Manus 霸屏一天，从一夜成名到一码难求，再到“宣发经费爆炸”的争议，整个过程就像是 AI 圈的一场现实 FOMO（错失恐惧症）实验。有人兴奋，有人质疑，大家在震撼与警惕中反复横跳。

老实说，AI 这个行业已经习惯了“炸裂驱动型”资讯模式。老司机们早已见怪不怪，新手玩家却还是容易大惊小怪。但不可否认，有些炸裂是假的，有些炸裂是真的，而 Manus，确实是真·炸裂的那一桌。

Manus 体验：AI Agent 到底能干啥？

让我们从直观的案例开始。

Case 1：一句话造个游戏，Manus 直接交付

我让 Manus 开发一个谷歌 CEO 模拟器，让玩家体验谷歌历史上的重大决策，既有游戏乐趣，又能学习公司文化。

然后呢？大概一小时后，游戏做好了！不仅能选难度，还能基于你的决策调整公司资源，影响最终结局。

一句话，一个小时，一个游戏。 这就是 AI Agent 的能力！

区别是什么？和传统的 ChatGPT 这类 AI 不同，Manus 不只是给你一堆信息，而是直接帮你把活干了。

编程、做网页、写报告、筛简历……它可以完全自主地处理任务并交付结果，甚至还能在执行过程中自行解决遇到的问题。

当然，它也有例外，稍后细聊。

Manus vs. 竞品：价格、性能大比拼

目前 AI Agent 赛道上的主流选手不多，而且都很贵：

• ChatGPT Operator：$200/月（Pro 会员）
• AI 编程助手 Devin：$500/月

相比之下，Manus 的定价杀疯了：

• 单任务成本压缩到 $2，是 OpenAI 的 1/10。

• 在基准测试排行榜上，Manus 直接超越 OpenAI，登顶全球最强。

目前 Manus 还在免费测试阶段，拿到邀请码的我当然第一时间开冲，几个小时就把单日计算额度用光了……但也确实被它的能力震撼到了。

实测 Manus：到底有多能干？

Case 2：个人主页？30 分钟搞定！

我让 Manus 生成一个Linktree 风格的个人主页。它拆解出 4个步骤：

1. 搜集我的所有社交平台资料和代表作

2. 设计网页框架

3. 编写 HTML + CSS + JS 代码

4. 调整交互逻辑……

大概半小时后，交付了这样一个页面：

简洁、实用，完全符合要求。 想优化？加点提示词继续修改就行。

Case 3：修理机械臂，AI 比售后还靠谱？

一个工程师朋友在工厂维护 阿特拉斯机械臂，遇到问题，售后报价几千块，他想自己修但懒得翻文档。

于是，我把问题甩给 Manus。

• 传统 AI（如 GPT-4）：得让你手动上传文档，再一步步问答才能搞清楚问题。
• Manus：自己去阿特拉斯官网下载维修文档，看完后分析问题，并直接生成解决方案。

结果？Manus 给的代码稍微有点小瑕疵，手动调整一下就能用，成功省下一笔售后费！

Case 4：国家编年史+漫画+网页展示

有读者建议，让 Manus 编写一个国家的极简历史，并配上漫画表、网页展示。

• Manus 先研究英国历史，划分 10 个时代。

• 然后用 AI 画出 SVG 风格的时代图片。

• 最后生成 HTML 页面，完整展示历史脉络。

结果如何？ 作品完成度很高，但……配色翻车了。毕竟 AI 没有审美，这个锅它背得起。

Case 5：做个消消乐游戏，AI 也被网盘卡住了

我让 Manus 做一个消消乐游戏，并要求用《原神》角色图标。

• 它分析了消消乐的游戏机制，准备搜集原神图片。

• 结果，遇到了个尴尬问题：Manus 无法注册网盘账号，下载不了素材。

这让我意识到：AI Agent 再强，也敌不过网盘 VIP 会员。

于是我调整需求，让它用科技公司 Logo 代替原神角色，问题立刻解决，很快生成了一款可玩的消消乐游戏。

Manus 的优势 & 限制

AI Agent 最大的亮点在于，它不仅仅是回答问题，而是能真正动手完成任务。从写代码、做网页到整理报告，它可以像人类一样拆解任务，自主查找资料，规划执行步骤。

更特别的是，它的回放功能，可以完整记录 AI 的思考和决策过程，相当于一份“AI 版学习笔记”，既方便复盘，也能用于教学和优化。

但它的短板也不容忽视。首先，它无法突破互联网的边界，如果网上没有可用资源，它就无计可施。其次，在细节适配上还不够精准，比如网页 UI、游戏交互等，往往需要人工微调才能达到理想效果。

最后，它高度依赖算力，用户一多就容易宕机，高峰期的稳定性仍然是个问题。

Manus 真的能颠覆 AI Agent 赛道吗？

这个问题，可以从 DeepSeek 的发展路径 找到答案。

DeepSeek 从 V2 时代开始出圈，但当时能力一般，很多人觉得它只是打价格战，不足为虑。直到 V3 和 R1 连续发布，大家才意识到：这不仅仅是价格战，而是模型能力的降维打击。

Manus 也类似。它的目标是把 AI Agent 从专业场景带向大众市场，如果能持续优化，可能真的会成为行业转折点。

但它也面临 三大挑战：

1. 效果：目前 AI Agent 最强的用例还是写报告、做小 Demo，离真正落地还有距离。
2. 速度：用户激增后，服务器撑得住吗？
3. 成本：单次任务 $2，看起来便宜，但长期使用成本不低，真的能打败订阅制的 OpenAI 吗？

Manus未来可期，但别太FOMO

Manus 代表了 AI Agent 进入实用化阶段的关键一步，但它不是终点。

• 对普通用户而言，这可能是你的第一款 AI 助手，未来可期。
• 对 AI 从业者而言，Manus 只是个起点，

决定 AI Agent 未来的，依然是底层大模型的能力。

想试试 Manus？等邀请码吧。

想靠 AI 赚钱？还是老老实实学点新技术吧。

据The Information报道，OpenAI计划对达到博士水平的AI Agent每月收费2万美元（约合14.5万元人民币），这些 “博士水平” 的AI Agent能够处理学术研究和软件开发领域中的复杂任务。 据悉，OpenAI计划推出三种类型的AI Agent，其每月收费可能在2000美元到2万美元之间。

这可能是 AI Agent 商业化最关键的一步，但也可能是一次豪赌。你觉得这个定价能成功吗？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

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
• 什么是模型训练
• 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
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

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
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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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