国产AI智能体Manus一夜爆火！创始人肖弘的商业逻辑
国产AI智能体Manus一夜爆火！创始人肖弘的商业逻辑

国产AI智能体Manus一夜爆火！创始人肖弘的商业逻辑

2025年3月5日夜，Manus的横空出世被誉为”第一个真正通用AI Agent”的产品，以摧枯拉朽之势席卷了整个行业的注意力。
Manus其名称源自拉丁语“手”，象征行动力。说明Manus不是思考者而是行动者。

  ChatGPT moment，图源：AI产品黄叔

Deepseek的开源周刚刚过去，Manus来自于中国团队的一个真AI agent的智能体，一下子超过了 Openai和谷歌已经发布的智能体水平，成功炸翻整个世界AI圈，彻底把世界AI的应用水平拖到了一个新的高度。
Manus能够独立思考、规划并执行复杂任务，直接交付完整成果。其名称来源于拉丁语“Mens et Manus”，意为手脑并用。在权威的GAIA基准测试中，Manus取得了SOTA（State-of-the-Art）的成绩，性能超越OpenAI的同层次大模型，成为全球首款真正意义上的通用AI Agent。
与此前各类功能相对简单的人工智能助手不同，Manus拥有超强的学习能力和适应性的“数字大脑”，不再局限于单一任务，而是能够理解复杂指令、自主学习、跨领域协同，真正像人类一样思考和行动。

在其官网发布的视频演示中，Manus展示了三个不同的任务。图源：互联网

第一个任务：Manus在收到用户发送的包含多份简历的压缩文件包后，解压文件，逐个浏览，给出排名建议，用户表示喜欢表格展示形式，Manus随即生成表格，同时因为具备学习能力，下次执行类似任务时Manus可直接交付表格。

第二个任务：Manus被要求对纽约的房产出具研究报告，Manus通过创建待办事项、搜索相关内容、阅读，选出安全社区，并结合周边学校情况，编写Python程序计算用户所需的预算，根据预算筛选出最适合用户的房产。

第三个任务，Manus被要求进行股票分析，Manus首先获取权威信息源，验证数据后编写程序进行数据分析和可视化操作，并根据用户交互的需求创建网站，交付可共享的链接。

Manus的诞生与定位

Manus，这个名字源自拉丁语“mens et manus”，意为“手脑并用”。它不仅仅是一个AI助手，而是一个能够自主执行复杂任务的智能体。Manus的核心在于其强大的工具调用能力和自主规划能力，能够像人类一样思考和行动，直接交付完整的任务成果。
强大的自主执行能力
Manus的最大亮点在于其自主执行复杂任务的能力。与传统AI助手不同，Manus不仅能回答问题，还能主动调用浏览器、代码编辑器、数据分析工具等，完成从规划到执行的全流程。无论是市场调研、文件处理、旅行规划还是专业的数据分析，Manus都能轻松应对。

Manus 革命性体现

1、技术范式突破‌：作为全球首款通用AI Agent，Manus 实现了从“对话建议”到“自主执行”的跨越。
2、多智能体协同架构‌：通过规划代理、执行代理、验证代理的分工协作，Manus 模拟人类工作流程，支持云端异步处理任务（如关闭电脑后仍可自主运行），显著提升处理效率‌。以往的AI都是独立存在的，而Manus是一个团队，指挥不同的大模型和智能体团队协作，而且不依赖人类的交互和指导，可以独立完成任务。
3、性能验证‌：在权威的GAIA基准测试中，Manus 以超越OpenAI同类产品15分的成绩刷新纪录，证明了其在解决现实问题上的技术领先性‌。

技术本质：套壳但非简单套壳

这里的”套壳”远非我们通常理解的那种简单API调用，不是给跑车换了个外壳，Manus是在跑车的基础上，重新设计了传动系统，优化了动力输出，并加装了全新的导航系统和智能驾驶辅助。

一位资深工程师评价道：”Manus的架构设计体现了对AI能力的深刻理解，它没有试图创造新轮子，而是把现有的轮子组装成了一辆前所未有的高性能赛车。”

Manus的技术架构

Manus的技术架构由三大核心技术部分组成：Claude的MCP协议应用、专用RL小模型和自研工具包生态。这三者不是简单的叠加，而是经过精心设计的深度融合，形成了一个超越单纯调用API的复杂生态系统。
正是这种融合式创新，使Manus在保持惊人的成本效益（单任务仅2美元，远低于行业平均水平）的同时，实现了超越OpenAI DeepResearch的技术性能。

Claude的MCP协议应用与创新

Manus成功的第一大秘密，对Claude的多环境处理(MCP)协议的巧妙应用与创新。

MCP（Model Control Protocol）由 Anthropic 提出的标准化接口，虽然 Manus 内部不一定是使用 MCP 协议标准接口，但我们可以按照 MCP 的思路去理解它是如何驱动多个 Agent 协同的。

Claude模型在训练过程中已经掌握了大量常见的DOM（文档对象模型）和CMD（命令行）指令。Manus团队将Claude原本就具备但未被充分利用的能力发挥到了极致。

MCP模型上下文协议，图源：互联网

Manus系统中，AI可以自如地操作网页元素、执行系统命令、处理多模态信息，同时保持上下文的连贯性。不是简单的API调用，而是对模型能力的深度激发。Manus让Claude展现出了远超预期的能力。

MCP架构，图源：互联网
MCP 协议三大核心能力：
  • Resources：访问实时数据源
  • Tools：调用外部功能和 API
  • Prompts：预设工作流程模板

RL小模型的关键作用

如果说Claude的MCP协议是Manus的”肌肉”，那么其自研的强化学习(RL)小模型则是系统的”大脑”。

这个专用小模型负责系统中最关键的决策环节：意图识别、任务规划和工具调用。它就像一个经验丰富的项目经理，能够准确理解客户需求，将大型项目拆分为可执行的小任务，并为每个任务分配最合适的资源。

在任务初始化阶段，RL小模型能精准识别用户意图，并自动创建相应的环境。例如，当用户提出”帮我计划一次日本旅行”的请求时，小模型会立即提取关键词”japan-trip”，创建任务文件夹，启动docker容器，为后续执行做好准备。

强化学习基本概念| My Secret Rainbow，图源：互联网

昨天刚写了RL之父拿了24年的图灵奖

更关键的是，小模型会生成一个结构化的todo.md文档，详细列出所有需要完成的步骤。这个看似简单的文档，实际上是整个系统的”中央指挥台”，所有执行过程都围绕它展开。

引入RL小模型的另一个显著好处是大幅降低了对大模型的调用频率。通常情况下，大模型需要处理大量上下文信息才能做出决策，这不仅耗时还十分昂贵。而小模型专注于特定任务，运行效率更高，成本更低，是Manus能够将单任务成本控制在2美元的关键因素之一。

todo.md驱动的工作流程与工具包生态

用一个词来描述Manus的工作流程设计，那就是”优雅”。

在Manus系统中，todo.md文件作为核心上下文管理工具，扮演着至关重要的角色。它不只是一个简单的任务列表，而是整个系统的”记忆中枢”和”指挥中心”。

每一个待执行的任务都用”[ ]”标记，已完成的任务则更新为”[x]”。主线程不断检查todo.md的状态，将待执行任务交给相应的agent处理，然后更新任务状态。这种设计看似简单，却解决了AI Agent长期面临的上下文管理难题。

与此同时，Manus构建了一套丰富的工具包生态，使AI能够执行连接数据源、执行命令、创建编辑文件、搜索浏览网页等核心动作。这些工具就像AI的”手”和”脚”，让它能够与现实世界进行交互。

从回放记录中可以看到，Manus的AI能够熟练地在虚拟机上执行各种操作：从搜索引擎获取信息，浏览网页内容，捕获视觉信息，甚至进行编程和数据分析。这一切都围绕着todo.md进行组织和追踪，形成了一个高效、连贯的工作流程。

Less Structure, More Intelligence

“减少人工对AI的限制，让AI模型发挥作用，不要老想着让它做人。让它来教我们做人。”

这句来自Manus团队的原话，简洁而深刻地概括了他们的核心理念：Less Structure, More Intelligence（更少的结构，更多的智能）。

Hidecloud老师灵魂一指，图源：AI产品黄叔

传统的AI Agent开发思路往往是：设计一套严格的流程和规则，让AI按部就班地执行。这种方法就像是在训练一个听话的机器人，虽然可靠，但也极大限制了AI的潜力发挥。

Manus团队走了一条完全不同的路。他们认为，应该赋予AI更多自主权，让模型自己决定如何使用工具和完成任务。就像对待一个聪明的实习生，你不需要告诉他每一步该怎么做，只需要给他明确的目标、必要的资源，然后相信他能找到最佳方案。

这一理念在实践中取得了惊人的效果。用户报告说，Manus不仅能完成预定的任务，还能自主学习新技能，找到更高效的解决方案。例如，在观看YouTube视频时，它学会了使用快捷键来快进视频，大大提高了信息获取效率。

一位用户感叹道：”使用Manus就像雇佣了一个天才实习生，他不仅能完成你交代的任务，还会主动思考如何才能做得更好。”

这种”放手让AI自主发挥”的理念，看似简单，实则颠覆了传统AI应用的设计思路，是Manus成功的关键因素之一。

Manus团队与产品研发细节

Manus的成功，离不开其背后团队的卓越执行力和对产品细节的极致追求。

在AI技术日新月异的当下，时间就是一切。Manus团队深谙此道，他们敏锐把握了3个月这个关键的战略窗口期。正如团队内部所说：”大厂决策周期难以跟上AI领域变化，甚至一个OKR都长于技术变化周期。”

这种快速迭代的能力，是创业团队相对于大公司的核心优势。当大公司还在开会讨论要不要做某个功能时，Manus已经完成了三轮迭代，并根据用户反馈进行了多次优化。

这也是为什么是他们做出来Manus，图源：AI产品黄叔

团队的技术积累同样功不可没。Manus的创始团队此前在浏览器产品领域有深厚积累，开发了多项独家创新功能。这些经验为AI Agent与浏览器的深度融合奠定了基础，使”Give it a computer”这一理念得以实现。

有一个感人的小插曲：当Manus在GAIA指标上超越OpenAI DeepResearch的那个晚上，PeakJi和@hidecloud流泪了。

创始团队在为Manus命名时也颇费心思。据内部人士透露，他们曾考虑过”dodo.ai”这个名字，口号是”Just DODO it”，但最终选选择了”Manus”——这是拉丁语中”手”的意思，寓意AI成为用户的得力助手。这些细节反映了团队对产品的全方位思考。

Manus的商业价值重构：从DAU到AHPU

Manus不仅在技术上实现了突破，还重新定义了AI产品的价值衡量标准——从传统的日活用户(DAU)转向代理时间每用户(AHPU)。

Manus团队认为，对于AI Agent产品而言，DAU是一个过时的指标。未来衡量AI产品价值的核心不是”有多少人使用了它”，而是”它为用户节省了多少时间，完成了多少任务”。

AHPU（Agentic Hours Per User）这一新指标，精确衡量了用户委托AI完成任务的时间效率。如果一个用户通过AI在8小时内完成了相当于24小时的工作量，那么AHPU就是3。这才是AI真正创造价值的体现。

在成本控制方面，Manus同样表现出色。通过一系列技术优化（如KV cache优化、推理时延压缩、执行流程精简等），Manus将单任务成本控制在了惊人的2美元，远低于行业平均水平。

正如一位投资人所说：”Manus重新定义了AI的商业模式。它不是要占用用户的注意力，而是要替用户处理事务，释放注意力。这是一种全新的价值创造模式。”

展望：Manus开启的AI Agent元年

2025年，AI Agent的元年。

从ChatGPT到Claude再到如今的Manus，AI的竞争焦点正在从”思考”能力转向”行动”能力。不再是谁能回答得更好，而是谁能做得更多。

这一转变将带来巨大的产业影响。首先是推理算力需求的爆发性增长。与简单的聊天机器人相比，AI Agent对token的消耗是指数级的。有分析预测，未来一年推理需求将增长100-1000倍，这对不管是对NVIDIA、博通、海思、寒武纪、摩尔线程等知名企业，还是像瑞芯微、地平线、芯枥石这样的端侧AI芯片企业而言无疑是重大利好。

其次是用户与AI交互方式的根本变革。“劳动力扩展”（ Scaling）将成为新范式，用户不再是AI的操作者，而是多个AI代理的”老板”或”指挥官”。正如Manus团队所说：”AI这个时代最挑战的是当老板的能力。我们只会当牛马。其实最考验的是怎么当老板。”

对模型公司而言，Manus的成功也将带来深刻思考。未来模型公司与应用公司的边界可能日益模糊，就像Claude CPO在访谈中提到的转型意向。模型公司可能会更多地参与到应用层面，而应用公司则会更多地影响模型的演进方向。

从技术角度看，代码优先策略（利用LLM原生编程能力）、多模态网页交互和动态学习机制将成为AI Agent的核心竞争点。Manus在这些方面已经先行一步，未来会有更多创新者加入这一赛道。

官网路线图，这些功能正在路上：
  • 「数字分身」模式：学习你的思维习惯，替你在会议中发言
  • 「AI监工」系统：自动跟踪项目进度，发现延迟直接拉群@责任人
  • 「工具开发」功能：用自然语言创建专属工作流(“我要个自动追热点写公众号的流水线”)

一个本土团队的故事

肖弘，华中科技大学软件工程专业2015届校友，连续创业者，十余年技术创业经验的老将。早在校期间，他就展现出“折腾”精神，加入联创团队，带领团队推出志愿填报助手、咩咩、圈子集市等校园创新产品，为日后创业埋下伏笔。

肖弘，图源：互联网

第一战：夜莺科技——依附超级平台的商业验证

2015年毕业后，肖弘创立夜莺科技，专注于企业微信SaaS工具，推出了“微伴助手”“壹伴助手”，为企业提供高效的社交营销工具。这一模式不仅获得腾讯、真格基金等知名投资机构数亿元投资，还成功服务超200万B端用户，触达数亿C端用户。最终，该产品出售给明略科技。这一战役验证了“依附超级平台做垂直工具”的商业模式可行性，但也让肖弘意识到，技术创业的天花板并不止于此。

第二战：Monica——AI时代的新征程

2022年，ChatGPT的横空出世让肖弘敏锐捕捉到AI革命的风向。他随即成立“蝴蝶效应”公司，推出AI浏览器插件 Monica，主攻海外市场，意在避开国内巨头竞争，另辟蹊径。

Monica是一个 All-in-One 的AI助手，集成多个主流大模型，用户可以随时随地与其聊天、翻译、生成文案、作图等。它不仅是个浏览器插件，更是一个正在进化的 个性化AI助手，能帮助用户获取、处理和存储信息。肖弘的愿景很明确：让AI不仅仅是工具，而是每个人的智能伙伴。

在商业模式上，他不追求大模型的底层技术突破，而是借鉴苹果等消费电子公司的模式，通过 整合API+极致体验 实现差异化，重构应用层的价值。

2023年，Monica通过收购热门插件 “ChatGPT for Google” 迅速扩展用户规模。这款插件原本已积累300万用户，收购后，Monica构建起 AI工具矩阵，满足不同场景需求。这一策略不仅节省了产品研发周期，还验证了“工具全家桶”模式的市场价值。目前，Monica累计用户已突破 700万，稳居AI Chrome插件第一梯队。

2024年7月，肖弘携张涛 、首席科学家季逸超共同创立 Manus AI，继续探索AI的未来。

张涛曾在字节跳动负责国际化产品，随后在光年之外担任产品负责人。

季逸超，也是是一位备受瞩目的90后程序员和企业家。他在高中时期就读于北京大学附属中学，展现出对计算机编程的浓厚兴趣。在高二期间，他独立开发了“猛犸浏览器”（Mammoth），这款浏览器在苹果应用商店上线后，迅速获得了大量用户的青睐。截至2013年，猛犸浏览器已推出五个版本，下载量超过50万次，成为全球下载量最大的手机付费浏览器之一。

团队合影（右三为肖弘），图源：互联网

肖弘的产品哲学

在 2024年上海GDC大会 上，MiniMax副总裁 刘华 发表了一番“反雕花”言论。他认为， AI应用层不应过度打磨交互，而应注重大模型本身的能力提升。MiniMax的观点很明确： 大模型能力比应用层“雕花”更本质。

肖弘的看法： “雕花”不是目的，用户体验才是”。他认为，无论是底层突破还是应用创新， 最终衡量标准只有一个——是否真正解决了用户问题。

在产品哲学上， Manus 进一步提出了 “less structure, more intelligence” 的设计理念。其核心观点是——“当你的数据足够优质、模型足够强大、架构足够灵活、工程足够扎实，AI能力将不再是一个功能，而是一种自然涌现的智能。”

这意味着， 未来的AI不再只是一个“工具”，而是一个“潜伏在后台的智能体”。例如，Manus支持 实时任务监控，你可以在移动端查看任务进展，而当你回来时，AI已经自动完成了你的需求。

这是一种 反直觉 的设计理念——用技术对抗技术，让AI技术变得“隐形”，从而让用户能专注于创造性工作。

最终，AI产品的演进方向可能不是 更多的按钮、更多的参数调整，而是 更少的干预、更直觉的体验。对于肖弘而言， “套壳”不是偷懒，而是高效利用资源，让技术真正服务用户。做到极致，“壳”也能成为核心竞争力。

肖弘的商业逻辑

大模型公司类似 芯片公司，专注于打造更优质、更具性价比的核心能力，而应用公司则更像 消费电子公司，通过品牌、渠道、交互体验来与用户建立更紧密的联系。换句话说， 苹果不会自己造芯片，但它依然是全球最成功的消费电子公司之一。

DeepSeek vs. Manus：中国AI的两条进化路径

梁文锋 代表了中国在大模型层的突破，犹如高举AI理想主义火炬的破壁者，冲击大模型的世界之巅，在算力、数据和算法上突破，打破以往头部企业巨头才玩得起的scaling law（规模定律）大力出奇迹的神话，影响了AI的发展方向；

肖弘 则化身技术现实主义的炼金术师——他不专注于构建大模型，而是巧妙地在现有技术框架内，打造更智能、更好用的AI产品，开辟了应用层的新赛道。

Manus能成为下一个DeepSeek一样的现象级产品吗？让子弹再飞一会。

Manus vs DeepSeek，图源：互联网

结语

Manus的横空出世，不仅仅是一个产品的成功，更是一个时代的开端。

AI的未来不在于模型有多大、参数有多少，而在于如何巧妙地组合现有技术，赋予AI真正的行动力。它不是要替代人类，而是要成为人类的得力助手，释放我们的创造力。

正如Manus团队所相信的：”Less Structure, More Intelligence“。有时候，放手让AI自由发挥，它会给我们带来惊喜。

这或许就是Manus能够成为第一个通用AI Agent的终极秘密：不是控制，而是赋能；不是限制，而是释放。

在这个AI Agent的元年，Manus为我们展示了一种可能性：未来的AI，将不再是被动的工具，而是主动的助手；不再只是回答问题，而是解决问题。Manus 的颠覆性不仅在于技术，更在于其构建的未来图景，开启 “数字分身” 新纪元。

没拿到 Manus 验证码的朋友，可以用这个链接体验下。

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