《manus没有秘密》
在 2025 年 AI 行业蓬勃发展的浪潮中，庄明浩在《屠龙之术》播客相关文档里，围绕 AI Agent 展开深度探讨，以 Manus 为切入点，对 AI 行业现状、技术演进、产品实践、市场争议等方面进行了全方位剖析。
AI 发展脉络梳理：从 1.0 到 2.0 及 L1 - L3 进阶
AI 发展历经变革，AI 1.0 时代存在单领域、多模型的局限，数据标注依赖人工且各数据集与模型相互孤立 。AI 2.0 时代凭借超级海量数据与无需人工标注的优势，借助一个基础模型就能执行多种任务，实现了跨领域的突破。
文中提出 AI 发展从 L1 到 L3 的概念，L1 阶段的 AI 如聊天机器人，具备基础对话能力；L2 阶段的智能体开始展现推理和协助创造的能力；L3 阶段则期望实现更强大的通用智能，能够完成复杂的组织工作等，但目前行业处于 L2 - L3 之间的发展阶段。
Manus 深度解析：产品亮点与实践挑战并存
Manus 作为通用 AI Agent 产品备受关注。在功能表现上，它能处理复杂任务，像分析特斯拉股票时，涵盖市场情绪评估、技术分析、竞品对比等多环节，并生成报告和交互式仪表盘。在 GAIA Benchmark 测试中，Manus 在不同难度等级的任务上取得了一定成绩，展现出其解决复杂问题的潜力。
不过，Manus 在实际使用中也暴露出诸多问题。处理复杂任务时，若遇到数据不完整或网址错误等情况，容易出现任务中止的状况；在长上下文场景下性能会下降；服务负载高时，甚至无法创建任务。这反映出其在稳定性和适应性方面还有较大的提升空间。
行业争议焦点：套壳质疑、开源与创新之辩
Manus 面临着诸多争议。一方面，有人质疑其为套壳产品，认为很多基于现有模型开发的应用缺乏技术壁垒。像 Perplexity 等产品就曾被怀疑是套壳，市场上也确实存在大量依赖已有模型的应用。但实际上，判断一个产品是否为套壳不能仅看表面，还要深入分析其背后的技术研发、细节优化和产品运营等多方面因素。
另一方面，开源方案的快速发展也引发了讨论。虽然开源使得技术门槛在一定程度上降低，手搓 demo 变得相对容易，但从 demo 到成熟产品，中间还需要大量的工作，包括需求挖掘、细节完善和宣传推广等。在 AI 领域，关于模型与产品的关系也尚无定论，OpenAI 的 Deep Research 基于 o3 模型微调，以及 DeepSeek 的模型即应用模式，都促使人们思考在 AI 时代，产品和商业模式创新与智能创新之间的关系。
行业展望：竞争格局与未来发展趋势
从竞争格局来看，头部公司在 AI 领域具有强大的影响力，OpenAI 规划统一的 GPT - 5 模型，并且推出高收费的 PhD Level Agents 服务，展现出其在技术和商业布局上的野心。海外独角兽企业也在积极布局，ARR（年度经常性收入）成为衡量企业发展的重要标准，各企业都在努力从技术研发、产品创新和市场拓展等多方面提升竞争力。
随着 AI Agent 时代的临近，对用户而言，需要学会像 “老板” 一样与 AI 交互，合理分配任务、给予反馈。对于整个行业来说，2025 年充满挑战，无论是技术的持续突破、产品的优化完善，还是市场的规范和竞争，都需要从业者不断探索和创新，在争议与机遇中前行，推动 AI 行业迈向新的高度。
