Manus 是由中国初创公司 Monica AI 开发的通用人工智能代理（AI Agent）。其名称源自拉丁语“手”（hand），象征着从“想法”到“行动”的桥梁。与传统 AI 助手仅提供建议不同，Manus 侧重于自主执行任务，以实用性和高效性为核心，助力用户处理工作和生活中的各类事务。
Manus 作为一款“实干型”AI，具备独立完成复杂任务并交付成果的能力，主要功能包括：
Manus 通过自主决策、多功能整合及高性能执行，提供了一款专注于将用户意图转化为实际成果的 AI 代理工具。无论是个人用户还是商业应用，它都能发挥重要作用，并有望在全球 AI 竞赛中占据一席之地。目前，平台正通过内测吸引更多关注。
——
免责声明：本网站仅提供网址导航服务，对链接内容不负任何责任或担保。
1 年前
2025 年 3 月 12 日消息，OpenAI 发布 Agent 工具包，推出一组新的 API 和工具以简化 Agent 应用程序开发，包括新的 Responses API、网络搜索、文件搜索、计算机使用工具和 Agents SDK 等，还计划在接下来的几周和几个月内发布其他工具和功能。
1 年前
判断 Manus 是否是“真正的 AGI”（通用人工智能）问世，还是仅仅一个噱头，需要从多个角度审视：AGI 的定义、Manus 的实际能力、当前 AI 技术边界，以及开发团队的宣传策略。以下是逐步分析： 1. AGI 的定义 通用人工智能（AGI）通常指具备人类级别的通用智能，能够自主学习、推理、解决问题，并在任意领域执行任务，而不仅仅局限于特定任务（即狭义 AI，如 ChatGPT 或图像生成模型）。真正的 AGI 应该： 跨领域能力：无需预先训练即可适应新任务。 自主性：独立制定目标并执行复杂计划。 自我改进：具备自我学习和优化能力。 目前全球公认的 AI 系统（包括 GPT-4、Claude 等）仍属狭义 AI，尽管功能强大，但依赖特定训练数据和预定义目标，距离 AGI 还有差距。 2. Manus 的能力 根据 Monica AI 官方宣传和公开演示，Manus 的核心特点是“自主性”和“任务执行力”。它能完成多步骤、现实世界的任务，例如筛选简历、分析股票、规划旅行等，并在 GAIA 基准测试中表现优异。具体能力包括： 多工具调用：自主搜索网页、生成图表、整合信息。 实时展示：用户可见其工作流程，类似“思维链”（Chain of Thought）。 多模型协同：采用“多签名”系统，可能由多个 AI 模块分工合作。 这些功能确实超越了传统对话型 AI（如 ChatGPT），更接近“代理型 AI”（AI Agent），即能主动执行任务而非仅提供建议。然而，这是否达到 AGI 水平仍需审视： 局限性未知：目前展示的任务虽复杂，但可能是预设场景，未证明其能在完全陌生领域自适应。 依赖性未明：不清楚其是否完全独立，还是仍需人类设计的框架和数据支持。 自我进化：暂无证据显示 Manus 能自我改进或自主学习新技能。 3. 当前 AI 技术边界 截至 2025 年 3 月，AI 技术在“代理”方向上进步显著，例如 OpenAI 的 o1 模型（擅长推理）和 xAI 的工作，但业界共识是 AGI 尚未实现。技术瓶颈包括： 泛化能力：现有模型难以跨领域迁移。 计算资源：AGI 可能需要远超当前的基础设施。 伦理与安全：真正的 AGI 需解决控制和可解释性问题。 Manus 的“多签名”系统和自主性可能是技术创新，但若仅基于现有大模型优化（例如 Claude 3.5 或 DeepSeek），它更可能是“高级狭义 AI”而非 AGI。 4. 宣传策略与噱头可能性 Monica AI 宣称 Manus 是“全球首款真正自主的 AI 代理”，并计划开源部分代码，这显示出自信。但科技领域常有夸大宣传先例： 吸引眼球：称其为 AGI 可能是营销策略，吸引投资和用户。 内测限制：目前仅限邀请码访问，缺乏第三方独立验证。 竞争背景：全球 AI 竞赛激烈，中国团队可能借此树立技术标杆。 然而，创始人肖鸿的履历（华中科技大学背景、Monica AI 的成功）和团队的技术实力表明，Manus 并非空洞炒作，至少是一个有实质进展的项目。 5. 判断 综合来看，Manus 更可能是高级 AI 代理的突破，而非“真正的 AGI”： 证据支持：其展示的能力令人印象深刻，但在跨领域泛化、自我学习等 AGI 核心标准上缺乏明确证明。 技术现实：当前 AI 生态距离 AGI 还有距离，Manus 可能是现有技术的优化组合。 噱头成分：宣传中“全球首款 AGI”的说法有夸张嫌疑，但不排除其在特定任务上接近 AGI 的表现。 结论 Manus 不是“真正的 AGI 问世”，但也不是单纯的噱头。它可能是一个强大的 AI 代理工具，在自主性和实用性上领先于现有产品，代表了中国在 AI 领域的野心和实力。要确认其真实水平，需等待内测开放后的用户反馈、第三方评测，或开源代码的披露。如果你是潜在用户或观察者，建议关注其后续发展，尤其是实际应用中的表现。 （以上评论由Grok3生成）
1 年前
腾讯两大智能体平台：腾讯元器和 AppAgent。
1 年前
通过与企业系统、API 和数据来源无缝连接，使生成式人工智能应用程序能够自动执行多步任务。
1 年前
LangChain, Amazon Bedrock, Rivet, Vellum.
1 天前
OpenClaw 本质是“开发者基础设施”，而非面向大众的 SaaS 产品。
21 天前
用 OpenClaw 搭建一个本地 Agent 中枢（完整方案） 不是再做一个 ChatGPT，而是建立一个真正“可控、可组合、可扩展”的本地 AI Agent 中枢。 当越来越多团队开始意识到： 云端 LLM 成本不可控 数据隐私存在风险 单一 Agent 无法解决真实业务 “本地 Agent 中枢” 正在成为一个更现实的选择。 本文将完整讲清楚： 👉 如何用 OpenClaw 搭建一个真正可用的本地 Agent 中枢 👉 它适合谁，不适合谁 👉 与 LangGraph / CrewAI 的核心差异 什么是「本地 Agent 中枢」？ 先明确一个概念，避免误解。 ❌ 不是： 一个本地 ChatGPT 一个简单的 Prompt 管理器 ✅ 而是： 一个能够统一管理多个 Agent、模型、工具和任务流程的本地系统 一个合格的本地 Agent 中枢，至少要解决 5 件事： 多 Agent 协作（不是单轮对话） 任务调度与状态管理 模型可替换（本地 / API） 工具调用（搜索、代码、文件等） 可长期运行、可追溯 OpenClaw 的定位，正是这个“中枢层”。 为什么选择 OpenClaw？ 在进入部署前，必须先回答一个现实问题： 为什么不是 LangGraph / CrewAI / AutoGen？ 简要结论（非常重要） 框架 更适合 LangGraph 开发者写 Agent 流程 CrewAI 小规模角色协作 AutoGen 对话驱动实验 OpenClaw 长期运行的 Agent 中枢 OpenClaw 的核心优势 1️⃣ 架构清晰，不是“脚本拼装” 有明确的 Agent 管理层 有任务执行与状态机制 不是写完一次就丢的 Demo 2️⃣ 原生支持多模型策略 本地模型 云 API fallback / 优先级策略 3️⃣ 更接近“生产环境思维” 可持续运行 可复用 Agent 可演进 如果你的目标是： “做一个长期使用的 AI 中枢，而不是一段实验代码” 那 OpenClaw 是目前更合理的选择之一。 整体架构：OpenClaw 本地 Agent 中枢怎么搭？ 这是一个最小可用但可扩展的架构方案。 🧩 架构拆解 ┌─────────────────────────┐ │ 用户 / 系统 │ └──────────┬──────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ OpenClaw 中枢层 │ │ - Agent Registry │ │ - Task Orchestrator│ │ - Memory / State │ └──────────┬──────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Agent 集群 │ │ - Research Agent │ │ - Coding Agent │ │ - Planning Agent │ │ - Tool Agent │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ 模型 & 工具层 │ │ - 本地 LLM │ │ - API LLM │ │ - Search / FS / DB │ └───────────────────┘ 部署准备（实战级） 1️⃣ 基础环境 推荐环境（已验证）： Linux / WSL / macOS Docker + Docker Compose Python 3.10+ 2️⃣ 模型选择建议（非常现实） 场景 推荐 本地推理 Qwen / LLaMA 稳定输出 GPT / Claude API 混合方案 本地 + API fallback 👉 关键不是模型多，而是“可切换” 核心步骤：搭建 OpenClaw 本地 Agent 中枢 Step 1：部署 OpenClaw 核心 git clone https://github.com/xxx/openclaw cd openclaw docker compose up -d 启动后，你将拥有： Agent 管理入口 任务调度服务 统一配置中心 Step 2：定义你的第一个 Agent 一个 Agent ≠ 一个 Prompt 而是一个职责明确的“角色” 示例： agent: name: research_agent role: 信息调研 model: local_llm tools: - web_search - file_reader 建议起步 Agent： Research Agent（信息收集） Planner Agent（任务拆解） Executor Agent（执行） Step 3：建立 Agent 协作流程 例如一个典型任务： “调研某行业 → 输出分析 → 给出建议” 流程是： Planner 拆解任务 Research Agent 收集信息 Executor Agent 输出结果 中枢保存状态与结果 👉 这一步，才是“中枢”的价值所在 一个真实可用的示例场景 🎯 场景：AI 工具评估中枢 你可以搭一个 Agent 中枢来做： 自动收集 AI 工具信息 对比功能 / 定价 输出结构化报告 长期更新 这类系统： 人工成本极高 用 Agent 非常合适 总结：什么时候该用 OpenClaw？ 当你意识到：AI 不再是“一次性回答”，而是“持续协作的系统” 那你就已经走在 OpenClaw 这条路上了。 OpenClaw 不是让你“更快用 AI”，而是让你“真正拥有 AI 能力”。
24 天前
Asking User Question Tool（AI智能体版） 这是AI智能体必备的交互式工具，让Agent在执行任务时主动向用户提问、澄清需求、收集信息，避免瞎猜、减少返工、提升准确率。 一、核心定位 本质：Agent的“人在回路”交互接口，让AI在模糊/信息不足时暂停执行，向用户要明确输入。 作用：把“模糊指令→AI瞎做→反复修改”变成“AI提问→用户明确→一次做对”。 常见名称： AskUserQuestion 、 AskUserQuestionTool 、 ask_user_question 。 二、核心工作流（极简） 1. Agent判断信息不足：发现需求模糊、缺少参数、需要决策 2. 调用工具生成结构化问题：单选/多选+自定义输入+说明 3. 用户作答：在聊天/弹窗/终端选择或输入 4. Agent接收答案：解析结构化结果，补全上下文 5. 继续执行任务：基于完整信息推进，不再猜 三、关键能力（标配） 结构化提问：标题+问题+2–4个选项+单选/多选+ Other 自定义输入 上下文澄清：自动追问，直到需求完全明确 结构化返回：输出JSON，方便前端渲染（按钮/表单/弹窗） 人在回路：强制用户确认，避免AI自主决策风险 多轮交互：可连续提问，形成“需求访谈”流程 四、主流实现（你会遇到的版本） Claude Code（Anthropic） 原生内置，最成熟 支持多轮、单选/多选、自定义输入 常用于代码生成、需求梳理 Qwen-Agent（通义千问） 开源工具： qwen_agent/tools/ask_user_question.py 支持参数： question / options / explanations / multiSelect / allowFreeform Spring AI AskUserQuestionTool ，Java生态 模型无关，可对接GPT/Claude/Gemini OpenClaw / EasyClaw 集成到本地智能体，用于任务执行前确认 本地运行，隐私优先 五、典型使用场景（高频） 需求澄清：“做一个登录页”→AI问：技术栈？风格？是否第三方登录？ 偏好收集：“写报告”→AI问：正式/ casual？长度？受众？ 决策点确认：“部署服务”→AI问：云厂商？实例规格？环境？ 复杂任务拆解：多轮提问，把模糊需求变成可执行步骤 六、与普通聊天的区别 普通聊天：用户主动说，AI被动答；信息靠用户自己补全 AskUserQuestion：AI主动问、结构化问、按任务节点问；用户只需点选/填空，效率高、歧义少 七、为什么要用（价值） 减少返工：一次做对，节省时间与Token 提升准确率：AI不瞎猜，结果更贴合需求 降低门槛：用户不用写长Prompt，点选即可 安全可控：关键决策必须用户确认，避免误操作 八、一句话总结 Asking User Question Tool = AI智能体的“需求访谈官”，让Agent从“猜着做”变成“问清楚再做”，是构建可靠、实用AI助手的核心工具。
Minimax（海螺AI）已由大模型名Minimax替换原海螺AI。现海螺AI为Minimax视频生成产品名。
海螺AI