本文將深入探討兩個核心議題:manus 所引發(fā)的營銷爭議及其產(chǎn)品創(chuàng)新之道。若您尚未體驗過 manuscodex,且堅持認為未親身體驗便無權評論,不妨直接跳過本文,以節(jié)省寶貴時間。
manus 的產(chǎn)品究竟有何突破?或許最大的共識在于,它在技術上并未實現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新。然而,manus 帶來的產(chǎn)品體驗卻令人震撼。它將 AI 視為「人類之手」,通過自動化實現(xiàn)一系列復雜流程,包括海量信息自主收集、瀏覽器交互等。這些功能最終被封裝成簡潔的交互界面,用戶只需明確目標,即可坐享其成。
若您持續(xù)關注 AI 領域動態(tài),會發(fā)現(xiàn) manuscodex 與 deepseek 在模型訓練上的革新相比,更像是一只精妙的「縫合怪」。其核心能力包括:
1. **任務梳理與知識庫調用**:多數(shù)模型已具備此功能,通過 prompt engineering 拆解任務可顯著提升 AI 輸出效果。
2. **信息搜集、梳理與分析**:即 Deep Research,現(xiàn)已成為主流模型標配。
3. **外接工具 function call**:無論是 MCP 還是 browser-use 等開源工具,均被無縫整合。
4. **多代理合作**:自 Devin 誕生以來,多代理協(xié)作已發(fā)展兩年有余,manus 復刻的 MetaGPT 團隊正是此領域的實踐者。
盡管許多人糾結于 manus 缺乏技術創(chuàng)新,對其贊譽之聲冷嘲熱諷。但需謹記,傲慢是進步的最大障礙。不妨自問:既然都是既有技術,為何整合后竟能爆發(fā)出驚人能量?因為創(chuàng)新并非僅限于技術突破,產(chǎn)品理念與商業(yè)模式的革新同樣具有深遠影響。
結尾處引用的一篇文章,對 manuscodex 產(chǎn)品的理解堪稱精辟,值得所有產(chǎn)品從業(yè)者深思。以下三點尤為值得借鑒:
1. **智能體工作流的抗干擾性**:類似游戲中的「心流」概念,用戶使用產(chǎn)品的體驗由一系列行為流程構成。以支付寶繳費為例,從打開應用到確認支付,任何流程外干擾都會破壞整體體驗。現(xiàn)有 AI 代理雖未完全排斥用戶流程,但確實存在占用空間的問題。例如,AI 讀網(wǎng)頁時需獨立窗口運行,否則會失效。manus 通過瀏覽器內嵌 AI,減少無關因素干擾,為 AI agent 形態(tài)演進提供新思路。
2. **重新定義「外接工具」**:傳統(tǒng)認知中,外接工具僅指 MCP 等標準協(xié)議或打包庫。實則,任何輸入輸出穩(wěn)定、具有明確預期的黑箱均可視為工具。編程場景中,無數(shù)腳本和模塊均可封裝為工具。manus 指出,AI 只是「手」,手使用工具解決問題,工具可預先定義或臨時編寫。人 – 手 – 工具 – 任務,工具層級并非關鍵。
3. **對使用場景的非破壞性**:編程者深有體會,不同項目依賴庫版本沖突會導致運行報錯,虛擬環(huán)境因此應運而生。manus 選擇云端運行,避免侵占用戶本地環(huán)境。相比之下,Highlight 浮窗式設計雖具吸引力,卻干擾工作流程,且存在隱私風險。manus 的云端方案為通用型 agent 提供了新范式。
關于 manuscodex 的上限,個人預期是:AI 無法替代人類。即使智能家居引入 AI 模塊,桌面軟件實現(xiàn)自然語言控制,人類仍需檢驗 AI 產(chǎn)出,因其認知基于龐大黑箱,難免出現(xiàn)「幻覺」。人類真實始終高于 AI 真實,需對 AI 產(chǎn)出進行把關。隨著 AI 負責內容增多,檢驗工作量將呈指數(shù)級增長,最終形成平衡邊界——即通用型 agent 的產(chǎn)品上限。
營銷層面,manus 不懼爭議,反將爭議轉化為注意力。官方宣傳「全球首款通用 AI Agent」極具爭議性,卻精準引爆輿論。對于圈外人極具吸引力,對圈內人士則挑起對立情緒,形成輿論杠桿效應。邀請碼機制既控制成本,又掩蓋產(chǎn)品不足,實為早期測試策略。饑餓營銷引發(fā)的「愛而不得」情緒,以及后續(xù) X 賬號凍結、技術越獄等事件,被視作過度營銷惡果。
AI 圈需向 crypto 圈學習「不要臉」的營銷精神。manus 團隊憑借 Monica 產(chǎn)品盈利,若因營銷過度而放棄機會,無異于坐以待斃。在這個注意力即價值的時代,臉面不如流量重要。crypto 圈殘酷真實,最接近人性本質,最血淋淋的套路反而最有效。做人需有原則,但必須理解并接受非汝原則的現(xiàn)實,否則將付出慘痛代價。
參考資料:
– 完整復盤:Manus 是怎么誕生的? | 極客公園
– Manus 爆火的背后,Agentic AI 產(chǎn)品如何構筑持久的競爭優(yōu)勢?
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