在快速發展的人工智慧領域，中國已成為一個重要的參與者，而 Manus AI 是一個特別值得關注的發展。Manus AI 由 Butterfly Effect 於 2025 年 3 月推出，並獲得騰訊的支持，旨在通過自主自動化複雜的任務來重新定義各個產業。
這種 AI 代理程式的設計目的是以最少的人為干預來運作，處理從編碼到財務分析等各種任務。雖然 Manus AI 具有相當大的潛力，但它也有固有的局限性。全面了解其能力、約束和改進領域，對於充分認識其在人工智慧未來中的潛在作用至關重要。
揭示 Manus AI
Manus AI 是由中國新創公司 Butterfly Effect AI 開發的一款創新的自主代理程式。與依賴逐步指示或專注於特定任務的傳統 AI 助理不同，Manus AI 能夠以最少的人工輸入來管理複雜的現實世界工作流程。它可以處理各種任務，包括編寫程式碼、生成財務報告、規劃旅行行程和分析大型數據集，即使在使用者離線時也能在後台無縫運作。
Manus AI 的獨特之處在於它精於將複雜的任務分解為結構化的工作流程，規劃和執行每個步驟，並根據使用者目標調整其方法。它採用多模型架構，整合了 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和阿里巴巴的 Qwen 等高級語言模型，以及自訂自動化腳本。這使 Manus AI 能夠處理和生成各種數據類型，例如文字、圖像和程式碼，並直接與 Web 瀏覽器、程式碼編輯器和 API 等外部工具互動，使其成為開發人員和企業的通用工具。此外，Manus AI 具有自適應學習能力，使其能夠記住先前互動和使用者偏好，從而隨著時間的推移提高其效能並提供更加個人化和高效的結果。其異步的基於雲端的運作方式使 Manus AI 即使在使用者離線時也能繼續執行任務。
其 Discord 社群的指數級增長和瘋傳的示範影片突顯了科技社群對 Manus AI 的興奮和巨大需求。總體而言，Manus AI 代表了自主 AI 領域的重大進步，正從簡單的聊天機器人轉變為能夠獨立管理整個工作流程的數位員工。
Manus AI 的技術藍圖
Manus AI 的架構是高級 AI 模型和協調層的複雜組合，可實現高效、多步驟的任務自動化。與傳統的 AI 模型相比，Manus AI 作為一個綜合系統運作，協調各種尖端 AI 技術、自訂工具和執行環境，以有效地管理複雜的工作流程。
多模型協調
Manus AI 採用多模型策略，整合了 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 和阿里巴巴的 Qwen 等領先的大型語言模型 (LLM)。這使 Manus AI 能夠根據每個任務的特定要求動態選擇和組合模型輸出。協調層充當中央控制單元，將複雜的請求分解為更小、更易於管理的任務，將它們分配給最合適的模型，並將結果綜合為一個有凝聚力的工作流程。
CodeAct 範例和工具整合
Manus AI 的一項關鍵創新是 CodeAct 範例。Manus AI 並非僅僅生成文字回應，而是創建可執行的 Python 程式碼片段作為其程序的一部分。這些程式碼動作在安全的沙盒環境中執行，使 Manus AI 能夠與 API、Web 瀏覽器、數據庫和系統工具等外部系統互動。這種轉變將 Manus AI 從對話助理提升為能夠處理現實世界任務的數位代理程式，包括抓取 Web 數據、生成報告和部署軟體。
自主規劃、記憶和回饋迴路
自主規劃模組已整合到 Manus AI 中，將高階目標分解為一系列可操作的步驟。此外，它還具有短期和長期記憶體，通常儲存在向量數據庫中，並利用檢索增強生成 (RAG) 來保留使用者偏好、先前的輸出和相關文檔。這種記憶體有助於提高跨不同會話和任務的準確性和連續性。
內建的回饋迴路也是系統的一個組成部分。每次動作後，Manus AI 都會審查結果，根據需要調整其計劃，並重複該過程，直到任務完成或停止。這種迭代回饋迴路使 Manus AI 能夠適應意外的結果或錯誤，從而增強其在複雜情況下的韌性。
安全性、沙盒和治理
鑑於 Manus AI 執行程式碼並與外部系統互動的能力，安全性是首要關注的問題。所有程式碼操作都在隔離的沙盒環境中執行，以防止未經授權的訪問或潛在的系統漏洞。制定了嚴格的治理規則和提示工程協議，以確保符合安全標準和使用者定義的策略。
可擴展性和雲原生設計
Manus AI 經過設計，可以在雲環境中運作，從而促進跨分散式系統的橫向擴展。這種設計確保 Manus AI 可以同時管理眾多使用者和複雜的任務，而不會出現效能下降。使用者回饋表明，在峰值使用期間的系統穩定性仍然是一個持續優化的領域，以提高效能。
在現實世界中的實際應用
Manus AI 具有變革性潛力，可以通過以最少的人為干預來自動化複雜的工作流程，從而重塑金融、醫療保健、物流和軟體開發等產業。
金融
在金融領域，Manus AI 可以潛在地協助執行風險分析、欺詐檢測和生成財務報告等任務。通過即時處理大型數據集，它可以幫助金融分析師識別趨勢，並就投資、市場風險和投資組合管理做出明智的決策。
醫療保健
在醫療保健領域，Manus AI 可用於分析患者數據、識別模式和提出治療計劃。它有可能根據患者的病史提出個人化的醫療保健選項，這可以在改善患者護理和支持醫學研究計劃方面發揮重要作用。
物流
Manus AI 可以優化供應鏈管理、安排交貨並預測物流領域的潛在干擾。通過根據即時交通數據動態調整交貨時間表，它可以幫助最大限度地減少延誤並提高營運效率。
軟體開發
對於軟體開發，Manus AI 可以自主地編寫程式碼、執行除錯和生成應用程式。這使開發人員能夠自動執行重複性任務，從而使他們能夠專注於更高層次的問題解決。此外，Manus AI 可以生成報告和文檔，以進一步簡化開發過程。
Manus AI 的區別因素是其自主處理整個工作流程的能力。憑藉分解複雜任務、仔細規劃每個步驟並獨立執行這些步驟的能力，Manus AI 可以作為真正的協作者而不是僅僅作為助理來運作，從而減少了對持續人為監督的需求。
卓越的效能與固有的局限性
自推出以來，Manus AI 在自主代理程式領域迅速獲得了關注，展現出令人印象深刻的效能指標。根據 GAIA 基準測試，Manus AI 在所有任務複雜程度的表現都超越了 OpenAI 的 Deep Research。它在基本任務中獲得了 86.5% 的分數，在中等任務中獲得了 70.1% 的分數，在複雜任務中獲得了 57.7% 的分數，而 Deep Research 的相應分數分別為 74.3%、69.1% 和 47.6%。
早期使用者體驗也突顯了 Manus AI 以最少的人為干預自主規劃、執行和優化多步驟工作流程的能力。這使得 Manus AI 對於尋找適用於複雜任務的可靠自動化解決方案的開發人員和企業特別有吸引力。
然而，Manus AI 仍然面臨著一些挑戰。使用者報告了系統不穩定性，包括崩潰和伺服器過載，特別是當 AI 受命管理多個或複雜的運作時。此外，還有一些 Manus AI 卡在重複迴圈中或無法完成特定任務的情況，需要人為干預。這些問題可能會對生產力產生負面影響，尤其是在高壓或時間敏感的環境中。
另一個擔憂圍繞著 Manus AI 對 Anthropic 的 Claude 和阿里巴巴的 Qwen 等現有模型的依賴。雖然這些模型有助於 Manus AI 的強勁效能，但它們也引發了關於技術原創性的問題。Manus AI 通常充當這些模型的協調器，而不是完全新穎的 AI，這可能會限制其長期實現真正創新的潛力。
安全性和隱私也是重要的考慮因素，特別是因為 Manus AI 可以訪問敏感數據並且可以自主執行命令。網路攻擊或數據洩露的風險是一個真正的擔憂，特別是鑑於最近某些中國 AI 公司在數據共享實踐方面存在爭議。業內專家指出，這些問題可能會阻礙 Manus AI 在西方市場的採用。
儘管存在這些挑戰，但 Manus AI 出色的基準結果和強大的現實世界效能（尤其是與 ChatGPT Deep Research 相比）使其成為高級任務自動化的有力競爭者。它在處理複雜任務方面的效率值得注意。然而，進一步提高系統穩定性、原創性和安全性對於 Manus AI 充分實現其作為可靠、任務關鍵型 AI 的潛力至關重要。