继DeepSeek之后，又一款国产AI产品Manus再次刷屏。

昨日凌晨，当苹果新品发布会吸引众多目光之际，一款名为Manus的产品悄然在科技圈内引发了一场热潮，其影响力迅速蔓延，成为众多科技爱好者和行业人士热议的焦点。

Manus的爆火程度超乎想象，甚至其邀请码在二手市场被炒至10万元的高价，这一现象背后，Manus究竟有着怎样的独特之处，又引发了哪些值得关注的行业思考？

一、Manus：通用AI Agent

Manus宣称自己是全球首款真正意义上的通用AI Agent。这一定位使其与传统AI应用区分开来，它不仅仅具备基础的自然语言交互能力，更重要的是能够自主进行复杂任务的规划与执行。从其官网展示的案例来看，Manus的能力体现在多个维度。

例如在招聘场景中，面对包含10份简历的压缩文件，传统AI可能仅能基于关键词进行初步筛选，而Manus则能够解压文件，逐页仔细分析每份简历，记录关键信息。在云端异步处理文件的特性，让用户即便关闭本地设备，任务依然能够持续推进，完成后还会及时通知用户。

在处理过程中，若用户新增5份简历或要求调整结果呈现形式，Manus都能灵活应对，最终输出一份包含候选人排名及简历特点的电子表格。更为突出的是，其具备学习记忆能力，若用户对某些操作进行标记，下次执行类似任务时，Manus可直接按照用户偏好输出结果。

不仅如此，Manus的应用场景十分广泛。在旅行规划方面，它能够综合考虑用户的偏好、预算、时间等因素，制定详细的行程安排；对于中学教师，Manus可协助创建视频演示材料，提升教学内容的呈现效果；在保险政策比较中，Manus能依据用户需求，对不同保险政策进行深入分析，并给出具有参考价值的决策建议。

有博主分享称，当委托Manus帮忙买房时，它不仅能广泛收集周边房产信息，还能编写Python代码进行数据计算，根据用户预算评估不同房产的性价比，并最终生成一份详尽的购房报告，展现出了高度的自主性和智能化水平。

二、市场狂热：邀请码被爆炒引发关注

Manus发布后，迅速在科技圈引发轰动，其官网注册页面因大量用户涌入而不堪重负，出现崩溃现象。由于目前采用邀请码注册机制，这一限制条件反而激发了市场的强烈关注和抢购热情。

在二手交易平台上，Manus邀请码价格一路攀升，从最初的几百元迅速涨至几千元，甚至出现了高达10万元的报价。部分卖家明确表示不接受议价，强调邀请码数量稀少，获取难度极大。这种疯狂的市场追捧，一方面反映出市场对创新AI产品的强烈需求，另一方面也凸显了Manus在短期内积累的极高热度。

三、官方回应：技术迭代与用户体验的平衡

面对邀请码被爆炒的现象，Manus官方迅速做出回应。Manus AI合伙人张涛在社交平台表示，官方从未开设任何付费获取邀请码的渠道，且在市场推广方面未投入任何预算。采用邀请码机制主要是因为在产品内测阶段，服务器容量有限，团队为了保障现有用户能够获得稳定、优质的核心体验，只能逐步有序地释放邀请。

张涛坦言，过去的17个小时，团队经历了一场超出预期的挑战，完全低估了市场对Manus的热情。他同时指出，当前的Manus仍处于早期阶段，在模型幻觉、交付物友好度、运行速度等方面存在较大的优化空间，希望广大用户能够给予这个几十人的创业团队更多的理解与支持，团队正在全力以赴进行技术迭代，以提升产品性能，让更多用户能够早日体验到完善后的Manus。

四、团队背景：连续创业者的AI新探索

Manus的背后是一支经验丰富的创业团队，核心人物肖弘是连续创业者，曾获得腾讯、真格基金等知名资本的投资。肖弘毕业于华中科技大学，毕业后便投身创业领域，早期专注于微信生态的应用研发与推广，其开发的产品曾成功出售给科技独角兽企业。

随后创立的夜莺科技获得了腾讯等数亿元人民币的战略融资，旗下推出的“壹伴助手”和“微伴助手”在相关领域具有较高的知名度。此次Manus的推出，是肖弘及其团队在AI领域的一次重要探索，凭借过往积累的技术经验和市场资源，Manus得以快速进入公众视野。

五、行业质疑：技术实力与市场策略的审视

随着Manus的爆火，行业内也出现了一些质疑的声音。部分人士认为，Manus可能存在 “饥饿营销+套壳炒作”的嫌疑，通过限制邀请码制造产品稀缺性，从而提升热度，而产品本身的技术实力或许并未达到宣传的高度。

然而，不可否认的是，Manus的出现为AI Agent的商业化应用注入了新的活力，引发了行业对于AI应用边界和发展方向的深入思考。在AI Agent商业化应用元年的大背景下，Manus能否凭借技术实力持续突破，真正实现对人们工作和生活方式的变革，仍需市场的进一步检验。

笔者认为，Manus的爆火是当前AI领域发展的一个缩影，它既展现了创新技术在市场上引发的巨大反响，也面临着来自行业内外的审视与挑战。未来，Manus能否在技术迭代与市场拓展中找到平衡，成为推动AI应用普及的重要力量，值得持续关注。

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“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

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• 为什么要做 RAG
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• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
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• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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• 使用国产大模型服务
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• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
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• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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