21世紀經濟報道 趙云帆 報道
如果沒有 DeepSeek 這一核彈級的AI創新開路，Manus AI，可能很難靠著一己之力成為中國AI領域的第二個明星。而 DeepSeek 珠玉在前，靠著做瀏覽器插件起家的 Manus 團隊，從降生之日起就面臨著不斷的爭議。
使用環境不友好，技術“套殼”，被質疑發幣，炒作邀請碼，還有，Manus AI 社交媒體一度被凍結，智能體被“同行”們快速復刻，被好事者沙盒破解等等。
Manus 完美詮釋了什么叫做“人紅是非多”。
但是，Manus也有著支持者：Twitter的創始人杰克·多爾西、知名AI行業評論員 Dean Ball，還有一眾淘到邀請碼的AI從業者——不吝嗇對Manus溢美之詞的人，既不在少數，又大多非常重量級。
近日，又一個與“DeepSeek時刻”類似的標志性的事件出現了，美國主流財經媒體CNBC開始報道 Manus，并再次拋出Manus是不是下一個“DeepSeek”的設問。
上一次，CNBC對DeepSeek的報道，直接讓美股來了一場高臺跳水。
Manus是一場創新，還是一場炒作？這個問題不好聊，但我們更傾向于前者。
“套殼”之像
與DeepSeek一開始便開源論文和技術手冊不同，Manus并未選擇公開其核心算法白皮書與技術架構。
加上資源有限，而能夠獲得邀請碼體驗的人極少，因而 Manus 這個黑匣子，自然帶了很大的爭議屬性。
首先便是質疑其工程難度的。
Manus發布幾天后，來自MetaGPT的華人團隊放出一款新產品——他們宣傳僅用了“飯后三小時”便做出了一款復刻Manus，并開放給所有人使用。
似乎是為了譏諷Manus邀請碼炒作，MetaGPT甚至好事地給這個復刻版Manus，取了個“OpenManus”的名字。
然而很多人發現，“OpenManus”在執行任務時常常中斷，也會產生很多AI錯覺，似乎并沒有Manus那么好用。
事實上，MetaGPT在復刻Manus后，也嘗試解釋Manus的工作原理——其主要通過在AI虛擬機中接受指令 ，調用核心AI模型去理解并輸出指令，并根據不同指令，異步調用不同的AI基座模型執行指令 ，然后總調度匯總、驗證并輸出。
做個不恰當的比喻，Manus就像一個公司法人，調度著作為基座模型的雇員，執行著一個又一個企業任務，并維系著公司的正常運作。Manus 的團隊則是這個公司的CEO，由他決定法人的章程，規則等等。
換句話說，Manus也許是一個很完備的企業，但與動輒依靠數萬GPU和先進的人工智能架構訓練出來的基座大模型相比，Manus只是一個工程量不那么巨大，依靠人工代碼便能實現的AI調度工具。
這幾天，另一個名叫“jian”的社交平臺X用戶又聲稱，拿到邀請碼的他，僅僅通過輸出/opt/.manus/目錄文件，便讓Manus泄露了沙盒運行時的代碼，讓Manus自己吐出了自己架構的商業機密。
而從輸出結果來看，Manus核心依賴另一個AI模型 Claude Sonnet 的模型分析調度能力，并調用29種工具或基座模型來完成任務，并且系統提示詞工程暗示其本質為任務拆解，而非“自主智能體”。
這一嘗試，也在一定程度上證實了MetaGPT團隊的分析，同樣也是“套殼”一說的由來。
“越獄”創新
雖然一系列的工程解密，揭示了Manus團隊的工作工程難度沒有想象的那么大，但是另一個問題又油然而生——
“套殼”是否就不是創新？
在“jian”的Manus破解博文中提到，Manus團隊使用了browser_use（一款知名的瀏覽器自動化工具）的開源代碼，并嘗試輕度混淆（即對代碼來源脫敏）。
對此，Manus首席科學家季逸超勇敢地承認了這一“越獄”結果，但也申辯稱，團隊早在推介視頻發布時就說，Manus的創新離不開整個開源社區的成果。
他還表示，Manus仍然擁有自己的核心機密。
同樣是AI智能體，雖然大部分人都理解其“幫助人類完成各種任務”的定義，但AI智能體友商之間，對如何實現AI智能體，都有自己獨特的實現方式。
一種主流的認知，是讓AI智能體嵌入操作系統環境，并像人一樣操作鼠標和鍵盤來完成任務——但是這樣設計存在一個很大的缺點，AI智能體無法讓計算機進行異步工作，效率大打折扣，操控者也只能盯著電腦等待AI智能體完成工作，或者在它卡死后，引導他繼續回到正常的工作流中。
Manus則采用了不同的方案，通過虛擬系統中的核心AI模型來撰寫接口代碼，以控制云端的那些知名的基座模型，處理一個又一個的分任務，然后匯總。
這樣的話，只要你發出指令，就可以在電腦上干自己的事兒，并等著AI智能體自動幫你完成工作。甚至即便你把電腦關了，只要任務在云端沒有卡死，你也能最終收到完成的任務。
是的，Manus AI團隊只是簡單的想到了在虛擬沙盒中調用各種AI資源，完成任務的這種“套殼”而已。但那便不是創新了嗎？
就像泡泡瑪特用盲盒征服了全世界。然而盲盒的門檻并不高，“萬物皆可盲盒”。那是否意味著，泡泡瑪特并沒有創新？
還有，最近最知名的AI社群與云端平臺Hugging Face創始人Clement Delangue和季逸超也有一次對聊。Clement Delangue透露，Manus敏銳地發現了，當前的AI基座模型與人類聊天的笨拙只是表象——在經歷不太復雜的專業人工的對齊之后，AI基座模型已經能展現出遠遠強于大眾認知的水平。
換句話說，Manus就是意識到了，我們需要借助一把鑰匙，才能打開AI大模型廣袤的后花園——而這就有點像是張小龍之于微信，靠著對產品和人性的認知，而非技術門檻去打造國民級應用。
況且，AI智能體的發展，也是伴隨著基座模型能力的提升，以及AI智能體行業不斷涌現的新秀，才堆積量變引起質變，誘發“蝴蝶效應”。
這不禁讓人聯想到，楊振寧、李政道、吳健雄組合第一個完成了“宇稱不守恒定律”的發現與證明。而當時，他們其實遠非唯一在這條賽道上研究的科學家團隊——物理研究有時候和商業競爭類似，也是一項賽跑。
近日，Manus所在團隊Monica.im宣布，與阿里通義千問團隊正式達成戰略合作，雙方將基于通義千問系列開源模型，致力于在國產模型和算力平臺上實現AI智能體Manus的全部功能。
至今，Manus AI的社交平臺上，最多的留言還是“求一個邀請碼”。
而不論是名聲大噪，還是與國內算力龍頭平臺的戰略合作，也許都是對Manus背后創新能力的饋贈。
本文鏈接：21觀察丨Manus底層解碼：“套殼”下的創新“越獄”http://www.lensthegame.com/show-2-11167-0.html
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