Manus表明AI应用只剩三件事

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Manus表明AI应用只剩三件事
AI资讯 2026-09-30 11:54
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Manus表明AI应用只剩三件事


@郭允骁


昨夜, Manus 发布了自己的 2.0 版本,堪称一个超级全家桶。


简单复述一下这个全家桶里包含了什么。技术层面,又好又省的新 agent 架构 Cascade ,以及云电脑和自动化;面向工作和创作场景的新 Manus Studio ,里面能剪视频、生视频、做在线多人游戏,还能远程遥控电脑干活;以及 Manus 自己的 One More Thing:Cue。


我第一时间上手试了试,尤其是这个 Cue 。


Manus表明AI应用只剩三件事


由于之前已经预习过 Personal Agent 的概念,我进入 Cue 的第一件事是连接各种账号。接上了 Gmail 、 GitHub 、 Notion 、 Instagram 、 Oura 等等之后,又补充了我的 Codex 记忆备份,还有几条我的即刻(再次实名建议即刻出个官方connector)。


这些几乎囊括了我互联网上的多数主动表达和被动记录,算是我比较完整的 context 。我提出的第一个请求是:做个任何形式的东西,来展现你对我的了解。几分钟后我收到了一封视觉信。坦白讲,写得挺差的,文风又AI又肉麻,恕我难以与大伙分享。唯一让我感到惊喜的是, Cue 翻阅了我在 Instagram 上的街头摄影,找来了那座城市的其他照片作为插图。


Manus表明AI应用只剩三件事


当然对于 Personal Agent ,更重要的体验还是在旅行、餐饮、购物等真实生活场景中。一个 agent 可能并不需要完美精准地描述口味,而更需要执行好买食材或者点外卖的工作。很明显, Cue 也是为这个思路设计的。


当你在 Cue 中创建 agent 时, Cue 会首先为 agent 分配一台云电脑、一个支付钱包、一个邮箱地址和一个电话号码。肖弘自己说,一个足够智能的东西拥有了以上这些,“也许可以称之为‘人’。”


Manus 1.0 发布后的一年半里, agent 相关的概念已经迭代过很多轮。 但 Manus 团队似乎一直执着于要做通用的、像人的 agent 产品。而设想中的 Cue 就很像人。当它可以做到一个真人管家和助理才能做到的事,你会不会有一瞬间怀疑在 Cue 的背后坐着一个真人?


Cue 也让我想起了年初关于云端 OpenClaw 的讨论。缺少本地 context 是当时的一大质疑,但现在大家都理解了,其实散落在各个应用里的 context 质量很可能优于本地,假设能拿到 context ,云端并不是劣势。另一个变量是 Computer Use,这是在近几个版本的模型里突飞猛进的一项能力,agent 不用等待某个应用开放CLI或接口,直接在自己的云电脑操作软件。


我也喜欢那些 Manus 一直以来的巧思。比如还没用上的iOS端扫描二维码的功能,大概是 agent 转向移动端的一个小小尝试。


但这些好像还不够。即便抛开无法完整感受生态的因素,就目前的体验来说, Cue 和 Manus Studio 也不足够惊艳。可能的原因在于,从 Manus 发布至今,大家逐渐已经习惯了 agent 相关的一切,技术奇观并不容易重现。在此基础上,人人都对 Manus 抱有极高的期待。


这里恰好可以引用此次 2.0 发布时官方的一句话:“回想一下你的第一个‘哇’时刻:一个想法,就在你眼前变成了现实。”


对于中国AI应用公司来说, Manus 是一个改变局面的存在。


在大模型之后, Agent 概念开始流行,但大范围的创业公司出现,是在2025年3月 Manus 横空出世之后。温度或热或冷地持续了一年,但这些创业公司多数都没能在增长上更进一步。回看这一年半,最被低估的变量显然是模型能力的跃进和模型公司的野心。目前跑出来的应用创业公司还是只有 Manus 、Liblib、 Genspark ——所谓的御三家,而最近被反复讨论的反而是过去这几个月突然杀出来的 Tipsy 和 Emochi 。


而更大范围的创业公司很快沉寂了。有些典型的大热后又被快速证伪的路径,比如产品经理型founder、A2A社交网络、 proactive agent 、转型 FDE 等等。也有一些路径的结论尚不可知,比如用户数据和后训练,能把应用创业公司带向哪里。


一个月前,「elsewhere」制作了一份AI应用期中考试卷,我们收到了接近1100份反馈。答题者普遍感受到了AI应用的投资回暖,但除了个别头部公司的持续加注之外,这至今缺乏基金们真金白银投入的证据。多数人把它归因于资金轮动和估值重置,而非需求、留存与收入已经跑通,而在这些之外,更难回答的永远是模型进化的方向。


但到现在,相对确信的是,应用几乎只剩下 Coding / 办公、视频 / 游戏、 Personal 三件事。


共识最早出现的生产力场景主要指 Coding 和日常办公,但已经全面进入大厂热战的阶段。娱乐包括了以视频和游戏为主的内容生产和内容消费平台,其中内容生产又因种种原因向生产场景靠拢,进入大厂产品的射程。于是擦边陪伴的、类4399的、实时互动的内容消费平台,在过去几个月里轮番袭来。


过去两三周,从 Muse 到 Today AI 再到 Manus Cue ,这波 Personal Agent 至今还没超过一个月,几个产品发完,所有人又都在研究生活场景的 agent 。


Manus 此次发布的 2.0 版本,是一个在应用创业公司当中少见的全家桶。除了前文提及的 Cue , Manus Studio 里还重点推介了视频处理、游戏制作这类功能,能看到其他头部AI应用的影子,也大致对应上述几个共识。其中也包括一些小公司的尝试方向,比如「elsewhere」曾报道过的ChatCut。这也是我个人很喜欢的一家公司。


另外,相较于2.0的产品迭代,同样甚至更重要的是, Manus 宣布将组建团队开发面向国内市场的产品。这也是这次发布最重要的信号意义。


对于多数还处于创业阶段的应用公司来说,必须用有限的资源押注一处。进入 2.0 的 Manus 似乎不再是这样。


封面来源:Marcellin Auzolle, Cinématographe Lumière, 1896, Bibliothèque nationale de France


文章来自于微信公众号 “elsewhere别处发生”,作者 “elsewhere别处发生”

1
OWL

【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

2
OpenManus

【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


3
AI数据分析

【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。

项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file

本地安装:https://www.deepbi.com/

【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。

项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda

4
智能体

【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

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