今天，曾炒至10萬的Manus免費開放注冊了。

符合這兩年AI資訊一貫“階段性沉默、點狀式爆發(fā)”的傳播特點，僅是一則50余個字的資訊，相關話題熱度便不斷飆升。

得不到的永遠在騷動，這個被稱為“創(chuàng)造了AI Agent 的DeepSeek時刻”的產品，曾在一夜爆火后，因為邀請碼一度炒到5位數(shù)，陷入了是靠著營銷號帶節(jié)奏的“饑餓營銷”的爭議，此后聲量漸歇。

5月12日晚上11點，Manus發(fā)布公告表示，Manus即日起向所有人開放，無需等待；所有用戶將一次性獲得1000積分獎勵，同時，用戶每天還能免費獲得300積分（相當于一次使用機會）。

值得注意的是，不同于目前國內其他AI搜索產品，如DeepSeek、Kimi、元寶等幾乎都是0門檻、完全免費開放的，而Manus的任務規(guī)劃、決策和輸出生成都需要消耗積分，任務越復雜或越長，所需的積分就越多。這在一定程度上限制了用戶的使用次數(shù)。

不過，目前Manus開放的仍是國際注冊，中文版本還在開發(fā)中。

不管早期評價多兩極分化，大家對“終于能用上Manus”這件事的期待值還是拉滿了。

用起來怎么樣？

兩個多月前，在Manus推出前夕，Manus創(chuàng)始人之一的張濤對這個新產品的定義是：“我們定義了一個新賽道?！?/p>

那到底有多新呢？

簡單來說，底層技術上的突破難說，但至少初步定義了一個從去年底就飽受討論的問題——一個AI Agent產品的形態(tài)應該是什么樣的？

我首先問了一個重點在于信息整合方向上的問題，讓Manus詳細講解一下赤壁之戰(zhàn)，以報告的形式具體描述戰(zhàn)斗經過，同時結合地圖與地形可視化進行說明。

對于第一次使用Manus的人來說，Manus呈現(xiàn)出來的思考過程多少會眼前一亮，Manus先是創(chuàng)建了一個工作流，把它接下來要做的事情細分。

有趣的是，不同于其他AI搜索軟件，Manus直接把信息溯源放在了工作流里。比如在整理歷史背景和相關地圖資料時，它打開了維基 百科和百度百科。

邏輯性很強，姿態(tài)標準，從溯源結果追溯也能避免一定程度的AI幻覺（此處重點批評DeepSeek）。

最后，Manus幫我生成了4個文件清單，除了最終整合完的一篇2000多字的完整報告——引言、背景、經過、結果和影響……面面俱到，還有詳細的Todo list工作流以及圖片文件，其中關于戰(zhàn)斗經過還單獨拎出來一份。

值得注意的是，其中那張圖片，Manus應該還是在一個大地圖里截圖出來的，雖然能在思考過程中追溯來源，但最終生成結果還是缺少圖片來源標注。

接著，我又再問了一個主觀性更強的問題：用關鍵詞概括Manus的優(yōu)勢，以及面對“套殼”爭議，如何定義通用AI智能體以及理解現(xiàn)階段AI應用落地的著重點？

這次Manus顯然更智能了，再復述完我的問題后，它沒有自行猜測我的需求去分析，而是首先反問了我的具體需求和關注點，還給了一些引導思考的關鍵詞。

緊接著，才開始了它的具體工作。這次，Manus整整給了我10個附件，包括完整的報告以及相關的參考資料和中間分析文檔。

而這一次，我在prompt中其實并未提及需要幫我整合成一份完整報告，但Manus還是給我寫了篇論文——包括了摘要和參考文獻。

截至到這一步，Manus整體表現(xiàn)都不錯，不同于其他AI產品還需要用戶研究如何提出更好的prompt，Manus用戶只要提出簡單的文字需求，Manus就可以自主工作，并交付成型產品。

唯一的缺點就是，真的太慢了，上述兩個任務，Manus花費的時間都需要10分鐘，而且后面這個顯然更為復雜的提問，花費的積分已經超過300，相當于，如果我把1000積分用完后，靠著每天300積分的免費額度，我甚至拿不到一份完整報告。

任務完成后，Manus還引導我進行網(wǎng)頁部署。

這一次是漫長的25分鐘……

這次結果反而讓我有點失望。

直接說，就是丑。相當于一個網(wǎng)頁框架，直接填文案，你看不到任何的UI設計。

PConline綜合看到不少體驗后的網(wǎng)友評論：做PPT不如另一個定位國際市場的Agent產品Genspark，網(wǎng)頁不如字節(jié)的扣子。

顯然，從內測走向公測，Manus仍處于產品的早期階段。AI迭代速度之快，讓競爭變得極度激烈，特別是國內的AI團隊在模型訓練和產品創(chuàng)新等方面的表現(xiàn)都尤其出色，這也是市場一直說的，國內AI產品很難有先發(fā)優(yōu)勢。因為后來居上的太多了。

但Manus的出現(xiàn)至少指出了前進方向。

是否套殼不再重要

從工作流里其實可以明顯看出，Manus的工作模式相當于在云端設置了一個“虛擬機”，在虛擬機里去跑代碼——它自己有個操作系統(tǒng)，自主上網(wǎng)，跨平臺、跨網(wǎng)頁調用API完成任務。

其實就是將復雜任務拆解為多個子任務，并動態(tài)調用不同的Agent或工具來執(zhí)行每個子任務，最終完成整體任務。

其中重點是，對用戶的指令沒有那么“嚴格”了。

正如此前Manus團隊曾表示，AI 瀏覽器不是在瀏覽器里加 AI，而是做給 AI 用的瀏覽器。

市場給了AI 2年多的發(fā)展期，這2年多的時間里，大家基本的共識是，先投入，先All in，尋求技術突破的前提下，AI更多是工具，講的是模型能力，所以才有風靡一時的“指令”。

而在最近紅杉第三屆AI峰會上，新共識出現(xiàn)了。

據(jù)“AI深度研究員”文章報告，峰會提出AI商業(yè)模式轉型：下一輪 AI，賣的不是工具，而是收益。

從賣工具到賣協(xié)作，最終走向賣成果——未來AI應用的核心問題，不是模型能力，而是“是否能跑起來干活”。不是誰模型參數(shù)更多、推理速度更快，而是誰能把結果交付閉環(huán)，誰就擁有了客戶預算。

紅杉認為：“AI 應用價值將超越模型本身?！?/p>

從這一點回過頭來看Manus，Manus是全球首個通用Agent，扣子空間和百度前不久發(fā)布的心響都是這個方向，即在獲取用戶的指令后，可以自主規(guī)劃與多智能體協(xié)作。

值得注意的是，據(jù)剁椒Spicy消息，心響App的一位產品經理表示，團隊正是看到了Manus爆紅之后，加班加點一個月，打造了心響App。

正如上文所述，Manus至少讓市場看到，現(xiàn)階段一個真正的AI Agent應該是什么樣的。

“Attention 不是 all you need，解放用戶的 Attention 才能重新定義 DAU”，Manus團隊曾分享。

Manus創(chuàng)始人肖弘一直強調的觀點是：模型商品化。大家去做use case、去解決具體的問題?！@是應用層。

而對AI應用類產品來說，是否“套殼”便不再重要，Manus的核心優(yōu)勢從來不是大模型，而是通用性、解構性，如何做好任務規(guī)劃和執(zhí)行框架，以便更好調用多個智能體。

模型能力是一回事，但落到用戶層面，如何順暢地用到自己的具體工作中，是另一回事。