昨天夜里，深夜驚雷。

一個新團隊突然發了一個首款通用型的項目：Manus。演示在此，我人直接看麻了。

看完我的第一感覺，人類又要一敗涂地了。

這就是 OpenAI 的 DeepResearch 和 Claude 的 Computer Use 的究極集合體，甚至，他還能自己寫代碼，直接 Coding Agent。

我預想到這一天會來，只是沒想到，來的如此之早。

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Manus 在 GAIA 的評分上，也非常的離譜。

已經超越 OpenAI 的 DeepResearch 的了，成為 GAIA 評分第一。

可能很多人不知道 GAIA 是個啥，我簡單說一下。

GAIA（General AI Assistants）是一個面向通用 AI 助手能力的基準評測體系，由 Meta AI（FAIR）、Hugging Face 等研究團隊于 2023 年提出。

有一篇非常著名的論文：

里面有 466 個精心設計的問題。

傳統的測試一般都是數學（AIME）或者一些專業知識問答、編程等等，但是 GAIA 測試，里面很多都是概念簡單，但是需要多步驟解決的實際問題。

其中分為三個級別，Lv.1、Lv.2、Lv.3，難度依次遞增。

想通過 GAIA 的測試，一般需要網絡檢索能力、工具調用能力、編程能力、文件處理能力等等。

在 23 年的時候，人類一般能達到 90%的成功率，而那時候的最強 AI GPT4，在第一級才勉強達到 15%。

再看這張圖，你就知道，有多強了。。。

說實話，我目前還愿意為 ChatGPT 每個月都氪 200 刀，主要就是 o1 Pro 和DeepResearch，這倆有一說一，在我做一些研究和需要強推理任務的時候，還是非常好用的。

而 Manus 這波，把 DeepResearch 干碎了，要知道，它之前已經是最強了。。。

Manus 網址在此： https://manus.im

現在有個很難頂的問題是封測中，所以只有邀請碼的用戶才能體驗到。

所以，我也動用了我的人脈，花了十分鐘的時間，聯系到了 Manus 團隊的人，非常幸運的獲得了邀請碼。

不過，即使是沒有拿到邀請碼的用戶，也可以去他們官網，大概看一下他們的 Use Case，每一個，都非常的有意思。

而如果你有了邀請碼，正常登錄進去以后，就是一個大大的界面：

雖然都是一個對話框，但是 Manus 的能力還不太一樣，他不是那個你提出個問題，AI 一會就會直接給你回答 Chatbot。

而是當你提出問題之后，他會根據你的問題和要求，來拆解任務，進行極度復雜的任務規劃和執行。

并且會在云端自動運行，你可以直接退出出去，等運行完了，會通知你。

比如之前的那篇 GAIA 的論文，我想把 PDF 變成一個能拿出去講的 PPT，我把這個要求提給 Manus 的時候。

他會先把我的需求拆解。

我是這么說的：

1. 我希望你寫一段 Python 程序，用 OCR 把這篇論文的 PDF 信息提取出來。
2. 將 PDF 里面的信息總結成 PPT 大綱。
3. 按照小米發布會的風格，做一份給普通人科普用的 PPT。
4. 給我 PPT 的下載文件。

他會開始花一點時間來理解。

然后，在右邊的窗口上，運行一個虛擬機，準備開始執行操作。

在虛擬機開啟之后，會第一時間，列一份 To Do List。

然后，就會開始執行第一個任務，安裝 python 庫。

完成的項目，會全部在右邊的預覽窗口打 x。

他們用了一個非常有趣的交互形式，就是實時加進度同步。

右邊的界面就像 PPT 一樣，不斷的下一頁下一頁，讓你實時的看到，當前這個 Manus 正在做什么，你能看到它的每一點想法，每一個動作，這個掌控感真的太強了。

即使要等很久，你看著他在一點一點執行，這個感覺也真的很爽。

而右下角的任務步驟也可以展開，非常直觀的告訴你，大步驟進行到哪一個階段了。

交互做的極棒。

我這個 case，只需要等大概幾分鐘以后，一個 PPT 就出來了。

看看 PPT。

信息是沒問題的，就是這美感= =還是欠缺了一點，但是在信息的排版和內容質量上，真的高到爆炸。

這個其實并不是特別能展示它的能力，我再展示另一個，我曾經試圖讓所有 Agent 嘗試的例子，幫我整理發票。

我經常要出差，所以有一堆亂七八糟的發票需要讓公司報銷的，但是公司的大總管呢，制定了一個 SOP，就是發票你不能直接打包給她，這樣太亂，所以需要做成一個 excel 的模板，這樣她好對賬。

就是這樣的，但是你知道，我要每個月把我的十幾張發票，都處理成表格，真的很麻煩。

所以，當我抱著試試看的態度，把這個任務交給 Manus 的時候，我震驚了。

因為，它成功了。。。

我當時就渾身發麻了，實在太牛逼了。你們懂那種，渾身觸電的感覺嗎。

我給大家過一下流程。

最開始，我的 Prompt 超級簡單。

就這么簡簡單單的一句話。

他在思考完以后，處理成了 8 步任務。

然后，解壓壓縮包，安裝 OCR 依賴，提取發票，整理成表格等等等等。

我什么也沒干，他就自己這么跑著。

9 分鐘以后，提示我任務完成了。

我一回來，就看到了了這個畫面。

只有一個小地方沒填上，其他都是對的。

太離譜了，這還需要人干嗎？

我還用它，分析了一下阿里巴巴股票。

同樣的 case，我們先看看 OpenAI 的 DeepResearch 的結果。

質量是不錯，很高，但是對比一下 Manus，那可讀性實在是有點不堪重負了。。。

Manus 直接把任務拆解成了 8 步。

最重要的是，當他們完成的時候，所輸出的內容。

當我看到所謂的報告，給出的是一個鏈接的時候，我就猜到，這個事情有點不簡單了。

點進去以后，果然。。。

不僅圖文并茂，這尼瑪，這些圖標圖表居然是可以交互的。。。

我真的給跪了，我想給 Manus 磕一個。

然后今天 QwQ 不是開源了 32B 的推理模型嗎，我又讓 Manus 隨手做了一個千問開源的時間線。

在經歷了 30 多分鐘后，一張時間線的地圖就出來了。大家可以驗證一下看看準不準。。。

我無話可說，人已跪地。

短短的幾個小時的體驗時間

人類真的即將，一敗涂地。

在 Manus 的 prompt 技巧上，我自己試了下，你的點，一定要足夠的清晰，描述越清晰具體，Manus 就能執行得越精準。

明確說明你的期望、格式要求和質量標準，可以大幅提升最終交付物的匹配度。

這一點，非常重要。

2025 年 3 月 6 日，我覺得，即使在 AI 圈，也是一個值得銘記的日子。

阿里開源 QwQ-32B，以如此規模在性能上追平 DeepSeek R1 滿血版，另一邊，Manus 一夜崛起，把 Agent 工程帶上了一個新的高度。

而這兩個團隊，都屬于我們中國。

沒錯，都是中國團隊。

為之自豪吧。

今夜的這一片星空，屬于 China。

宇宙，正在為我們而閃爍。

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