2周前，manus刷爆朋友圈，有些自媒体直接吹爆又一个“deepseak”时刻，加上采用邀请码的机制（有饥饿营销感觉），很少的人能体验到。看着case是挺牛逼的，有待自己体验与认证。下面我结合它官方提供的案例，做一些能力剖析，同时浅谈对于未来的趋势。
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Manus AI智能体的革命性体验，带你领略AI替代人的未来趋势。 核心内容： 1. Manus智能体与传统LLM的区别与优势 2. Manus案例剖析：自主规划、多agent协作、任务过程透明化 3. Manus对比传统agent的突破与创新
2周前，manus刷爆朋友圈，有些自媒体直接吹爆又一个“deepseak”时刻，加上采用邀请码的机制（有饥饿营销感觉），很少的人能体验到。看着case是挺牛逼的，有待自己体验与认证。下面我结合它官方提供的案例，做一些能力剖析，同时浅谈对于未来的趋势。
这次manus被称为agent，又叫智能体，不了解的同学很懵，与LLM的区别是什么。
其实agent本身也不是一个新概念，理论概念是上世纪90年代，真正潜力释放是在2022大模型出来之后。
用Anthropic公司的一个定义"智能体能够动态地决定自己的执行流程和工具使用方式，自主掌控任务的完成过程。"
通俗一点描述: agent是具备规划和调用各种工具来完成复杂任务的小助理，过程需要大模型去赋能。这个给利用大模型做各类应用提供可能性。LLM based的chatbot类型是给建议，agent是可以直接自主决策和完成任务。
举个例子，比如有个任务是:"一名初中物理老师，正在准备讲授动量守恒定律。您能否创建一系列清晰准确的演示动画，并将它们组织成一个简单的HTML演示文稿"。
之前大模型能给到是怎么制作这个概念脚本示例,使用者需要复制代码去其它开发环境中执行，还需要他懂代码知识和测试。
-（不需要人介入或者有一些技术背景的人预先编排好工作流）自主规划和跟据反馈动态调整完成特定任务，大众之前的认知还停留在聊天工具层面；
-多agent协作，有规划任务与追踪进度的agent, 有执行开发任务agent，可以像人一样操作电脑;
-另外将任务过程步骤透明，还有个屏幕看到他的虚拟机执行过程（类似于deepseak r1显示推理过程细节）。
特点：任务类型基于搜索（信息寻找）与整理，加上分析和可视化。
实现上:可以对比manus之前agent通常玩法，（因为笔者本身过往有一些agent智能体搭建经验，将我构建旅行攻略agent的工作流分享出来）。
之前:agent制作者，很多人参与agent搭建。跟据需求场景任务（文本生成类任务），人工按照一定步骤拆解，每一个步骤，用prompt设置好他的任务目标（相当于每一步一个大模型或者调用外部的插件，下面2个图），整合一起生成1个结果。（过程需要人工拆解，编排和设置prompt)。
现在: manus这种，agent自主任务规划和模拟人与外界系统对接，我猜测实现上是将几类任务能力的训练出来，就像deepseak R1的推理模式一样。这个可能是以后agent在AI应用层发挥作用的一个趋势，终极是直接将专项任务规划和拆解泛化成agent的固有能力，不需要开发者拆解和规划与调试。
因为没有亲身体验到，这个demo的样例是不是省略了一些出问题或者需要调整的步骤；其次是大模型本身也会有幻象；最后是这里调用的第三方工具比较有限（主要是网页开发和可视化）。
趋势上我的思考整理如下:
AI使用门槛变低，之前还要求prompt技能到workflow的技能|agent编排技能，变成大模型内置技能。很多套壳大模型的workflow型agent要消亡。
强rule或者人工干预的workflow要死，转而agent自主安排任务和根据反馈进行调整。未来可能不需要很多软件定制开发，而是智能体直接可以实现。
虚拟机上操作，还有视觉模型监控这个过程，模拟人未来可能与物理世界交互（通向AGI）。
未来大模型负责规划，小模型负责专项任务的解决。未来的壁垒或许在于训练垂直的小模型。
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