AI Agent 可以翻译为智能体或者智能代理，个人觉得目前称为智能代理更合适。因为它是技术实现中的任务执行，距离拟人化还存在差距。看我文章的朋友应该还记得去年11月份写过一篇《AI Agent能逼真模拟人类行为了》推文，提到了Google DeepMind 对这方面AI技术进步努力。
刚刚过去的一周，号称为通用 AI Agent 的Manus 横空出世，凭借“全自动任务交付”的标签，迅速占领社交媒体头条。然而，这场“刷屏级”热度背后，却暗流涌动：邀请码被炒至天价、自媒体集体“造神”、技术圈质疑声四起。有人称其为“AI Agent元年”的开创者，也有人嘲讽其“饥饿营销”“套壳炒作”。
Manus流量狂欢泡沫与焦虑
Manus爆火始于“一码难求”的稀缺性叙事，内测阶段邀请码在二手平台被炒至数万元，甚至有黄牛标价16万。
饥饿营销策略，与早年科技产品“限量发售”如出一辙，但背后却是服务器容量不足的无奈。官方称“资源仅按demo水平准备”，导致用户实际体验与宣传落差巨大。
更讽刺的是，多数自媒体“测评”实为未经权威验证的片面之词，甚至被曝存在“武汉媒体群统一宣传”的嫌疑。
Manus的热度迅速传导至股市。一批濒临退市的ERP公司、算力企业股价涨停，但仅一天后便暴跌，散户成为游资收割的“韭菜”。
揭示了目前AI赛道“概念先行”的痼疾，即技术尚未成熟，资本已急于套现。
部分尝鲜用户反馈，Manus生成复杂任务（如股票分析）耗时长达数小时，且PPT设计“丑得难以直视”。技术派则质疑其核心能力依赖Claude 3等现有大模型，本质是“套壳集成”，而非原创突破。
实用效果落差大，暴露了AI Agent从“实验室演示”到“实际应用”的鸿沟。
AI Agent 技术与场景突破
与此前的聊天机器人不同，Manus的突破在于全流程自动化。
它能将用户指令拆解为多步骤任务，调用工具链独立执行。例如，筛选简历时自动解压文件、分析关键词并生成报告；规划房产购买时，自主编写Python程序计算预算。
“端到端交付成果”的能力，标志着AI从“信息助手”向“数字员工”的进化。
Manus展示了跨领域任务处理的潜力，从生成游戏代码、设计网页UI，到分析财务报表、制定营销策略，覆盖B端与C端需求。
尽管它的“通用性”仍受限于预设工具链（如无法直接调用本地文件），但在GAIA基准测试中超越OpenAI的DeepResearch，证明其技术框架的先进性。
相比ChatGPT Operator（200美元/月）、Devin（500美元/月）等竞品，Manus目前免费开放，降低了普通用户的使用门槛。
“用流量换数据”的策略虽风险巨大，却能够加速AI Agent的大众化进程。
AI行业冰与火之歌
Manus 创始人肖弘是典型的连续创业者，过往开发过微信公众号工具“壹伴助手”，显示他了对市场需求的敏锐嗅觉。
这次Manus的营销争议，暴露了初创团队在技术理想与商业变现间的失衡。过度依赖“爆款叙事”，却未建立可持续的产品护城河。
对比DeepSeek的开源策略，Manus的封闭内测导致其生态孤立，用户反馈局限于少数自媒体，缺乏真实场景验证。
该模式虽能短期制造神秘感，但会错失技术迭代的关键数据。
AI Agent被视为“下一代生产力工具”，落地的话需要突破三大瓶颈：
任务耗时问题，Manus生成复杂任务需数十分钟至数小时，难以满足即时性需求。
成本控制，单任务运行成本2美元，远高于传统软件服务。
伦理与信任，全自动执行也会引发数据安全、责任归属等争议。
我认为，Manus的价值不在于“颠覆人类”，而在于填补特定场景的效率洼地。
（一）HR初筛简历、教师制作课件、个人规划旅行等重复性工作，AI Agent 能够释放人力，聚焦创造性任务。
（二）但是，如果盲目追求“全能管家”的噱头，只会加剧用户失望。
（三）当前Manus的技术门槛并不高，谷歌Project Astra、OpenAI Operator等同类产品已蓄势待发。
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若Manus无法在窗口期内建立独特优势，如垂直场景深耕、本土化适配，也会沦为“昙花一现”。
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AI Agent的普及需要用户理性认知，它并非“超人”，而是“工具”，与其恐惧“被取代”，不如思考如何与AI协作。
进步，始终要从跌跌撞撞中走出来。Manus生成的PPT虽不美观，但能够节省80%的内容框架搭建时间，剩余20%由人类优化。
Manus的争议，是AI行业从“技术狂热”走向“价值理性”的必经之路。它的“虚火”揭露了资本炒作与流量泡沫的荒诞。
星星之火可以燎原，放在比喻也是合适的。AI Agent潜力巨大，即当机器开始“动手”，人类或将重新定义工作的意义。
正如莎士比亚所言：“世界的起伏本来是波浪式的”。
（文：陳寳）