相比于DeepSeek，Manus有哪些优势

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相比于DeepSeek，Manus有哪些优势

距离Manus出现快一个月了，最近关于Manus的文章网上很多，我也看了不少，但总感觉这些文章的内容写的有点偏颇。要么就是制造焦虑，要么就是大吹特吹Manus有多厉害。反正现在Manus名额开放的也不多，很多人还是云里雾里。

这篇文章我会根据最近对Manus的学习和理解，从功能特性、技术突破和对AI领域的影响三个维度来详细介绍Manus的独特优势，希望能对大家理解AI有所帮助。

独特的功能优势

1、真正干活的能力：相比于我们熟知的各路大模型来说，Manus最令人眼前一亮的是它可以干活的交付能力。

从ChatGPT到DeepSeek，这些大模型工具综合能力确实很强大，但它们仅能为我们提供建议，就像一个专家团队，只建议不动手，真正干活还需要我们自己来。

而Manus可以集成很多工具链，用户只需要说明自己的要求，并提供必备的一些要素，它即可直接交付工作成果。

例如，它能自动抓取上市公司财报生成分析报告，或根据用户指令制作交互式网页游戏。从网上看到的消息来看，Manus完成过“生成17000字小说初稿”等复杂任务，甚至能自动修复错误代码，省去人工介入。

2、多工具全链路整合：Manus整合了浏览器、代码编辑器、数据分析等工具，形成“工作流水线”能力。

例如，在金融分析中，它能自主规划搜索、抓取数据、编写Python脚本分析并生成可视化图表，整个过程全自动完成。这种能力超越了单一AI工具的能力(对话机器人，各种bot)。

3、云端异步执行能力：用户只需下达指令，即可关闭电脑，Manus在云端后台完成所有操作后通过通知提醒。在各种实测中，用户最多可同时提交10个任务，系统会并行进行处理，解放用户时间(但这样做资源消耗很大，且成本比较高)。

技术角度的突破

1、多代理协作架构：Manus采用了多代理协作技术架构(Multi-Agent)，类似于自适应多模态plus版本，其功能可分为三个模块，分别是规划代理、执行代理和验证代理。通过三模块协同，完成我们构建的任务。

• 规划代理：拆解任务步骤(如生成旅行攻略时先查机票再找酒店)。
• 执行代理：调用工具执行(如调用浏览器搜索、代码生成)。
• 验证代理：交叉检查结果可信度。

这种架构的技术优势在于，可以让复杂的任务实现“人类实习生式”的流程管理。

2、动态代码生成技术(Just-in-Time Coding)：传统的AI工具在代码生成方面，需要依赖预设的接口和代码，即先生成代码再执行任务。而Manus通过动态代码生成技术，可以根据任务执行所需实时动态生成代码。

例如，在抓取知乎数据时，如果遇到反爬虫机制，Manus可以即时编写绕开限制的代码，而非卡死等待人工(网上的案例，不建议大家私人爬数据)。

3、浏览器拟人化交互：Manus的无头浏览器技术能模拟人手工点击、滚动、登录操作，甚至能绕过简单验证码。在实测中，Manus成功获取了需登录的LinkedIn数据，而同类工具常在此环节失败。

对AI领域的三大影响

1、技术逻辑重构：从“建议生成”到“结果交付”

目前市面上大多数的AI大模型，都是LLM(自然语言模型)，强调的是通过“理解人类语言”然后给出建议。而Manus在其基础上更进一步，从理解给出建议，到推动“执行能力”进化。

例如，用户不再需要学习SQL，直接说“分析销售数据”，Manus自动写代码抓库、生成报告，将使用门槛降至普通人。

2、商业模式变革：按“有效工时”付费

前几年的的大模型，比如ChatGPT，采用的是订阅制收费，即每月或每年花多少钱订阅，然后才能享受它完整的能力。而Manus提出了AHPU(Agentic Hours per User)机制，即按量计费。

用户在使用Manus时，可以通过购买“100小时AI工时包”的使用额度，即可完整使用其执行任务交付结果的能力。

3. 职业生态冲击：催生“AI监护人”新岗位

如果说未来的AI应用都普遍具备类似Manus的能力(当然，可能会比Manus更强大)，那传统办公场景的初级执行岗位的工作任务，大多都可以交给Manus来替代，只需要有专人监控纠偏即可。

未来当类Manus的工具普及之后，可能会出现两类新的职业：

• 指令工程师：专精将模糊需求转化为Manus可执行的 precise prompt。
• AI运维师：监控任务异常（如遇到验证码时人工接管）并优化执行路径。

最后聊点延伸话题，Manus的出现并不是技术有多大实质性的突破，而是在应用和商业化方向上提供了新的参考思路。

未来，类似Manus这类工具，最大的价值可能在于成为我们的“能力放大器”。普通人通过合理引导Manus，即可达成原本需要专业团队才能完成的任务。

需要注意的是，Manus当前仍然面临一些不足和挑战，比如最典型的长任务稳定性不足(Token耗尽导致任务中断)，比如目前成本依然比较高，比如信息幻觉等问题。但随着技术的不断迭代进化，这种“数字员工”将成为各行业标配。

对于个人来说，尽早掌握与AI的分工协作技巧，将是未来职场的核心竞争力。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-01，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除模型数据DeepSeek代理工具

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