昨天夜里，深夜驚雷。

　　 一個新團隊突然發了一個首款通用行的項目：Manus。演示在此，我人直接看麻了。

　　 看完我的第一感覺，人類又要一敗涂地了。

　　 這就是OpenAI的DeepResearch和Claude的Computer Use的究極集合體，甚至，他還能自己寫代碼，直接Coding Agent。

　　 這是什么怪物啊。。。

　　 我預想到這一天會來，只是沒想到，來的如此之早。

　　 Manus在GAIA的評分上，也非常的離譜。

　　 已經超越OpenAI的DeepResearch的了，成為GAIA評分第一。

　　 可能很多人不知道GAIA是個啥，我簡單說一下。

　　 GAIA（General AI Assistants）是一個面向 通用AI助手 能力的基準評測體系，由 Meta AI（FAIR）、Hugging Face 等研究團隊于 2023 年提出。

　　 有一篇非常著名的論文：

　　 里面有466個精心設計的問題。

　　 傳統的測試一般都是數學（AIME）或者一些專業知識問答、編程等等，但是GAIA測試，里面很多都是概念簡單，但是需要多步驟解決的實際問題。

　　 其中分為三個級別，Lv.1、Lv.2、Lv.3，難度依次遞增。

　　 想通過GAIA的測試，一般需要網絡檢索能力、工具調用能力、編程能力、文件處理能力等等。

　　 在23年的時候，人類一般能達到90%的成功率，而那時候的最強AI GPT4，在第一級才勉強達到15%。

　　 再看這張圖，你就知道，有多強了。。。

　　 說實話，我目前還愿意為ChatGPT每個月都氪200刀，主要就是o1 Pro和

　　 DeepResearch，這兩玩意有一說一，在我做一些研究和需要強推理任務的時候，還是非常好用的。

　　 而Manus這波，把DeepResearch干碎了，要知道，它之前已經是最強了。。。

　　 Manus網址在此：https://manus.im

　　 現在有個很難頂的問題是封測中，所以只有邀請碼的用戶才能體驗到。

　　 所以，我也動用了我的人脈，花了十分鐘的時間，聯系到了Manus團隊的人，非常幸運的獲得了邀請碼。

　　 不過，即使是沒有拿到邀請碼的用戶，也可以去他們官網，大概看一下他們的Use Case，每一個，都非常的有意思。

　　 而如果你有了邀請碼，正常登錄進去以后，就是一個大大的界面：

　　 雖然都是一個對話框，但是Manus的能力還不太一樣，他不是那個你提出個問題，AI一會就會直接給你回答Chatbot。

　　 而是當你提出問題之后，他會根據你的問題和要求，來拆解任務，進行極度復雜的任務規劃和執行。

　　 并且會在云端自動運行，你可以直接退出出去，等運行完了，會通知你。

　　 比如之前的那篇GAIA的論文，我想把PDF變成一個能拿出去講的PPT，我把這個要求提給Manus的時候。

　　 他會先把我的需求拆解。

　　 我是這么說的：

　　 1. 我希望你寫一段Python程序，用OCR把這篇論文的PDF信息提取出來。

　　 2. 將PDF里面的信息總結成PPT大綱。

　　 3. 按照小米發布會的風格，做一份給普通人科普用的PPT。

　　 4. 給我PPT的下載文件。

　　 他會開始花一點時間來理解。

　　 然后，在右邊的窗口上，運行一個虛擬機，準備開始執行操作。

　　 在虛擬機開啟之后，會第一時間，列一份To Do List。

　　 然后，就會開始執行第一個任務，安裝python庫。

　　 完成的項目，會全部在右邊的預覽窗口打x。

　　 他們用了一個非常有趣的交互形式，就是實時加進度同步。

　　 右邊的界面就像PPT一樣，不斷的下一頁下一頁，讓你實時的看到，當前這個Manus正在做什么，你能看到它的每一點想法，每一個動作，這個掌控感真的太強了。

　　 即使要等很久，你看著他在一點一點執行，這個感覺也真的很爽。

　　 而右下角的任務步驟也可以展開，非常直觀的告訴你，大步驟進行到哪一個階段了。

　　 交互做的極棒。

　　 我這個case，只需要等大概幾分鐘以后，一個PPT就出來了。

　　 看看PPT。

　　 信息是沒問題的，就是這美感= =還是欠缺了一點，但是在信息的排版和內容質量上，真的高到爆炸。

　　 這個其實并不是特別能展示它的能力，我再展示另一個，我曾經試圖讓所有Agent嘗試的例子，幫我整理發票。

　　 我經常要出差，所以有一堆亂七八糟的發票需要讓公司報銷的，但是公司的大總管呢，制定了一個SOP，就是發票你不能直接打包給她，這樣太亂，所以需要做成一個excel的模板，這樣她好對賬。

　　 就是這樣的，但是你知道，我要每個月把我的十幾張發票，都處理成表格，真的很麻煩。

　　 所以，當我抱著試試看的態度，把這個任務交給Manus的時候，我震驚了。

　　 因為，它成功了。。。

　　 我當時就渾身發麻了，實在太牛逼了。你們懂那種，渾身觸電的感覺嗎。

　　 我給大家過一下流程。

　　 最開始，我的Prompt超級簡單。

　　 就這么簡簡單單的一句話。

　　 他在思考完以后，處理成了8步任務。

　　 然后，解壓壓縮包，安裝OCR依賴，提取發票，整理成表格等等等等。

　　 我什么也沒干，他就自己這么跑著。

　　 9分鐘以后，提示我任務完成了。

　　 我一回來，就看到了了這個畫面。

　　 只有一個小地方沒填上，其他都是對的。

　　 太離譜了，這還需要人干嗎？

　　 我還用它，分析了一下阿里巴巴股票。

　　 同樣的case，我們先看看OpenAI的DeepResearch的結果。

　　 質量是不錯，很高，但是對比一下Manus，那可讀性實在是有點不堪重負了。。。

　　 Manus直接把任務拆解成了8步。

　　 最重要的是，當他們完成的時候，所輸出的內容。

　　 當我看到所謂的報告，給出的是一個鏈接的時候，我就猜到，這個事情有點不簡單了。

　　 點進去以后，果然。。。

　　 不僅圖文并茂，這尼瑪，這些圖標圖表居然是可以交互的。。。

　　 我真的給跪了，我想給Manus磕一個。

　　 然后今天QwQ不是開源了32B的推理模型嗎，我又讓Manus隨手做了一個千問開源的時間線。

　　 在經歷了30多分鐘后，一張時間線的地圖就出來了。大家可以驗證一下看看準不準。。。

　　 我無話可說，人已跪地。

　　 短短的幾個小時的體驗時間

　　 人類真的即將，一敗涂地。

　　 在Manus的prompt技巧上，我自己試了下，你的點，一定要足夠的清晰，描述越清晰具體，Manus 就能執行得越精準。

　　 明確說明你的期望、格式要求和質量標準，可以大幅提升最終交付物的匹配度。

　　 這一點，非常重要。

　　 2025年3月6日，我覺得，即使在AI圈，也是一個值得銘記的日子。

　　 阿里開源QwQ-32B，以如此尺寸在性能上追平DeepSeek R1滿血版，另一邊，Manus一夜崛起，把Agent工程帶上了一個新的高度。

　　 而這兩個團隊，都屬于我們中國。

　　 沒錯，都是中國團隊。

　　 為之自豪吧。

　　 今夜的這一片星空，屬于China。

　　 宇宙，正在為我們而閃爍。