3月6日凌晨，一款名为Manus的通用型AI Agent产品以“中国制造”之名横空出世，迅速引发全球关注。这款由国内团队Monica.im研发的产品，不仅以“全球首款真正意义上的通用AI Agent”定义行业新标杆，更以“直接交付完整成果”的能力颠覆了传统AI工具的功能边界。从撰写PPT、筛选简历到分析股票、规划房产，Manus展现的不仅是技术突破，更是一场对生产力逻辑的重构。 

技术突破：从“建议者”到“执行者”的质变

与传统AI助手仅提供建议或答案不同，Manus的核心竞争力在于其“手脑并用”的自主执行能力。通过Multiple Agent架构，Manus将复杂任务拆解为规划、执行、验证等环节，由多个独立模型协同完成。例如，在分析英伟达、迈威尔科技和台积电股价相关性时，Manus能调用API获取金融数据、编写Python代码进行可视化分析，甚至部署交互式网站供用户分享。这种“全流程闭环”能力使其在GAIA基准测试（评估通用AI解决真实问题的能力）中，以三项难度级别均刷新SOTA（State-of-the-Art）的表现超越OpenAI同层次模型。 

更值得关注的是，Manus的“记忆与学习”机制让其具备类人类的适应性。例如，当用户偏好以Excel表格接收简历筛选结果时，Manus会在后续任务中自动调整输出形式。这种动态优化能力，使其在B端场景（如供应链匹配、财务报告分析）中展现出比传统SaaS工具更高的灵活性和效率。 

应用场景：从“工具替代”到“流程重构”

Manus的杀手级应用在于其对复杂任务的拆解与执行。以纽约房产遴选为例，用户输入“安全社区、优质学校、预算限制”等需求后，Manus可自主完成安全数据分析、学校排名检索、预算计算及房源筛选，最终输出包含图表和资源链接的完整报告。类似的场景还包括为教师生成教学材料、为投资者创建股票分析仪表盘，甚至跨平台精准定位抖音短视频。 

这种能力的本质，是将人类从重复性、低价值的“执行层”解放，转而聚焦于决策与创新。例如，在B2B供应商匹配中，Manus通过爬虫和数据分析替代人工调研，将传统需数周完成的流程压缩至几小时。若将此类能力规模化，企业的人力成本结构或将迎来根本性变革。 

创始人基因：连续创业者的“技术-场景”平衡术

Manus背后的创始人肖弘，是一位深谙“产品化思维”的连续创业者。其早年开发的微信公众号工具“壹伴助手”服务超200万B端用户，后被腾讯收购；而另一款产品Monica作为AI浏览器插件，凭借对海外市场的精准切入，用户数突破150万。这种经验让Manus从诞生之初便兼具技术深度与场景适配性。 

Monica团队的技术理念“Less Structure, More Intelligence”（更少结构、更多智能）在Manus上体现得尤为明显。不同于大厂追求特定功能的堆砌，Manus强调通过优质数据、灵活架构和工程化能力，让复杂任务处理能力“自然涌现”。例如，其异步云端运行模式允许用户关闭电脑后仍由Manus完成任务，这种“无感协作”重新定义了人机交互的边界。 

行业冲击：AI Agent赛道的“分水岭”

Manus的发布恰逢OpenAI宣布对“博士级”AI Agent收取每月2万美元的高端服务费，两相对照，折射出行业的两极分化趋势：一方以高成本定制化服务深耕垂直领域，另一方则以通用性争夺大众市场。而Manus的“中国路径”或将成为第三种范式——通过开源部分模型（如推理模块）推动社区协作，同时以高性价比覆盖企业级需求。 

资本市场的反应印证了这一潜力。3月6日，A股与港股的AI应用概念股集体爆发，酷特智能等个股涨停。投资者显然意识到，Manus代表的不仅是单一产品，更是AI从“辅助工具”向“生产力主体”跃迁的信号。若其后续能解决数据安全与合规性挑战（例如跨国房产搜索中的隐私问题），商业化前景将更加广阔。