“跑路”争议之外，Manus这半年产品做怎么样了

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作者：周一笑

2025 年开年以来，AI 行业的风向悄然变化。当大家对聊天机器人已经习以为常时，一个更新的概念——能直接动手完成任务的 AI Agent，开始被频繁提起。

就在这个当口，一个叫 Manus 的产品进入了大众视野。它想解决的核心问题，是如何让 AI 不止会说，还能直接上手做事，把想法变成结果。这个思路，加上它在亮相时对整个情绪的利用，让它很快吸引了全球科技圈的关注。

虽然像 OpenAI 的 Operator 在今年 1 月就发布了研究预览版，但从后来故事的走向来看，Manus 的出现第一次将一个独立的、定位“通用”的 AI Agent 产品，抛到了更广泛的用户面前。

接下来的几个月，这家公司的节奏很快。三月产品刚亮相，四月就宣布完成了 7500 万美元的 B 轮融资，领投方是硅谷老牌的顶级风投 Benchmark。同时它出现在 Anthropic 等硅谷主要模型公司的生态里，得到高调展示。他的创始团队开始在全球各地举办用户聚会。

见面会甚至办到了尼泊尔

到了六月，Manus 便正式确认，将公司总部从北京迁往新加坡，同时还计划在加州和东京设立办公室。

将总部设在新加坡这个东西方交汇的枢纽，让它离全球市场更近了一步。当然，在当前复杂的全球环境下，这样做也是一种现实选择。加速迁往新加坡，部分原因也被认为是为了应对美国对 AI 领域的投资审查。

伴随总部迁移的，是团队的快速重构。近期，Manus 对国内的团队进行了调整，约 40 名核心技术人员被转移到了新加坡的新总部，而国内原有的约 120 人团队中的其余部分则面临裁员。有评论就指出，对于一家初创公司，120 人的团队显得有些“臃肿”，调整或许也是必然。

就这样，Manus 在短短几个月里，完成了从一家本土明星创业公司到新加坡全球总部的转变，这被不少人形容为“跑路”。

一家公司的架构与战略经历剧变，外界的目光往往聚焦于其商业动作。但对用户来说，更关心的问题始终是，那个最初吊足了人们胃口的产品，现在怎么样了？

要理解 Manus，可以用一个比喻。过去我们用大模型，就像招来一个学识渊博的博士实习生，但只给了他纸和笔，能做的事情很有限。而 Manus 想做的，是直接给这个“实习生”一台配置齐全的电脑，让他能上网、能使用工具、能自己写代码，让他真正地动手干活。所以，它的核心意在弥合“构思”和“执行”之间的鸿沟。

为了实现这一点，它的内部设计更像一个微型项目团队，能自动规划、执行、并验证任务。这种设计的关键，在于它让用户“看见”了 AI 工作的全过程。用户看到的不再是黑盒子和最终答案，而是一个清晰的任务列表，能实时观察到 AI 正在采取哪一步行动。

尽管通用 AI 代理的愿景很宏大，但初期的热度过后，现实的问题也逐渐浮现。许多用户反馈，面对一个空白的输入框，反而不知该如何分配一个具体的复杂任务。同时，Agent 的运行速度偏慢，成本也不低，这都影响了用户的使用频率。有数据显示，产品初期的访问量曾出现连续下降。

这些现实问题，促使 Manus 的产品团队做出了一些具体的调整。比如“不知道怎么用”的困境，Manus 在 2025 年 6 月推出了免费的聊天模式（Chat ）和一个名为 Playbook 的模板库。聊天模式用来处理日常简单的任务，而 Playbook 则为一些常见场景提供了现成的模板。同时，为了解决成本和速度问题，Manus 也对架构进行了优化，据称在三个月内将成本降低了 5 倍，速度提升了 2 倍。

Manus 在产品哲学上的核心理念叫做“less structure, more intelligence”。团队相信，不应该为当前大模型的局限性去设计过多僵化的产品结构。有一个流传的说法是，Manus 团队自己没有写过一个预设的“工作流”（workflow）。他们相信，只要给模型更少的限制，它自己就能通过学习找到最优的解决方案。

这种思路，决定了 Manus 选择成为一个“套壳”应用，它专注于打磨应用层，整合并调用业界最优秀的基础大模型（如 Anthropic 的 Claude 系列）来完成任务，而不是自己去造大模型。这是一个务实的选择，可以更快地向用户交付价值。但挑战也随之而来，作为“套壳”，它的核心能力极大程度上受制于它所调用的底层大模型。一旦底层模型的能力提升，或者像 OpenAI、Google 这样的大厂推出功能更强的原生 Agent，Manus 就可能面临被“吞噬”的风险。

目前来看，Manus 正试图通过快速的产品迭代和对用户工作流的深度整合，来建立这种壁垒。他们博客中提到的未来规划，包括定时任务、应用集成（邮件、日历、云盘）等等，都指向一个更宏大的目标，成为用户工作和生活中不可或缺的“第三只手”。这个愿景，也恰好呼应了它的名字——Manus 在拉丁语中，正是“手”的意思。

从最初的邀请码饥饿营销机制，到后来限免开放，再到有了完整付费分层正式给所有用户提供服务，Manus 能做的事有哪些变化？

这个反而是没多少人讨论的。

许多人对 Manus 的印象，可能还停留在它诞生之初那些能自主规划旅游行程、或生成市场研究报告的惊艳演示上。这些能力展示了它作为 AI Agent 的潜力。那么，经过这几个月的迭代，现在的 Manus 又多了哪些有意思的用法？我们实际上手试了试。

第一个发现是，它在想办法让普通人也能轻松用起来。我们打开它的“Playbook”模板库，选了一个“AI 健身教练”的模板。

这个模板把健身水平、目标、身体状况等关键信息都做成了选择题，我们设定了一个有“膝盖问题”需要“全面健身”的用户画像，点击确认。

几分钟后，它交付了一个可以直接访问的网页。内容相当完整，不仅有定制的 7 日训练计划，还专门推荐了游泳、靠墙静蹲等对膝盖友好的低冲击运动，甚至包含了营养建议和进度追踪模块。

https://xtboylxo.manus.space/

类似的“模板化”思路也体现在 PPT 生成上。我们尝试让它“做一个关于人工智能简史的 PPT，面向小学生群体”。

它同样提供了多种设计主题和页面长度供我们选择。

最终生成的 PPT 一共 14 页，这里选了几页贴这里。

与一些模型厂商或者 ChatGPT 类工具里提供的PPT功能相比，它生成的更倾向于提供完整结果，而减少了让用户自己再补充的部分。

接着，我们测试了它的自主操作能力，给它下达了一个指令：“打开小红书，给硅星人 Pro 发布的最新的一条笔记评论：今天星期五，猴子去跳舞”。

Manus 成功打开了网站，但在登录和安全验证环节，几次请求用户“接管”浏览器来辅助完成扫码和拼图验证。

不得不说这个云浏览器的延迟还是有点高，验证了两次才通过。

最终，这条评论成功发布，IP 属地显示为美国。整个过程显示，在涉及账户安全和复杂验证时，它仍需要用户介入协作。

最后，在发布至今，模型领域的一个重要能力更新是视频领域。Manus 也曾宣布更新了它的视频生成功能，我们决定给它来一次视频创作的任务。

我们让它用皮蛋和香蕉，创造一道黑暗料理，并生视频。

Manus 接到指令后，立刻规划好了任务步骤，创建菜谱，生成参考图片，然后调用 Veo3 模型生成了有原声音频的独立的视频片段。

最后它直接在后台执行了 ffmpeg 命令行工具，将这些视频片段拼接成了一个完整的 30 秒短片。

交付后我们发现，视频没有声音。我们指出了这个问题，Manus 的反应很快。它准确地诊断出问题在于自己使用的 ffmpeg 命令中，一个参数设置错误导致音频流丢失。

随后，它自动修正了命令，重新执行，并成功交付了带有声音的最终版本。

这个“修复 bug”的过程，是整个测试中最有亮点的部分，它不仅展现了意图理解、任务规划和工具调用能力，还体现出了一定程度的反思和纠错能力。

写在最后

回顾 Manus 这几个月的发展，无论公司层面各种争议动作，还是是产品层面在宏大愿景与用户现实之间的反复权衡与调整。一个核心问题仍然时常被提起，Manus 的护城河究竟是什么？

这是一个在行业里被反复讨论的话题。一种普遍的观点认为，作为“套壳”应用，它的核心能力受制于所调用的底层大模型，存在被“吞噬”的风险。这确实是它最大的挑战。但在硬币的另一面，也有观点认为，真正的壁垒并非只在技术本身，更在于对用户需求的理解、产品打磨的速度、以及由此形成的用户习惯和品牌效应。

从我们的复盘和测试中可以看到，Manus 正试图通过后一种方式构建自己的壁垒。包括它密集在全球各地与用户见面，也是这个策略的一部分。

但这注定是一场与时间的赛跑。AI Agent 赛道的竞争已经异常激烈。前有 OpenAI、Google 等巨头环伺，后有无数灵活的创业公司紧追不舍，Manus 能否靠更快的迭代速度，在底层技术被追上之前，建立起足够的用户忠诚度，将是决定其命运的关键。

从这些产品体验来看，它的“跑路”过程里，产品也没停止更新迭代和完善功能，但同时这些功能也没能让它与其他对手彻底拉出距离。人们对这款产品和这个团队的期待也一直在产品上，如果国内国外团队、经营等事务能占用更少精力，产品和技术迭代能有更多投入，Manus 这个产品能变成什么样？这始终才是真正重要的问题。

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