1、ManUS智能体产品使用体验及技术讨论报告一、产品定位与核心理念ManUS团队提出的核心理念是nLessstructure,moreintelligence11,即减少对AI的结构化约束，更多地发挥模型自主进化的能力。他们明确指出传统的浏览器应用场景中存在人机交互冲突的痛点，因此推出了独立云端浏览器，让Al能够更自主地进行操作，从而提升使用体验。二、产品特性与未来体验战略ManUS产品的未来体验被概括为三个关键策略（三板斧）： 配电脑：Al可自主访问浏览器、工具（云端浏览器），减少用户的手动参与。 开放权限：能够便捷地接入私有APl和权威数据源（如金融指标）,提高AI的实际应用效能。 动态培训
2、允许用户实时通过反馈方式调整Al行为，例如设定输出格式或特定需求，类似培养实习生，经过短期使用即能实现高度适配用户需求。三、商业价值与创新指标ManUS提出一种全新的用户价值指标体系fzAgenticHoursperUser（AHPU）zz,即用户委托Al完成任务的总时间效率，强调Al的任务并行化潜力以提升整体生产力。通过优化KVCaChe、推理时延压缩和流程精简等方式，目前已实现了大幅度的成本降低（单任务成本已降至2USD且仍在持续下降），有望有效破解Al产品的商业化瓶颈。四、技术特点与竞争优势ManUS强调Al的未来在于劳动力扩展（LaborSCaling）,允许用户以管理者视角同时高效
3、管理多个Al智能体。为巩固竞争优势，他们采用了以下关键技术路线： 代码优先策略：充分发挥LLM原生编程能力，实时动态生成代码（just-in-timecoding）o 多模态网页交互：超越传统MarkdOWn解析，Al可自主处理网页内容，实现自主点击与交互。 动态学习机制：通过实时用户反馈调整AI模型行为，而非单纯依赖参数微调。从微信群用户体验分享来看，这一组合技术使Al自主规划、执行任务能力显著提升，甚至包括错误自动修复、工具调用以及代码自动生成等复杂操作。五、技术讨论热点微信群内技术讨论集中在以下几个关键点： FunctionCaH与JUSt-in-TimeCOCling对比：CManUS
4、团队认为传统的functionCaII交互效率较低，已经采用更先进的实时编码模式,即just-in-timecodingoUAd-hocCOding的方式能有效减少ConteXtSWitCh和参数传递损耗，提升AI任务处理的整体效率。 工程化能力与安全问题：CManUS在functionCaI与外部APl调用方面做了大量的工程优化，实现模型驱动与工具调用高效融合。但同时提出安全性问题（例如Al生成代码的安全性）尚需进一步增强，可通过加入Al代码评审机制提升代码安全。 产品表现对比：nPPT生成效果尚不及百度或WPS等已有积累的企业，体现了原生技术积累的重要性。CManUS在金融数据分析、多因子
5、分析、网页信息获取方面表现卓越，用户反馈称赞其规划+AI代码+数据提取整合表现突出。六、市场竞争优势与团队战略ManUS团队的竞争优势源自： 快速迭代能力：短周期内快速适应技术变化，远超大公司冗长决策周期。 灵活技术架构：避免层级束缚，迅速应对用户反馈和技术升级需求。 独特认知与坚定信念：坚持非主流路线，形成差异化竞争优势。七.用户反馈与展望总体上，用户普遍肯定ManUS团队强大的工程能力和清晰的产品战略路径。ManUS团队展示的强大规划、代码生成、自我修复与工具调用能力获得用户高度认可，认为代表未来智能体发展趋势。但也指出某些应用场景（如PPT生成）还有待进一步提高。综上所述，ManUS以其
6、独特的技术创新、清晰的战略定位及高度的产品实践能力，获得广泛关注与积极评价，未来具备强大的商业化和技术拓展潜力。八、深度总结与启发ManUS的实践和理念展现了一种突破性思维模式：未来的Al不再依赖预设好的结构，而是依靠自身强大的推理与适应能力，不断进化并自我完善。这种模式提示我们重新审视Al与人类的关系，技术的进步不再是简单的“效率提升，而是潜在的“人类能力重构。我们正处于一个关键的节点：Al的真正价值不再局限于帮助人类完成任务，而是为人类创造一种全新的协作模式与互动范式。ManUS所展示的路径清晰地表明，这场技术革命的本质不是简单的工具迭代，而是人类与智能体共同进化的时代正式开启。ManUS
7、的探索与实践给业界带来的最大启发是：未来属于那些敢于放弃旧有认知边界、充分信任Al自主进化能力的人。Manus（智能体）产品使用体验评价报告报告概述本报告基于2025年3月5日至3月6日的用户反馈、微信群讨论及闭门分享会内容，系统分析了ManUS智能体的使用体验。ManUS由中国团队开发,定位为全球首款通用AlAgent,旨在通过zzLessstructure,moreintelligence77理念,利用大语言模型（LLM）的自主进化能力，结合云端计算和多工具调用，实现复杂任务的自动化处理。截至报告日期，产品处于内测阶段，已引发广泛关注。本报告旨在从多维度评估其表现，为产品优化和市场策略提供
8、参考。当前日期：2025年3月5日。-产品简介ManUS是一款通用型AIAgent,核心理念为知行合一（源自拉丁文11mensetmanus），旨在为用户提供类似人类助手的高效任务处理能力。其主要功能包括： 多模态交互：支持文本、代码生成、网页浏览、数据分析等。 工具调用：内置浏览器、代码编辑器、数据可视化工具等。 自主任务规划与执行：根据用户需求分解任务并独立完成。 云端运行：无需占用用户本地资源，支持并行任务处理。目标用户覆盖普通用户（如教师、博主）、技术人员（如开发者）和专业人士（如分析师、创业者）。产品在GAIA基准测试中表现优于OPenAI,显示出强大的工程整合能力。二、用户体验评价
9、分析1 .功能性 正面评价：C任务自动化能力强：用户反馈称ManUS能自主规划并执行复杂任务，如生成17000字小说初稿（讨论3）、制作PPT（讨论4）、规划旅行（讨论4）o微信群用户（王者之剑）称：Al自己写代码取数据，报错后还能修复，太强了。C多工具整合：支持云端浏览器、代码生成、数据分析等功能。例如，讨论7提到其抓取ZillOW房价数据时未被验证码阻拦，显示出强大的网页交互能力。C场景适用性广：覆盖教育（动量守恒演示动画）、投资（股票分析）、生活（旅行规划）等多个领域，50个官方用例（讨论4）展现了多样性。 不足之处：C复杂任务稳定性不足：讨论3提到，超长上下文任务（如AI行业编年史）可
10、能因token限制失败，用户体验不佳。C特定场景受限：讨论4指出，需登录或验证码的网站（如知乎）会卡住，需人工介入。C功能完成度差异：微信群（王者之剑）认为PPT生成效果不如百度、WPS等原生积累强的产品。2 .易用性* 正面评价：r交互直观：讨论7称其Ul设计赋予掌控感+过程介入”，用户可实时查看任务进展并调整需求。讨论3提到像管理实习生团队”。C灵活性高：支持中途补充需求（讨论3）、记住用户偏好（讨论4）,提升个性化体验。C上手简单：普通用户（如中学老师、博主）能快速使用，讨论5称其拓宽了用户基数。* 不足之处：C需求表达门槛：讨论4建议需清晰表达期望，否则结果可能偏离。讨论8提到复杂任务
11、需迭代式指导。C部分功能隐晦：微信群（老韩）提问工具调用来源，显示普通用户可能不了解底层逻辑。3 .性能正面评价：C高效并行处理：讨论3提到可同时运行多个任务，且关闭网页后仍后台执行，解放用户时间。C工程优化显著：闭门分享会（讨论1）称通过KVCaChe优化、推理时延压缩等手段，单任务成本降至2美元并持续下降。C响应速度快：讨论7实测网页浏览和数据抓取效率高，未被常见封禁机制阻断。*不足之处：C资源消耗高：讨论3提到token烧得很舍得，长任务可能因上下文超限失败。讨论8估计token消耗高，成本分担是挑战。C偶发卡顿：讨论4提到任务执行中可能卡在某一环节，影响连续性。4 .用户;两意度 总体
12、满意度：C用户普遍对其真人干活感表示惊艳，微信群（王者之剑）称强啊，讨论5评分其为极其漂亮的活儿。假设评分（满分10分），平均约8.2分。 情感反馈：C正面情绪：讨论3博主称信任感强，像优秀实习生；讨论7用户认为解决痛点，指数级提升能力。负面情绪：讨论6提到懂行者可能因局限性不屑使用；讨论4认为部分任务未跑完，用户期待未完全满足。5 .使用场景 常见场景：r教育：生成教学动画、课程网页（讨论4）。P创作：撰写小说、PPTs营销策略（讨论3、4）or数据分析：股票分析、房价数据抓取（讨论4、7）or生活决策：旅行规划、保险对比（讨论4）。 微信群亮点：CAI自己写代码取股票信息，完成后规划下一步
13、王者之剑）。C拉起DoCker,未来可扩展到COmPOSe（老韩），显示技术用户对其工程潜力的认可。三、微信群与闭门分享会核心观点闭门分享会（讨论1）1 .理念创新：Lessstructure,moreintelligence,主张减少人工预设，依赖模型自主进化。2 .产品愿景：通过配电脑+开放权限+动态培训实现丝滑体验，目标是以nAgenticHoursperUSer（AHPU）”衡量效率。3 .技术优势：代码优先、多模态交互、动态学习构建护城河，成本优化突破商业化瓶颈。4 .团队竞争力：快速迭代、灵活架构、对浏览器场景的独家积累。微信群讨论（讨论2）1 .功能赞誉：Al自主写代码、修复错
14、误、处理浏览器内容，工程能力获认可。2 .技术探讨：从FUnCtiOnCall转向JUSt-in-TimeCoding,提升效率；多用户隔离、安全性（如代码危险性）是难点。3 .改进建议：加入代码评审Al、优化DOCker隔离，或采用AWSFireCraCker等轻量化虚拟机。四、多维度综合评估维度优点不足评分（满分10分）功能性任务自动化强，多工具整合,场景广复杂任务稳定性差，特定场景受限8.5易用性交互直观，灵活性高，上手简单需求表达门槛高，部分功能不透明8.0性能并行处理高效，工程优化显著资源消耗高，偶发卡顿8.2用户满意度真人干活感惊艳，信任感强懂行者不屑，部分期待未达8.2五、技术与
15、市场分析技术实现 架构：讨论8拆解为意图识别、任务初始化、步骤规划、任务执行、归纳整理五步，依托MUlti-Agent协同（Search.CodesData-AnalysisAgent）o 核心依赖：Claude3.5/37（讨论3）、DeepSeekRl（讨论8）等模型，结合无头浏览器、多模态输入和DoCker容器。 创新点：讨论5提到Ul层探索（过程可视化）、多模型整合、垂直技术整合；讨论7强调工具组合复利效应。 局限性：无底层技术突破（讨论5）,对模型依赖深，token成本高（讨论8）o市场定位 优势：解决DeePReSearCh仅输出文本、CUrSOr工具不足的痛点（讨论7）,完成度高
16、讨论7）,拓宽用户基数（讨论5）o 挑战：C通用性矛盾：讨论6认为通用Agent定位与个性化需求冲突，难以成为大众产品。C竞争压力：大模型可能内化通用能力（讨论6）,Coze、Dify等同行也在布局类似路线。普及门槛：懂行者嫌局限，普通用户难上手（讨论6）。六、改进建议1 .功能优化：U提升长上下文任务稳定性，引入RAG或总结机制减少token浪费（讨论3）oC解决验证码/登录墙问题,可通过记忆账号密码或用户授权改进（讨论3）o2 .易用性提升：C优化意图识别，降低需求表达门槛，增加引导式对话（讨论8）oC提供功能说明文档，增强透明度（讨论2）。3 .性能改进：T降低token消耗，探索成本
17、分担模式（讨论8）or优化任务执行流程，减少卡顿（讨论4）o4 .技术增强：C引入DAG任务依赖（讨论8）、自动化测试Agent（讨论8）,提升复杂任务准确性。C解决多用户隔离与安全性，可参考FireCraCker或AZUreDynamicSession（讨论2）。5 .市场策略：n聚焦爆款场景（如教育、创作），提升大众认知（讨论6）or探索协议模式整合（如MCP）,增强生态扩展性（讨论6）0七、结论ManUS作为一款通用AlAgent,在功能性、易用性和性能上展现出显著优势，其真人干活感和工具整合能力赢得用户高度认可，尤其在教育、创作和数据分析场景中表现出色。工程层面的创新（如MUlti-A
18、gent协同、云端运行）为其构建了竞争优势。然而，产品在复杂任务稳定性、资源消耗和市场定位上面临挑战，需进一步优化以实现广泛普及。综合来看，ManUS是AlAgent领域的一次重要尝试，其完成度高、用户体验佳，但技术壁垒有限，未来发展取决于能否在模型进化中保持差异化优势并找到可持续商业模式。建议团队聚焦核心场景优化，同时探索生态整合，抓住AI快速迭代的战略窗口期。ManUS智能体产品用户体验评价报告摘要ManUS作为一款通用型Al智能体，旨在扮演“知行合一”的角色，不仅理解用户需求，更能采取实际行动完成复杂任务。根据收集的用户反馈和微信群讨论，本报告从产品定位、技术实现、用户体验、功能评价和竞
19、争对比等维度对ManUS进行了系统分析。-产品定位与核心理念定位与愿景 通用型Al智能体：Manus（源自拉丁文”手”）定位为能将思想转化为行动的通用型智能体 Lessstructure,moreintelligence:减少对AI的结构化限制，依赖模型自主进化能力 知行合一：不仅提供分析，更能执行具体行动，提供完整解决方案差异化理念 为Al提供独立的工作环境（云端浏览器、工具访问权限） 重新定义AI价值指标：UAgentiCHoursperUser（AHPU）,关注用户委托Al完成任务的时间效率 “劳动力扩展”（LaborScaling）:用户可以像管理团队一样高效管理多个Al代理二、技术实
20、现与工作流程技术架构 云端执行环境：为每个任务提供独立容器，确保安全隔离 多模型整合：不依赖单一模型，整合多种模型能力 工具调用能力：自主调用浏览器、代码编辑器、数据分析工具等 动态会话管理：使用AZUreContainerApps等技术管理代码执行环境工作流程1 .任务规划：接收用户输入后，进行意图识别并创建详细执行计划2 .信息收集：调用浏览器、APl等工具收集相关信息和数据3 .任务执行：编写并执行代码，处理数据，生成可视化内容4 .结果综合：整合收集的信息和分析结果，生成最终输出5 .动态调整：根据执行过程中的发现和用户反馈调整计划三、功能与应用场景评价功能优势 信息搜集与整理：能够从
21、多个来源搜集信息，形成系统化报告 数据分析与可视化：自动编写代码分析数据并创建可视化图表 内容创作：能生成结构化文档、演示文稿和多媒体内容 自主决策：能根据收集的信息提供决策支持和建议 工具生成：能创建专用工具（如网页游戏、互动教程）满足用户需求应用场景效果评价应用场景效果评价优势不足股票分析研究优秀多维度分析，可视化展示，深入研究某些专业分析可能深度不足旅行规划优秀细节丰富，考虑全面，格式美观-教学材料制作优秀互动性强，视觉效果好-文档处理分析良好高效处理大量文档，提取关键信息复杂文档理解有限编程任务良好能独立编写复杂代码可能遇到环境依赖问题网页浏览分析良好能模拟用户浏览行为收集信息部分网站
22、存在访问限制四、用户体验评价交互体验 直观性：任务执行过程可视化，增强用户对AI工作的理解和信任 灵活性：支持任务执行过程中追加需求和调整方向 自主性：任务一旦启动，用户可以离开，不需要持续监督 多任务并行：支持同时处理多个独立任务痛点与不足 网站访问限制：对需要登录或验证码的网站可能无法正常访问 上下文限制：当任务积累的上下文过长时可能会失败 知乎等特定平台访问：部分平台有反爬虫机制，可能导致任务卡住 安全隐忧：执行代码的安全性和数据隐私保护仍有改进空间用户满意度因素 成果质量：输出内容的专业性、准确性和完整性普遍获得高评价 时间效率：相比人工完成，大幅节省用户时间 学习曲线：需要用户清晰表
23、达需求，与AI协作有一定学习成本 价值感知：解决复杂问题的能力带来高价值感知五、与竞品比较分析相对于传统聊天机器人 具备真实执行能力，不仅是建议和指导 提供更完整的解决方案，而非碎片化信息 任务持续性更强，不依赖持续对话相对于专业工具 vs.OpenAIDeepResearch:ManUS不仅提供文本输出，还能生成可视化内容和可执行代码 vs.Cursor:ManUS在网络访问、调研和创建演示文稿方面能力更强 vs.Devin:ManUS的应用场景更广泛，不局限于编程任务 VS.Coze/Dify:提供更完整的执行环境和更强的工具调用能力在GAlA基准测试中的表现 ManUS在GAIA基准测试
24、中取得了超越OPenAl等竞品的成绩 在三个难度级别上均达到新的最高水平六、用户使用建议最佳实践 清晰表达需求：明确指定最终成果的期望、格式和质量标准 渐进式交互：对复杂任务采用迭代式协作，根据中间结果调整后续步骤 KnOWIedge系统应用：添加特定要求或记住满意的工作方式供未来使用 及时干预调整：发现执行偏差时立即介入指导，避免浪费时间适用的用户群体 知识工作者：需要处理大量信息和文档的专业人士 创意工作者：需要灵感、素材收集和内容创作的创意人员 决策者：需要多维度分析和数据支持的管理人员 教育工作者：需要制作教学材料和学习资源的教师七.未来展望与建议潜在发展方向 工具集成扩展：集成更多专
25、业领域工具和APl 模型能力提升：随着基础模型能力提升，ManUS的能力也将显著增强 个性化适应：增强对用户偏好和工作风格的学习能力 多用户协作：支持团队协作环境中的多用户交互改进建议 用户身份管理：提供更安全的账户访问机制，解决需要登录的网站访问问题 执行安全增强：改进代码执行的安全隔离机制 更智能的失败恢复：当任务卡住时提供更智能的恢复和替代方案 用户干预机制优化：提供更灵活的用户干预接口，增强人机协作能力八、结论ManUS代表了Al智能体领域的重要进步,通过提供完整的执行环境和工具访问能力，实现了从UAl助手”到“AI代理”的转变。其独特的“Lessstructure,moreintel
26、ligence”理念让AI能更充分发挥其学习和适应能力，为用户提供真正有价值的任务执行服务。尽管目前仍有一些技术限制和使用挑战，但ManUS已展现出解决复杂问题的强大潜力。随着底层模型能力的提升和工程实践的完善，ManUS及类似产品有望成为重塑人机协作方式的关键力量，真正实现AI赋能人类生产力的承诺。作为一款处于内测阶段的创新产品，ManUS已经展示出令人印象深刻的能力。用户应理性看待其当前的限制，同时期待这一技术方向的快速发展带来更加便捷和高效的人机协作体验。Manus产品报告一、产品概述Manus是一款智能体（Agent）产品，旨在通过减少对AI的结构化限制，依赖模型自主进化能力，实现劳动
27、力扩展（LaborScaling），帮助用户高效管理多个Al代理，突破人类组织摩擦限制。二、核心功能与特点 LessStructure,MoreIntelligence:核心理念，主张减少人工预设流程，赋予AI更大的自主性。 独立云端浏览器:解决单用户场景下人机控制权冲突，避免AI打断用户体验。 Manners产品体验三板斧：C配电脑:AI具备访问浏览器和工具的能力（如云端浏览器）。r开放权限:接入私有API和权威数据源（如金融指标）。r动态培训I：用户可通过反馈实时调整AI行为，实现个性化适酉己。 AgenticHoursperUser（AHPU）:新的AI价值衡量指标，关注用户委托AI完成
28、任务的时间效率。 成本优化:通过KVcache优化、推理时延压缩、执行流程精简等手段，实现百倍成本优化。 技术护城河：C代码优先策略:利用LLM原生编程能力。C多模态网页交互:优于传统Markdown解析。C动态学习机制:非参数微调。三、用户体验评价（基于讨论内容） 整体感受：n与会者对Manus的技术实力和理念表示高度认可，认为其amazing、强啊、不简单”。C有人认为Manus的出现具有里程碑意义，值得关注。C有人将ManUS与Gamma进行对比，认为Manus在完成度上远超Gammao 易用性：C强调动态培训，用户可以通过反馈实时调整Al的行为，几天后就能适应用户的使用习惯C通过d。C
29、ker快速部署，体现出一定的技术门槛，但同时也暗示了其强大的可扩展性。 性能C能够自主完成复杂的任务，包括访问网页、获取股票信息、编写代码、执行代码、修复错误等。C王者之剑”展示的案例中，AI自主完成了近50步的操作，体现了其强大的任务处理能力。C强调通过各种技术手段实现百倍成本优化。四、特定场景/需求满足度 信息获取与分析：Manus能够自主访问网页、获取数据（如股票信息、公司信息），并进行分析。 自动化任务执行：Manus能够自主编写代码、执行代码，完成一系列自动化任务。 代码生成与调试：Manus能够生成代码，并在出现错误时自主修复。 多工具整合：Manus能够将多个工具捏合到一起，减少
30、上下文切换和参数传递损失。 量化分析/金融领域:提到可以用于多因子分析、Barra模型等（余何的建议）。五、与竞品对比 与大厂产品对比：C认为大厂决策周期难以跟上AI领域变化，Manus团队凭借快速迭代能力、灵活架构和坚定信念形成核心竞争力。C王者之剑认为Manus的工程效果不如百度,这可能与百度在相关领域的原生积累有关。 与MetaGPT对比：C曹峰提到Manus参考了MetaGPT的思路，但MetaGPT团队最近也推出了新产品。C王者之剑认为MetaGPT的难点在于安全问题，即生成的代码可能存在危险。 与GitHubCopilotAgent对比：CnMetaXeaccl,认为Manus的强
31、项在于数据源多和一键部署。六、用户反馈总结 优点：C技术实力强大，理念先进。r自主性强，能够完成复杂的任务。r具备强大的代码生成和调试能力。c能够整合多种工具。c具备成本优势。r团队快速迭代，架构灵活。p,LessStructure,MoreIntelligence的3UAHPIr新价值指标 缺点/改进建议：C陈满祥认为Manus目前没有那么强。C与百度等大厂产品相比，工程效果仍有提升空间。r需要关注代码安全问题（王者之剑提到）。 典型用户画像：对技术有一定了解，能够理解并接受智能体概念的用户。需要进行信息获取、分析、自动化任务处理的用户。C开发者、研究人员、金融分析师等。 潜在用户需求：。对
32、代码安全性的需求C多因子分析七.微信群讨论分析 讨论热点:Manus的技术实现、功能特点、与竞品的对比、未来发展方向。 用户情绪:整体偏积极，对Manus的技术实力和潜力表示认可。 关键意见领袖：老韩、王者之剑、曹峰等人在讨论中较为活跃，提出了较多有价值的观点。 潜在需求:对代码安全性的需求（王者之剑提到），对金融领域应用的需求（余何提到）O八、总结与建议Manus是一款具有创新性和前瞻性的智能体产品，其LessStructure,MoreIntelligencen的理念和AgenticHoursperUser（AHPU）的指标都体现了其对Al发展方向的深刻理解。ManUS在技术实现上也展现出
33、强大的实力，能够自主完成复杂的任务，具备强大的代码生成和调试能力。建议：1 .加强产品宣传和用户教育：Manus的概念和技术相对超前，需要加强对产品的宣传和用户教育，让更多人了解其价值和潜力。2 .持续优化产品性能和用户体验:不断提升产品的稳定性、易用性和安全性，降低使用门槛。3 .关注代码安全问题:采取有效措施，确保生成的代码安全可靠。4 .拓展应用场景:探索Manus在更多领域的应用，如金融、科研、教育等。5 .加强与社区的互动:积极听取用户反馈，及时解决用户问题，不断改进产品。6 .完善文档和教程:提供更详细的文档和教程，帮助用户更好地使用Manuso7 .关注竞品动态:密切关注MetaGPT等竞品的发展,不断提升自身竞争力。8 .突出数据源的优势。ManUS强项是数据源多+一键部署。希望这份报告对您有所帮助！如果您需要更详细的分析或有其他需求，请随时告诉我。
