今晚在登机前，Manus 的老师跟我们说，今晚会发个 AI 网页/应用生成的新能力。
下了飞机之后，Manus 1.5，它来了。
以下是 Manus 1.5 基本介绍和部分案例展示。
Manus 1.5 全面提升了任务执行的速度、可靠性与结果质量。从研究分析到网页开发、再到 PPT 创建，在各类任务场景中均实现了显著性能跃升。
此次更新引入了两款 Agent：
- Manus 1.5 —— 搭载全新架构，具备最完整的功能与推理能力（需要会员～）；
- Manus 1.5-lite —— 针对成本与效率优化的轻量版，提供更经济的任务执行体验。
根据官方介绍，Manus 1.5 基于全新重构的引擎打造，整体运行效率大幅提升。平均任务完成时间从 4 月份的 15 分钟缩短至不到 4 分钟，速度提升近四倍。面对更复杂的项目，系统会自动分配更多计算与推理资源，以获得更深入和高质量的结果。
性能提升的同时，智能水平也实现突破。过去常因复杂度过高而失败的任务，如今已能稳定完成。据 Manus 官方透露，根据内部基准测试显示，Manus 1.5 在任务质量上较早期版本提升 15%，用户满意度提高 6%。
此外，Manus 1.5 扩展了单任务的上下文窗口，能够在更长的对话与更复杂的工作流中保持连贯性，不遗漏关键细节。这意味着智能体可以在跨阶段、多模块协作中维持稳定的理解与输出质量。
在一版本升级上，备受关注的就是全栈网页应用开发能力。
Manus CEO 肖弘对此表示：“这不仅没有变得更垂直，而更加说明了通用内核的泛化能力。
用过两种不同方式做 AI 产品。
第一种是：识别用户需求，使用不同的模型和技术，快速地交付功能，整合到同一个产品里，共享一个品牌。这是 Monica 的做法，今天还能看到有产品重复这个路径。
另一种是，从技术角度出发，持续构建好一个能力更好的内核，随着内核能力的进化，补充上传统的产品工作，让一些今天技术状态下 PMF 的场景被做得足够好、最好。以 Web dev 为例，用几周的时间就做到了世界最好水平（请随意对比！)
这是 Manus 的方法。所以与之匹配的，从这一次发布开始，每次重要的更新都会有一个版本号，这更加反映实质：Manus 首先是一个 Agent Architecture，然后才是一个产品。”
以及，Manus 的张涛老师也表示：“我们并没有刻意去做一个 Al website builder，而是持续进化 Manus 的核心框架，并为其提供合适的工具，最终在短短一个月的时间里就进化出了 SOTA 级别的 AI Web App 构建能力。”
Manus 现在可以创建具有持久化后端、数据库、⽤⼾⾝份验证和嵌⼊式 AI 能⼒的复杂应⽤程序。
具体来说功能包括：
CapWords 和 ListenHub 都是我们很喜欢的产品，于是我们尝试用 Manus 1.5 看看能不能复刻他们的核心功能。提示词：去找到关于 xxx 的产品介绍信息，然后帮我做一个功能一样的应用。
下面这个是类似 CapWords 功能效果，拍照功能有点 Bug 没来得及修，上传图片功能是正常的，也会自动识别选择语言后制作单词卡片，存到背包中。
主体功能都是正确的，完成度也比预期的要高，前后对话了四次，项目总共大概花了 20 分钟。
体验地址：https://langsnap-asmkq9xh.manus.space/
不过积分消耗确实挺多的...基础的 Plus 会员也不太顶得住（我充值的是 390 刀的年费）。
然后是简单复刻的 ListenHub 产品，前后对话了三次，花了大概 12 分钟。
输入任意内容可以生成播客。
体验地址：https://aipodhub-9trunnsl.manus.space
中途如果遇到 Bug，是可以一键 Fix 的。
整体感觉 Manus 1.5 还是非常聪明的，虽然会遇到很多小 bug，但基本也都能快速修好。
修改的时间比较有限，感觉再花点弄弄，整体 UI 和效果应该还能更好（困死，明天再来折腾）
再分享一个 Manus 官方团队做的，Manus 反馈社区，完成度也很高。
体验地址：https://manusfeed-mgo7tda2.manus.space/
还有一个 AI 染发预览应用，也很有意思。
体验地址：https://haircolorapp-8ppdf4hb.manus.space/
目前 Manus 1.5 也已经上架「观猹」了，欢迎大家来分享自己的使用心得和作品。
如果有做出来非常不错的应用，当然也可以直接上架「观猹」。
官网：https://watcha.cn/products/manus15
此外，值得一提的是，微软于今天发布了一篇博客，表示正加速推进将 AI（尤其是 Copilot）整合进 Windows 11，使得从交互方式（语音、视觉、自然语言）、任务执行能力、文件与服务连接，到安全控制与硬件支持，形成一个全面的 AI 驱动体验。
也就是说，他们希望把 AI 从“辅助工具”变成“操作系统内核的一部分”，让 Windows 11 成为一个更智能、更主动、更贴近用户使用习惯的平台。
而在文末有提到，微软还计划提供更多 AI Actions 的能力，其中就提到了 Manus。
“Manus 也可作为 Windows 上的原生应用使用。您可以直接从聊天窗口获得 Manus 提供的 AI 辅助，无需离开会话即可创建网站。只需在 Manus 应用中输入‘请使用我设备上的图片文件，生成一个外观专业的网站’即可。”
意思是，微软正在把 Manus 的能力直接整合进 Windows，并很可能直接预装，让 Manus 能利用系统级的 MCP 协议，自动访问用户的本地文件和上下文信息。
https://blogs.windows.com/windowsexperience/2025/10/16/making-every-windows-11-pc-an-ai-pc/
无比期待那个人类与无数 Agents 共生的未来。
文章来自于微信公众号 “特工宇宙”，作者 “特工宇宙”
【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务，堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板，达到了57.7%，超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。
项目地址：GitHub：https://github.com/camel-ai/owl
【开源免费】OpenManus 目前支持在你的电脑上完成很多任务，包括网页浏览，文件操作，写代码等。OpenManus 使用了传统的 ReAct 的模式，这样的优势是基于当前的状态进行决策，上下文和记忆方便管理，无需单独处理。需要注意，Manus 有使用 Plan 进行规划。
项目地址：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务，如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。
项目地址：https://github.com/browser-use/browser-use
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务：Coze Studio（扣子开发平台）和 Coze Loop（扣子罗盘）全面开源，而且采用的是 Apache 2.0 许可证，支持商用！
项目地址：https://github.com/coze-dev/coze-studio
【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目，它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用：https://n8n.io/（付费）
【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架，它提供开发多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL（智能体工作流编排）等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础，任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤，并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址：https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用：https://vectorvein.ai/（付费）
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法，编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词，进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。
项目地址：https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md
在线使用：https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0
