如果稍微关注一下AI的动态，一定会被早上Manus的消息狂轰乱炸了一番。全球首款通用AI智能体，号称智能体领域迎来革命性突破。
DeepSeek之后的又一拨狂欢
一时间，Manus飞速冲上热搜，全网在求邀请码，更有甚者，一个邀请码已经炒到了8.8万元。国内AI圈的狂热，继DeepSeek之后又一次被点燃。各大媒体，自媒体人都在热捧，仿佛AI领域真的有了翻天覆地的变革。
诚然，Manus这一次是很成功的商业宣传，智能体被大佬提出到现在有一段时间了，一直也没什么实质上的突破，各大厂商都还在卷大模型本身，真正的应用层面的东西还鲜有落地。
从任务规划到搜索、内容生成、文件存储、写代码等，Manus都帮你一条龙搞定。理论上说，能用电脑做的事情，Manus都能帮你完成。听起来，是挺牛的。
问题真的解决了吗？
剥离光环，对它的本质一探究竟就可以发现，Manus其实并没有什么理论上的创新，甚至技术上也并不是第一个实现的，更多只是在实际应用层面，包装了现有的工具链，做了更好的编排，反馈和迭代。大模型的幻觉，知识不准确等问题，并没有真正解决，单次大模型调用没有解决的问题，现在AI智能体，通过多次并行，反馈迭代所导致的更多的分解步骤只会放大最后结果的不确定性。也许，ToC看起来还挺Sexy，但是对于ToB，根本无法接受啊。
成本和延时
不知大家有没有关注最核心的一个问题，据Manus的工作人员介绍，每次回答在5分钟左右，因此会产生巨量的token。如果我作为一个终端消费者，让我不花钱试用玩玩，应该还是挺兴奋的，但是如果要拿它做点正经事，随便一个应用，刚一开始，钱袋子迅速就瘪了，关键还不知道结论能不能用，还是洗洗睡吧~
