相比于 DeepSeek，Manus 有哪些优势

距离 Manus 出现快一个月了，最近关于 Manus 的文章网上很多，我也看了不少，但总感觉这些文章的内容写的有点偏颇。要么就是制造焦虑，要么就是大吹特吹 Manus 有多厉害。反正现在 Manus 名额开放的也不多，很多人还是云里雾里。

这篇文章我会根据最近对 Manus 的学习和理解，从功能特性、技术突破和对 AI 领域的影响三个维度来详细介绍 Manus 的独特优势，希望能对大家理解 AI 有所帮助。

独特的功能优势

1、真正干活的能力：相比于我们熟知的各路大模型来说，Manus 最令人眼前一亮的是它可以干活的交付能力。

从 ChatGPT 到 DeepSeek，这些大模型工具综合能力确实很强大，但它们仅能为我们提供建议，就像一个专家团队，只建议不动手，真正干活还需要我们自己来。

而 Manus 可以集成很多工具链，用户只需要说明自己的要求，并提供必备的一些要素，它即可直接交付工作成果。

例如，它能自动抓取上市公司财报生成分析报告，或根据用户指令制作交互式网页游戏。从网上看到的消息来看，Manus 完成过“生成 17000 字小说初稿”等复杂任务，甚至能自动修复错误代码，省去人工介入。

2、多工具全链路整合：Manus 整合了浏览器、代码编辑器、数据分析等工具，形成“工作流水线”能力。

例如，在金融分析中，它能自主规划搜索、抓取数据、编写 Python 脚本分析并生成可视化图表，整个过程全自动完成。这种能力超越了单一 AI 工具的能力(对话机器人，各种 bot)。

3、云端异步执行能力：用户只需下达指令，即可关闭电脑，Manus 在云端后台完成所有操作后通过通知提醒。在各种实测中，用户最多可同时提交 10 个任务，系统会并行进行处理，解放用户时间(但这样做资源消耗很大，且成本比较高)。

技术角度的突破

1、多代理协作架构：Manus 采用了多代理协作技术架构(Multi-Agent)，类似于自适应多模态 plus 版本，其功能可分为三个模块，分别是规划代理、执行代理和验证代理。通过三模块协同，完成我们构建的任务。

• 规划代理：拆解任务步骤(如生成旅行攻略时先查机票再找酒店)。

• 执行代理：调用工具执行(如调用浏览器搜索、代码生成)。

• 验证代理：交叉检查结果可信度。

这种架构的技术优势在于，可以让复杂的任务实现“人类实习生式”的流程管理。

2、动态代码生成技术(Just-in-Time Coding)：传统的 AI 工具在代码生成方面，需要依赖预设的接口和代码，即先生成代码再执行任务。而 Manus 通过动态代码生成技术，可以根据任务执行所需实时动态生成代码。

例如，在抓取知乎数据时，如果遇到反爬虫机制，Manus 可以即时编写绕开限制的代码，而非卡死等待人工(网上的案例，不建议大家私人爬数据)。

3、浏览器拟人化交互：Manus 的无头浏览器技术能模拟人手工点击、滚动、登录操作，甚至能绕过简单验证码。在实测中，Manus 成功获取了需登录的 LinkedIn 数据，而同类工具常在此环节失败。

对 AI 领域的三大影响

1、技术逻辑重构：从“建议生成”到“结果交付”

目前市面上大多数的 AI 大模型，都是 LLM(自然语言模型)，强调的是通过“理解人类语言”然后给出建议。而 Manus 在其基础上更进一步，从理解给出建议，到推动“执行能力”进化。

例如，用户不再需要学习 SQL，直接说“分析销售数据”，Manus 自动写代码抓库、生成报告，将使用门槛降至普通人。

2、商业模式变革：按“有效工时”付费

前几年的的大模型，比如 ChatGPT，采用的是订阅制收费，即每月或每年花多少钱订阅，然后才能享受它完整的能力。而 Manus 提出了 AHPU(Agentic Hours per User)机制，即按量计费。

用户在使用 Manus 时，可以通过购买“100 小时 AI 工时包”的使用额度，即可完整使用其执行任务交付结果的能力。

3. 职业生态冲击：催生“AI 监护人”新岗位

如果说未来的 AI 应用都普遍具备类似 Manus 的能力(当然，可能会比 Manus 更强大)，那传统办公场景的初级执行岗位的工作任务，大多都可以交给 Manus 来替代。只需要有专人监控纠偏即可。

未来当类 Manus 的工具普及之后，可能会出现两类新的职业：

• 指令工程师：专精将模糊需求转化为 Manus 可执行的 precise prompt。

• AI 运维师：监控任务异常（如遇到验证码时人工接管）并优化执行路径。

最后聊点延伸话题，Manus 的出现并不是技术有多大实质性的突破，而是在应用和商业化方向上提供了新的参考思路。

未来，类似 Manus 这类工具，最大的价值可能在于成为我们的“能力放大器”。普通人通过合理引导 Manus，即可达成原本需要专业团队才能完成的任务。

需要注意的是，Manus 当前仍然面临一些不足和挑战，比如最典型的长任务稳定性不足(Token 耗尽导致任务中断)，比如目前成本依然比较高，比如信息幻觉等问题。但随着技术的不断迭代进化，这种“数字员工”将成为各行业标配。

对于个人来说，尽早掌握与 AI 的分工协作技巧，将是未来职场的核心竞争力。