文 | 数字力场，作者 | 佘宗明
“这一天的前23小时，人类技术史上几乎全都是空白，一切重大的发展，都集中于这一天的最后7分钟。”还记得ChatGPT刚问世时我改用过的传播学之父施拉姆的这段话吗？
不好意思，现在我又要把它给搬出来了——因为全球首款通用AI Agent（自主智能体） 产品Manus，问世了。
“中国团队出品”“此前深耕海外市场”“在权威的GAIA基准测试中创下新纪录，性能远超OpenAI的同类产品”……都将Manus话题性拉满。
就在圈外人还在对AI Agent式术语和“年度最炸裂AI应用”类大词蒙圈时，圈内人已纷纷求起了邀请码。
现实就摆在那：Manus成了又一个在国外技术论坛刷屏的带有中国印记的AI产品，上一个是被某些人誉为“国运级科技成果”的DeepSeek。
即便是对“生成式AI的iPhone时刻”“Agent的GPT时刻”等大词已免疫的我，看着演示视频中Manus自主分析15份简历，最终Excel排名表生成速度比喝光一杯美式咖啡还快的景象，仍不免有些震颤。
奈何自己没文化，只能一句“厉害”走天下。
01问题来了：Manus到底厉害在哪？
场景吞噬力：DeepSeek擅长处理单线程任务（如合同审查），而Manus可并行完成“爬取财报→编写Python→部署网站”的复杂链路。
进化加速度：DeepSeek用3个月实现10倍推理效率提升，Manus则在GAIA基准测试中，将任务拆解颗粒度细化到“0.1秒级决策”。
生态野心：当DeepSeek专注模型层时，Manus已构建多智能体协作沙盒，并宣布年底开源部分模型——这像极了Android早期用开放生态对抗iOS的策略。
看不太懂，是不是？
不太懂就对了，这是DeepSeek说的。
作为0.5个小白，我想说些在我理解范围内的东西。
很多人都知道，这两年，Agent一词很火，“Agent，下一个爆款级AI应用”“Agent，下一代入口级机会”“Agent，将取代App”的说法四起。
最形象的表述莫过于：大模型是AI大脑，Agent是AI助理贾维斯。
去年底，中国信通院云计算与大数据研究所所长何宝宏曾指出，2025年Agent将成为焦点，“大模型的‘七年之痒’正在出现。下一步，我们需要从大模型转向Agent，而Agent是目标导向的，这与大模型的知识压缩属性形成对比。”
在他看来，AI大模型角力“下半场”的标志之一，就是内容生成转向智能体（Agent）框架（AutoGPT），支持工具调用（API）、任务规划与动态交互，Agent崛起。
那，何以Agent？
OpenAI前副总裁翁荔之前给出的公式就广受业内认可：Agent=大模型+记忆+主动规划+工具使用。
就这么说吧，AI要从“想象力”迈向“生产力”，Agent是绝佳的云梯。
这两年，Agent概念火归火，可现实中，在绝大多数场景中，打工人还是得自己手动去定义、编排工作流。
AI工具有用，但作用也有限。
这时候，Manus指着身上的“全球首款通用型Agent”标志，来了一句：要不，试试我这个？
02“通用”，意味着什么？
技术人士可能会甩出一堆术语加术语：要全链路交付（能直接执行到结果产出）；要云端异步（可以自动在云服务器干活，干好了再通知用户）；要数据可靠（会自动调用权威API，而不是随便用不知名数据源）；要擅长代码调用（会自己写代码来调用不同工具，完成数据可视化）。
这几乎是对着Manus演示视频做总结了。
已经有人对Manus的特点，做出了具象化的概括：
1，强大的工具调用能力
Manus不仅能听懂你的需求，还能直接调用各种工具，如浏览器、代码编辑器、数据分析工具……直接帮你把任务搞定，直接给成品。
2，独立运行的计算环境
Manus是“云上打工仔”，有自己的独立计算环境，你不需要盯着它干活，极度省心。
3，类似人类同事的协作体验
即便你随时调整任务方向，中途改变需求，Manus也能灵活应对，完全不会“卡壳”。非但如此，它还能记住你的偏好，下次直接按照你的喜好来，越用越顺手。
4，多领域任务处理能力
Manus是“全能王”，无论是教育、金融、旅行、编程还是数据分析，它都能轻松搞定。它能帮你做深度调研、文件整理、可视化分析，甚至是根据你的需求生成个性化内容，如旅行手册、研究报告、代码等。
5，持续优化与学习能力
Manus还会不断学习和优化，你可以通过它的知识系统添加自己的要求，或让它记住某种工作方式，下次直接用。
Manus擘画出了“mens et manus”（知行合一）的图景——这也是其名字来源。
老实说，被贾老师PPT伤害过的我，对此仍要持谨慎采信态度。
但只要Manus能兑现演示视频中的一半，就已足够强大了。
03也许在某些人看来，Manus压根算不上颠覆性创新。
在网上，有个流行说法是：套壳到极致，既是TPF，也是PMF，最后都通往用户价值。
言下之意，Manus终归是套壳。
这不算冤枉Manus：Manus身后的Monica，是靠AI插件领域头部产品起家——无论是通过独立开发者产品 ChatGPT for Google完成冷启动，还是去年在 GPT-4o、Claude 3.5上线第一时间帮用户接入最新SOTA（技术最先进）模型，抑或是DIY Bot、Artifacts 写小程序、记忆等功能，都表明，Monica是个“超级缝合怪”。
但这不意味着，作为应用层突破的Manus，没有技术创新。
在《技术的本质》中，布莱恩·阿瑟曾说过：新技术不是无中生有被“发明”出来的，技术都是从先前已有的技术中被创造，包括：a，被构建；b，被聚集；c，被集成而来。
他认为，技术的进化是“自创生”，新技术的产生都源于其他技术的“组合进化”。
就算Manus不是模型层的创新，那也不能否定其技术的突破性。
事实上，即使是代表了模型创新的DeepSeek，此前也被认为只是造出了“30美元iPhone”而已。
可结果……大家都看到了。带动中国资产价值重估，就是对多头潜在注意力（MLA）和群组相对策略优化（GRPO）技术、稀疏激活网络（MoE）架构等创新的盖章确认。
Manus亦如是。
美团、滴滴都是应用创新，应用创新也是创新。
04从业内反应看，不少人对Manus给技术侧带来的价值已有预判。
就我来说，我更想从更普适的角度去谈谈其更深远的价值。
那就是：它将硅基跟碳基的“物种级差”又拉平了很多，将横亘在二者间的挡板削掉了一大截。
ChatGPT问世后，很多人都说：生成式AI技术具有强颠覆性与强嵌入式特征，能低成本应用到千行百业。
这使得有些人期盼它的提效作用，也有人忌惮它的替代效应。
毕竟，纳西姆·塔勒布曾说过，在任何职业中，90%的人都是无知的，而是通过情境模仿，狭隘的模仿和半意识的角色扮演来工作的，除了社会科学和新闻业——这两者分别为99%和100%。
但两年过去了，不论是提效还是替代，都没很多人想的那么猛烈。
AI和人，差的绝不只是弄懂“鱼头指谁”的能力。
科技观察家元正老师认为，人并不特殊，真正特殊的是算力。瓦特、麦克斯韦、爱因斯坦=生物算力的算力奇点=人体智能超算；ChatGPT=以机器算力为主导的、“生物+机器”混合算力的算力奇点≈机器智能超算。
过去驱动社会进步的，是人体智能超算。机器智能超算之所以没法做人做的很多工作，就是因为还不够“智能”。
可王兴兴用行动说：真的吗？尔后甩出了人形机器人。
具身化，让AI跟人更像了一些。
但高盛显然还有些不服。
这几天，高盛分析师团队调研过宇树科技后认为：宇树科技最强大的人形机器人 H1 只有 19 个自由度（DoF）。这意味着，它还无法处理复杂、精细的任务。
它认为，人形机器人在未来 2-3 年内，很难达到与人类工人相同的工作效率，有意义的应用可能需要在 5-10 年的时间跨度内才会出现。
那，要是宇树H1+Manus呢？
可以肯定的是，至少离抵达图灵奇点更近一步了。
如果将ChatGPT视作“生物+机器”混合算力奇点的第一阶产物，那DeepSeek、人形智能机器人、Manus就是将其不断推向更远的地方。
05从DeepSeek到Manus，不免让人想起了一句话——科技群星闪耀时。
诸如此类的迹象似乎也表明：2025，是科技大爆发之年。
在《人类群星闪耀时》里，茨威格写道： “充满戏剧性和命运攸关的时刻在个人的一生中和历史的进程中都是难得的;这种时刻往往只发生在某一天、某一小时甚至某一分钟,但它们的决定性影响却跨越时间。
一切有为法，如DeepSeek面世，如Manus问世，应作如是观。
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