3月5日，一款名叫Manus AI的代理Agent系统横空出世。
"世界上第一个能交付完整结果的AI代理！"
而不到24小时，各大科技媒体的标题已经变成了"Manus AI碾压OpenAI"、"AI代理技术重大突破"、"马斯克紧急加速自家AI代理研发"...
到底什么是AI代理？Manus AI又凭什么这么牛？
今天，字节笔记本就带你一探究竟。
不只是聊天，更要独立行动
扔掉你对ChatGPT的固有印象——Manus AI不是来和你闲聊的。
简单来说，你就是老板了，Manus AI现在就是你打工的手下，给它一个任务，它能独立完成整个流程，不再需要你手把手教，一句一句的鞭打AI。
比如，你可以这样要求它：
"分析过去6个月特斯拉股票数据，找出价格波动模式，制作一个漂亮的数据仪表盘，并为我撰写一份投资建议。"
然后，Manus AI会按下面的步骤依次完成：
上面的步骤 他依次执行了如下的任务：
- 自动爬取特斯拉股票数据
- 编写代码分析价格模式
- 构建可视化仪表盘
- 撰写详细的投资建议报告
全程无需你的干预。这才是真正的AI代理：
不只是回答问题，而是用来完成任务的。
据官方介绍，Manus AI的核心能力包括：
- 自主任务执行：不需要人类持续指导
- 多工具整合：编码、网页浏览、数据分析一条龙服务
- 实时监控：随时查看任务进度（怕它摸鱼？）
- 安全沙箱：代码执行环境隔离，防止出现"数字失控"
- 数据保护：加密传输存储，任务完成后不保留数据
过去你需要一个开发者、一个数据分析师和一个内容创作者一起工作几天才能完成的任务，现在一个AI就能独立搞定。
这听起来有点吓人，但确实是AI代理技术的发展方向。
真的比OpenAI强？
别以为这只是营销噱头。Manus AI在权威的GAIA基准测试中的表现，确实惊艳！
GAIA是专门评估AI系统解决现实世界复杂问题能力的基准测试，包含466个需要多步骤推理的任务。
人类在这个测试中的平均得分是92%，而带插件的GPT-4表现如何？只有可怜的15%。
而Manus AI的表现？据报道：
- Level 1难度：86.5%通过率（OpenAI的Deep Research仅有74.3%）
- Level 2难度：70.1%通过率（OpenAI的Deep Research为65.8%）
- Level 3难度：57.7%通过率（OpenAI的Deep Research仅为47.6%）
特别是在最难的Level 3任务上，Manus AI的表现超出OpenAI足足10个百分点。
像这种差距已经不是量级上的差距了而是代理技术的代际跃迁。
Manus AI能做什么？
Manus AI到底能做什么？根据内部测试预览应用，这款可以为打工人打工的代理在以下领域展现出惊人能力：
要求Manus AI接手一个Github项目的重构工作。它不仅理解了整个代码库，还识别出性能瓶颈，重写了关键组件，甚至添加了我没想到的功能优化。最神奇的是，它全程不需要我指导，代码质量比我团队的中级开发者还好。
给Manus AI一堆混乱的Excel文件和一个模糊的分析目标。它自动清理了数据，识别出关键趋势，创建了交互式仪表盘，还给出了三点业务建议。过去这种工作至少需要我3天，Manus AI只用了20分钟。
需要为高中物理课准备动量定理的教学材料。Manus AI不仅生成了教案，还创建了交互式演示，制作了测验问题，甚至为不同学习风格的学生提供了差异化内容。它就像一个拥有20年教学经验的资深教师。
难怪昨天就有风投分析师断言："Manus AI不是在抢人类的工作，它是在创造全新的工作类别——'AI管理者'，未来我们需要学习如何有效指导AI代理完成任务。"
为何能领先？
根据Anthropic（Claude公司）去年12月发布的研究报告《构建高效代理》，成功的AI代理系统应具备特定设计原则。有趣的是，Manus AI似乎也完美契合了：
简单，Anthropic发现，最成功的AI代理实现并不依赖复杂框架，而是采用简单、可组合的模式。Manus AI据说采用了模块化架构，每个功能都是独立优化的，而非大而全的单体系统。
步骤，成功的代理应明确展示其规划步骤。Manus AI的实时监控功能让用户可以看到它的"思考过程"，理解它为什么做出某些决定。
工具，Anthropic强调工具接口的重要性。Manus AI在工具集成上下足功夫，它不仅能使用工具，还能根据任务需求选择最佳工具组合。
不过目前这种代理环境依然是隔离在虚拟环境下，离真正的生产力还是会有些距离，目前也只是更擅长于收集和整理数据调用应用程序或代码，不过相信未来很快就会直接连通到个人的电脑上，实现真正自动化的全能代理！
