在这篇文章中★★◈✿ღ，我们记录了 Manus 的实际使用感受★★◈✿ღ，并介绍了 Manus 的开源复刻版本★★◈✿ღ。

　　昨天★★◈✿ღ，一个叫「Manus」的通用 AI Agent 产品引起热议★★◈✿ღ。它可以完成从文件处理★★◈✿ღ、数据分析★★◈✿ღ、代码编写到内容创作等多种任务★★◈✿ღ，比如帮助用户生成旅行计划★★◈✿ღ、分析股票数据★★◈✿ღ、筛选简历或开发简单的网页游戏★★◈✿ღ。

　　但是★★◈✿ღ，由于「Manus」只发放了少量邀请码★★◈✿ღ，能够体验到这款应用的人数目前还比较少★★◈✿ღ。在电商平台上★★◈✿ღ，邀请码的价格一度被炒到几万元★★◈✿ღ，甚至还有人做起了帮助他人申请 Manus 邀请码的生意★★◈✿ღ。

　　一系列行为★★◈✿ღ，导致许多人无法直接体验到 Manus★★◈✿ღ，这也为 Manus 招来了不小的质疑声音★★◈✿ღ。

　　在拿到邀请码后★★◈✿ღ，机器之心进行了一些测试★★◈✿ღ，并将体验过程中感受到的 Manus 的优点和不足写了出来体育365下载★★◈✿ღ。我们不做「吹嘘」式的语言描述★★◈✿ღ，只供大家参考★★◈✿ღ。

　　据机器之心观察★★◈✿ღ，AI 学术 / 技术社区对于 Manus 的爆火保持相对冷静态度★★◈✿ღ，尤其是 Agent 领域的专业人士★★◈✿ღ。关于如何评价 Manus体育365下载★★◈✿ღ，读者可在了解相关信息后自行判断★★◈✿ღ。

　　首先来个基础的★★◈✿ღ，「写个贪吃蛇小游戏」★★◈✿ღ。是的★★◈✿ღ，提示词就这么简单★★◈✿ღ，看看 Manus 能否给我们带来惊喜★★◈✿ღ。

　　按下发送键之后★★◈✿ღ，Manus 一共执行了 5 分多钟★★◈✿ღ，其中包含多步过程★★◈✿ღ，包括创建贪吃蛇游戏文件★★◈✿ღ、实现游戏基本机制★★◈✿ღ、添加用户控制功能★★◈✿ღ、开发计分系统体育365下载★★◈✿ღ、进行游戏功能测试★★◈✿ღ、编写游戏使用说明文档体育365下载★★◈✿ღ、打包并交付游戏★★◈✿ღ。

　　下载其输出的压缩包★★◈✿ღ，看看效果如何★★◈✿ღ。比较费解的是★★◈✿ღ，Manus 这一次的输出结果是一个双重压缩包★★◈✿ღ，也就是一个经过两次压缩的压缩包★★◈✿ღ。

　　实测一下★★◈✿ღ，是可玩的★★◈✿ღ。Manus 确实实现了贪吃蛇游戏的基本逻辑和计分系统★★◈✿ღ，不过看起来没有设定撞墙死亡判定★★◈✿ღ，只有撞到自己时才会游戏结束★★◈✿ღ。另外就是其网格线设计得过于明显 —— 但如果我们能在提示词中给出进一步的细节描述★★◈✿ღ，效果应该会更好一些猪无戒影院★★◈✿ღ。

　　接下来★★◈✿ღ，我们让 Manus 分析一下 Manus 话题的传播趋势★★◈✿ღ，我们给出的提示词是★★◈✿ღ：「检索网络★★◈✿ღ，分析一下 Manus 话题的传播趋势★★◈✿ღ，并写一份总结报告★★◈✿ღ。」

　　这一次★★◈✿ღ，Manus 思考的时间更长了★★◈✿ღ，达到了 14 分钟猪无戒影院★★◈✿ღ，同样也分成 7 个步骤★★◈✿ღ：搜索 Manus 话题的基础信息★★◈✿ღ、分析 Twitter 平台上的 Manus 话题传播趋势★★◈✿ღ、在其它社交媒体平台搜索 Manus 相关提及★★◈✿ღ、整合趋势分析数据★★◈✿ღ、撰写传播趋势总结报告★★◈✿ღ。

　　其中每个步骤又包含若干小步骤★★◈✿ღ，比如编写一个 Python 脚本来使用 Twitter API 等等★★◈✿ღ。

　　不过这一次★★◈✿ღ，Manus 的表现并不好★★◈✿ღ，比如在「分析 Twitter 平台上的 Manus 话题传播趋势」这一步★★◈✿ღ，其未能成功使用 Twitter API体育365下载★★◈✿ღ，故而未能找到任何有用信息★★◈✿ღ。它给出的解释是★★◈✿ღ：「我注意到在 Twitter API 搜索中未找到 Manus 相关推文★★◈✿ღ。这可能是因为 Manus 是一个较新的产品★★◈✿ღ，或者搜索条件需要调整★★◈✿ღ。我将继续在其他平台搜索 Manus 的提及情况★★◈✿ღ，以全面分析其传播趋势★★◈✿ღ。」考虑到 Manus 当前的热度★★◈✿ღ，这个解释显然并不正确★★◈✿ღ。

　　不管怎样★★◈✿ღ，还是来看看报告结果吧★★◈✿ღ。如下动图所示★★◈✿ღ，输出结果包含三个 Markdown 文件★★◈✿ღ，分别是趋势报告★★◈✿ღ、趋势分析和背景信息★★◈✿ღ。整体上看★★◈✿ღ，虽然没有 Twitter 上的相关信息输入★★◈✿ღ，但是通过分析和引述知乎文章以及一些媒体报道★★◈✿ღ，内容还算充实详尽★★◈✿ღ，其中甚至说明了 Manus 传播中自媒体先行的传播趋势以及引发的争议★★◈✿ღ。

　　接下来试试看 Manus 能否帮助我们省钱★★◈✿ღ：「预算 6000★★◈✿ღ，给我配置一台可以剪视频beat365入口★★◈✿ღ，★★◈✿ღ、玩游戏的高性价比主机★★◈✿ღ，把配置单发给我★★◈✿ღ。」

　　这一次★★◈✿ღ，Manus 规划的任务步骤达到了 8 步★★◈✿ღ：研究当前 PC 组件市场★★◈✿ღ、分析视频剪辑和游戏的硬件需求★★◈✿ღ、分析视频剪辑和游戏的硬件需求★★◈✿ღ、创建详细配置清单★★◈✿ღ、验证组件兼容性★★◈✿ღ、优化性价比★★◈✿ღ、准备最终配置文档★★◈✿ღ、发送配置给用户★★◈✿ღ。

　　接下来★★◈✿ღ，我们试了试让 Manus 玩 4399 小游戏★★◈✿ღ。Manus 成功打开了网页★★◈✿ღ，但却在登录页面受阻了★★◈✿ღ。我们选择接管页面★★◈✿ღ，微信登录排气设备★★◈✿ღ，★★◈✿ღ，没有问题★★◈✿ღ；但实名认证时却出现了状况 —— 我们无法在 Manus 内置的电脑中录入中文★★◈✿ღ。以下视频展示了这次测试的全过程★★◈✿ღ。

　　最后★★◈✿ღ，我们尝试了让 Manus 根据我们提供的一个排版网页编写一个 Notepad++ 宏★★◈✿ღ，方便我们的排版工作★★◈✿ღ。为此★★◈✿ღ，Manus 首先需要分析所提供的网页完成的功能★★◈✿ღ，然后还要学习 Notepad++ 宏的语法★★◈✿ღ。

　　这一次★★◈✿ღ，Manus 足足思考了 21 分钟★★◈✿ღ，但结果却不尽如人意★★◈✿ღ：在 Notepad++ 中的实测结果表明★★◈✿ღ，Manus 编写的基本版和完整版都未能正确完成指定的任务★★◈✿ღ，反而把我们的测试文本删除了★★◈✿ღ。

　　首先★★◈✿ღ，自然是分析问题★★◈✿ღ。接下来★★◈✿ღ，Manus 会创建一个代办事项★★◈✿ღ，其中包含主要步骤以及每个主要步骤下的各个细分任务★★◈✿ღ；这通常是一个 todo.md 文件★★◈✿ღ。之后★★◈✿ღ，Manus 会按照这个 todo.md 文件的事项一步步地执行★★◈✿ღ。最后★★◈✿ღ，整理好结果并发送给用户★★◈✿ღ。

　　至于效果★★◈✿ღ，虽有失败★★◈✿ღ，但可以说整体还是相当不错的★★◈✿ღ。虽然用户的体感速度很慢★★◈✿ღ，但考虑到如果让用户自己来完成同样的任务★★◈✿ღ，可能会耗费更多时间★★◈✿ღ，因此使用这种性能的智能体来辅助工作应该是个不错的选择★★◈✿ღ。

　　「别抢 Manus 邀请码了★★◈✿ღ，开源版已经在路上★★◈✿ღ。」这是国内开源平台 CAMEL AI 今天一大早带来的好消息★★◈✿ღ。

　　为了让 OWL 进化成真正的全自动多 Agent 打工神器beat365登陆★★◈✿ღ。★★◈✿ღ，CAMEL AI 还对 Manus 的技术路线做了一波野生 Reverse Engineering（逆向工程）★★◈✿ღ，并顺势启动了深度复刻计划★★◈✿ღ。

　　该项目可以说是把技术框架★★◈✿ღ、工作流程★★◈✿ღ、核心能力全都公开★★◈✿ღ，代码全在 GitHub 上★★◈✿ღ。感兴趣的读者可以自行跟进猪无戒影院★★◈✿ღ。

　　针对 Manus★★◈✿ღ，CAMEL 的发起人李国豪评价说★★◈✿ღ，「我们在提出全球首个 ChatGPT Multi-agent 框架思想也将近两年了★★◈✿ღ，看到 Monica 团队把 Multi-agent 技术落地成产品是非常惊喜的★★◈✿ღ，Monica 团队的 Manus 系统设计其实非常巧妙★★◈✿ღ，特别他们通过文件系统来实现 Context 管理和持久化★★◈✿ღ、使用 Ubuntu 虚拟机的命令行来实现灵活的工具使用是非常值得学习工程思路★★◈✿ღ，我们还在开源复现中★★◈✿ღ！也非常期待他们承诺将要开源的 Post Training 模型★★◈✿ღ！

　　除了 Web 和命令行的操控之外★★◈✿ღ，我们非常有信心电脑空调设备★★◈✿ღ，★★◈✿ღ、手机★★◈✿ღ、机器人★★◈✿ღ、车载等各种跨平台的操控会成为可能★★◈✿ღ，那时候才是真正的赛博 workforce★★◈✿ღ，因为 OS 端 Agent 的一个最大的优势是比较容易拿到 Verifiable 的奖励信号★★◈✿ღ，未来强化学习 RL 可以训得飞起★★◈✿ღ，也许会在一年内就会出现 DeepSeek R1 Zero 这样的 Aha moment 出现在 OS / Web Agent 领域★★◈✿ღ！可惜我们资源有限还上不去 RL★★◈✿ღ，非常期待大家一起来做开源探索★★◈✿ღ！」

　　OpenManus 是除了 OWL 之外的另一个 Manus 开源复刻★★◈✿ღ，允许用户无需邀请码创建自己的 AI 智能体★★◈✿ღ。其使用方法包括设置新的 conda 环境★★◈✿ღ、克隆仓库★★◈✿ღ、安装依赖并在 config.toml 文件中配置 API 密钥（如 OpenAI 的 API）★★◈✿ღ。用户可以通过终端输入想法★★◈✿ღ，与智能体交互★★◈✿ღ，智能体会使用 LLM API 处理并生成响应★★◈✿ღ。

　　其中★★◈✿ღ，也有一些不同点★★◈✿ღ。前文我们提到★★◈✿ღ，Manus 是自己有个云端的电脑★★◈✿ღ，而 OpenManus 则直接让 Agent 操作你的电脑★★◈✿ღ。

　　MetaGPT 团队表示★★◈✿ღ，当前项目仍在开发中★★◈✿ღ，计划改进包括更好的规划★★◈✿ღ、实时演示★★◈✿ღ、重放功能★★◈✿ღ、强化学习微调模型和全面基准测试★★◈✿ღ。

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