「您的AI助手已学会在任务执行过程中自主修正方案——这并非科幻剧情，而是Manus正在创造的现实。」
2025年3月，一支中国AI团队用自主创新的多智能体架构，在GAIA基准测试中以86.5%的准确率超越了OpenAI Deep Research的 74.3%，创造了通用型Agent领域的历史性突破。这个名为Manus的系统，正在重新定义「智能工作流」的边界。
一、解构Manus的技术革命
1. 多智能体协同架构：从「单线程」到「交响乐团」
传统AI模型如同单线程处理器，而Manus构建了由规划智能体、执行智能体、监督智能体组成的动态网络。这种架构实现了：
- 实时任务分解（将「设计电商促销方案」拆解为市场分析、竞品监测、优惠计算等12个子任务）
- 动态资源分配（自动调用Python数据分析包、Midjourney绘图API、Google Trends接口）
- 异常熔断机制（当监测到某子任务准确率低于85%时自动重启流程）
2. 代码驱动的思维透明化
Manus的杀手锏在于用编程语言重构决策逻辑。当处理「优化仓库物流路径」需求时：
def optimize_route():
# 步骤1：导入历史订单数据
order_data = load_warehouse_data()
# 步骤2：构建动态规划模型
model = build_dp_model(order_data)
# 步骤3：验证模型有效性
if validation_score < 0.9:
activate_alternative_algorithm()
# 步骤4：输出可视化方案
return generate_3d_simulation()
这种代码化的思考过程，让AI决策从「黑箱」变为可追溯、可优化的透明系统。
二、正在发生的行业变革
股市复盘
提示词：
列出收盘同花顺的收盘点评作为参考。
1.做出今日榜单总结
2.列出明天板块方向
3.做出短线策略
4.完成一套A股股神秘籍，发到公众号参考。
效果截图（部分）：
面试辅助
提示词：
面试AI产品经理的应聘策略。最大化提高通过率。应聘全流程指南和实例
效果截图（部分）：
回放链接： manus.im/share/JREKM…
其他更多的案例，请关注本公众号，不迷路。
三、开源生态的蝴蝶效应
自 manus 发布以来，各路技术大神纷纷分析其实现原理，甚至有些大佬实现了开源版本，这些开源项目随着 manus 的火热而迅速被关注，star 数指数级增长。以下列举两个开源版本：
- OpenManus： 地址为 github.com/mannaandpoe… ，其star 数已有 9.1k，趋势如下（截止2025年03月07日 21:27）：
- owl: 地址为 github.com/camel-ai/ow…，项目中分享了他们的架构图
这个项目的 star 数也增长的很快，目前已经有 2.3k 了(截止2025年03月07日 21:27)。
为这些大佬的开源精神点赞，相信后续会有更多的类似的、功能更完善、交互更优化的开源项目涌现。若遇到好的项目，再更大家分享，请大家点此关注本公众号，不迷路。
四、未来的无限可能
当我们在2028年回看，可能会发现：
- 80%的重复性脑力工作由AI接管
- 人机协作进入「增强智能」新纪元
- 每个行业都将诞生自己的Manus生态
这场由中国人主导的AI革命，正在打开潘多拉魔盒——不是取代人类的焦虑，而是释放创造力的曙光。当机器学会持续进化，人类终于可以专注于那些真正需要智慧和想象力的领域。
