manus的出现已经快一个月了，网络上关于manus的文章层出不穷，我也阅读了不少，但总感觉这些文章的内容有些偏颇。要么是制造焦虑，要么是极力吹捧manus的强大。目前，manus的名额开放有限，很多人对此仍一头雾水。
在这篇文章中，我将基于最近对Manus的学习和理解，从功能特性、技术突破和对AI领域的影响三个维度，详细介绍Manus的独特优势，希望能帮助大家更好地理解AI。
独特的功能优势
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真正干活的能力：与我们熟知的各类大模型相比，Manus最引人注目的特点是其可以交付实际工作成果的能力。
从ChatGPT到DeepSeek，这些大模型工具虽然综合能力强大，但它们只能提供建议，类似于一个专家团队，建议之后仍需我们自己动手。而Manus可以集成多种工具链，用户只需说明需求并提供必要的要素，Manus即可直接交付工作成果。
例如，Manus可以自动抓取上市公司财报并生成分析报告，或根据用户指令制作交互式网页游戏。据网上消息，Manus曾完成过“生成17000字小说初稿”等复杂任务，甚至能自动修复错误代码，减少人工干预。
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多工具全链路整合：Manus整合了浏览器、代码编辑器、数据分析等工具，形成了“工作流水线”能力。
例如，在金融分析中，Manus能自主规划搜索、抓取数据、编写Python脚本进行分析并生成可视化图表，整个过程全自动完成。这种能力超越了单一AI工具（如对话机器人、各种bot）的能力。
云端异步执行能力：用户只需下达指令，即可关闭电脑，Manus会在云端后台完成所有操作，并通过通知提醒用户。在各种实测中，用户最多可同时提交10个任务，系统会并行处理，解放用户时间（但这样做资源消耗大，成本较高）。
技术角度的突破
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多代理协作架构：Manus采用了多代理协作技术架构（Multi-Agent），类似于自适应多模态plus版本，其功能可分为规划代理、执行代理和验证代理三个模块。通过三模块协同，完成我们构建的任务。
规划代理：拆解任务步骤（如生成旅行攻略时先查机票再找酒店）。执行代理：调用工具执行（如调用浏览器搜索、代码生成）。验证代理：交叉检查结果可信度。这种架构的技术优势在于，可以让复杂任务实现“人类实习生式”的流程管理。
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动态代码生成技术（Just-in-Time Coding）：传统的AI工具在代码生成方面，需要依赖预设的接口和代码，即先生成代码再执行任务。而Manus通过动态代码生成技术，可以根据任务执行所需实时动态生成代码。
例如，在抓取知乎数据时，如果遇到反爬虫机制，Manus可以即时编写绕开限制的代码，而非卡死等待人工（网上的案例，不建议大家私人爬数据）。
浏览器拟人化交互：Manus的无头浏览器技术能模拟人手工点击、滚动、登录操作，甚至能绕过简单验证码。在实测中，Manus成功获取了需登录的LinkedIn数据，而同类工具常在此环节失败。
对AI领域的三大影响
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技术逻辑重构：从“建议生成”到“结果交付”
目前市面上大多数AI大模型，都是LLM（自然语言模型），强调的是通过“理解人类语言”然后给出建议。而Manus在其基础上更进一步，从理解给出建议，到推动“执行能力”进化。
例如，用户不再需要学习SQL，直接说“分析销售数据”，Manus自动写代码抓库、生成报告，将使用门槛降至普通人。
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商业模式变革：按“有效工时”付费
前几年的AI大模型，如ChatGPT，采用的是订阅制收费，即每月或每年花多少钱订阅，然后才能享受其完整能力。而Manus提出了AHPU（Agentic Hours per User）机制，即按量计费。
用户在使用Manus时，可以通过购买“100小时AI工时包”的使用额度，即可完整使用其执行任务交付结果的能力。
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职业生态冲击：催生“AI监护人”新岗位
如果未来的AI应用都普遍具备类似Manus的能力（当然，可能会比Manus更强大），那么传统办公场景的初级执行岗位的工作任务，大多都可以交给Manus来替代，只需要有专人监控纠偏即可。
未来当类Manus的工具普及之后，可能会出现两类新的职业：
- 指令工程师：专精将模糊需求转化为Manus可执行的精确指令。
- AI运维师：监控任务异常（如遇到验证码时人工接管）并优化执行路径。
最后聊点延伸话题，Manus的出现并不是技术有多大实质性的突破，而是在应用和商业化方向上提供了新的参考思路。
未来，类似Manus这类工具，最大的价值可能在于成为我们的“能力放大器”。普通人通过合理引导Manus，即可达成原本需要专业团队才能完成的任务。
需要注意的是，Manus当前仍然面临一些不足和挑战，比如最典型的长任务稳定性不足（Token耗尽导致任务中断），比如目前成本依然比较高，比如信息幻觉等问题。但随着技术的不断迭代进化，这种“数字员工”将成为各行业标配。
对于个人来说，尽早掌握与AI的分工协作技巧，将是未来职场的核心竞争力。
