制策略，帮助提升销售业绩。
Manus 通过强大的思维链和工具调用，最终输出完整且专业的结果，让用户感叹其真正具备了帮助人类完成工作的能力。
根据 Monica.im 官方网站信息，在 GAIA 基准测试中，Manus 在所有三个难度级别上都取得了 SOTA 表现。
Manus 致力于成为你在数字世界中真正意义上的“代理人”，并且已经初步实现了这一目标。
Manus：你的数字代理人
Manus 与传统 LLM 的最大区别在于其能够直接交付最终结果，而不仅仅是提供“答案”。
Manus 采用 Multiple Agent 架构，完全运行在独立的虚拟机中，可以调用各类工具，例如编写和执行代码、浏览网页、操作应用程序等，直接交付完整成果。
实际应用案例
Monica.im 发布的视频展示了 Manus 在实际使用场景中所完成的工作案例：
- 筛选简历：从 15 份简历中，为强化学习算法工程师职位推荐合适的候选人，并根据其专业知识进行排名。Manus 能够自动解压缩文件，逐页浏览简历，记录重要信息，并生成排名建议，还能根据用户偏好以 Excel 表格的形式呈现结果。
- 遴选房产：在纽约购买房产，需要考虑安全社区、低犯罪率、优质教育资源和预算。Manus 将任务分解为待办事项列表，通过网络搜索收集信息，编写 Python 程序计算可负担预算，并结合房地产网站筛选房产列表，最终撰写详细报告，提供社区安全分析、学校质量评估、预算分析、推荐房产列表和相关资源链接。
- 股票价格分析：分析过去三年中英伟达、迈威尔科技和台积电股票价格之间的相关性。Manus 通过 API 访问雅虎金融等信息网站获取股票历史数据，交叉验证数据准确程度，并使用 Python 代码进行数据分析和可视化，最终通过数据可视化图表搭配详尽的综合分析报告，向用户反馈其中的因果关系。
Manus 还能整理行程、个性化推荐旅游路线，并学习使用各种复杂工具，流程化地完成日常工作。
Manus 具备自主规划和执行任务的能力，以及自主学习的能力，使其泛用性得到了巨大的提升。用户甚至可以直接描述一个视频画面中的相关内容，Manus 就能精准地找到某个抖音短视频的链接。
Manus 基于云端异步运行，其能力不受端侧平台形态或算力等因素的限制。用户可以在下达指令后暂时关闭电脑，Manus 执行完成后会自动通知结果。
多代理 + 自查：Manus 的 AI Agent 流程
Manus 真正的优势在于其“模拟人类工作方式”的能力，而并非简单的“运行计算”。
Manus 的工作逻辑更像是“思考并执行命令”，它能够完成一些人类难以做到的事情。因此，一些体验过 Manus 的用户将其形容为“一个实习生”。
Manus 使用一套名为“Multiple Agent”的架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划代理、执行代理和验证代理的分工协作机制，大幅提升了对复杂任务的处理效率，并通过并行计算缩短响应时间。
每个代理可能基于独立的语言模型或强化学习模型，彼此通过 API 或消息队列通信。每个任务都在沙盒中运行，避免干扰其他任务，并支持云端扩展。每个独立模型都能模仿人类处理任务的流程，例如先思考和规划，理解复杂指令并拆解为可执行的步骤，再调用合适的工具。
Manus 相当于由多个助理通过协助的方式，分别完成检索资源、对接、验证信息是否有效等工作，来帮助用户完成整个工作流程。
例如，在 B2B 业务中，Manus 通过网页爬虫和代码编写、执行能力，自动在互联网中检索潜在供应商，并根据用户的需求从产品质量、价格、交货能力等方面匹配到最合适的货源。Manus 不仅可以将结论以图表的方式直观地呈现在用户眼前，还能对这些数据进一步给出更加详细的操作建议。
Monica.im：极致“缝合”造就“炸裂”
Monica.im 是一家 All-in-One 的 AI 助手提供商，其产品形态从浏览器插件逐渐拓展至 App 和网页端。Monica 通过对细分场景用户需求的准确理解，快速发展壮大。
Monica 的创始人肖弘是一位年轻的连续创业者。在经历了早期的创业挫折后，他于 2022 年创立 Monica，专注海外市场，并通过独立开发者产品 ChatGPT for Google 快速完成了冷启动。
Monica 能够第一时间接入 GPT-4o、Claude 3.5、OpenAI o1 等最新 SOTA 模型，并推出了专业搜索、DIY Bot、Artifacts 写小程序、记忆等功能。Monica 还针对 YouTube、Twitter、Gmail、The Information 等不同网站的特点，呈现出不同的交互形态和功能，以适配特定场景的用户需求，更新了数百个网页的个性化 AI 体验。
2024 年，Monica 的用户数量翻番，达到 1000 万，并在海外同类产品中位居头部。
Manus 或许延续了 Monica 团队的这种思路。肖弘认为，产品不能只有聊天机器人一种形态，Agent 会是新增的形态，需要新的产品去承接。
Monica 团队的优势在于基于模型已有的能力去做场景的封装服务。他们具备 chatbot、AI 编程、浏览器相关等复合能力，并对模型的边界有敏锐的感知。
肖弘认为，目前 Agent 还在早期阶段，一是 Agent 还在规划阶段，还没到物理世界的执行；二是大模型的能力还在发展，一切还不可预料。
Manus 可能并非最终的 AI Agent，但它无疑将人们对 AI 的期望拉升到了一个新的高度。
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