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一夜爆火!自称全球第一款!专家发声
来源: | 作者:AI小秘书 | 发布时间: 2025-03-08 | 171 次浏览 | 分享到:

近日,自称“全球第一款通用Agent产品”的AI产品Manus在一夜之间爆火。其真实效果如何?AI Agent与其他AI大模型有何区别?“DeepSeek可以说是一个‘思考助手’,Manus则是一个‘执行助手’,可以执行我们下达的任务。”3月7日,广东工业大学信息工程学院副教授卢永毅向南都记者说道。


对于Manus在国内的火爆,华南理工大学电子与信息学院教授金连文向南都记者表示,大众应当客观地看待,人工智能最大的价值在于提高生产力,本质上是一种工具,不应过度吹捧。“Manus在核心技术方面的突破并没有DeepSeek那么大,目前仍旧处于发展阶段。”


专家:核心技术突破没有DeepSeek大


Manus官方介绍,其能通过独立思考和系统规划,在自己的虚拟环境中灵活调用各类工具,编写并执行代码、智能浏览网页、操作各类网页应用,为用户直接交付完整的任务成果,而非仅提供建议或答案。


其官方发布的视频中展示,Manus完成了15份简历的筛选工作,从解压简历压缩包、浏览简历、记录重点内容,最后给出候选人评估的电子表格。


南都记者注意到,Manus官网显示,产品处于非公开测试阶段,使用需要邀请码。其官方微博则是一片空白。


3月7日,华南理工大学电子与信息学院教授金连文向南都记者表示,大模型Agent技术在学术界已经研究了一两年,国内外的一些大模型也用过这个技术,“不过Manus在应用方面,目前看起来还是很惊艳的”。


他认为,Manus技术难点在于它基于大模型基座技术和智能体技术进行系统性的工程优化,能精准理解用户需求并利用智能体及相关工具逐步进行实现。


首先,它利用大模型基座要把用户下达任务进行很好的理解,并精确地分解为一个个子任务,并制定执行计划。其次,由于用户的需求不同,Manus需要通过多智能体来执行子任务,或者调用不同的工具去完成对应的子任务,在此过程中智能体之间可能还需要进行动态协调和整合。


最后,Manus还要对做出来的结果做智能评估,判断是否符合用户需求并整合出最终结果反馈给用户。“在这整个过程中有很多技术细节,涉及复杂任务的精准分解、执行计划、工具调用和高度工程化整合,如果要全部做好是非常不容易的。”金连文说道。


对于Manus在国内的火爆,金连文认为大众应当客观地看待,人工智能最大的价值在于提高生产力,本质上是一种工具,不应过度吹捧。“Manus在核心技术方面的突破并没有DeepSeek那么大,目前仍旧处于发展阶段


“DeepSeek可以说是一个‘思考助手’,根据我们的提问给出建议和答案,就像是‘大脑’。Manus则是一个‘执行助手’,要执行我们下达的任务,比如筛选我们给出的简历。”广东工业大学信息工程学院副教授卢永毅向南都记者解释。


他认为,面对一些重复性、事务性的信息处理类任务,这类AI Agent产品都可以帮人解决,例如帮用户规划旅游日程,并调用软件直接为用户订票等。


他表示,这类AI Agent产品的内核与DeepSeek等大模型相似,但能直接与各种软件交互,实现自动化的执行,是一种人机协作的新方式。“目前也有其他AI产品开发出类似的功能,只是涉及的应用领域没有这么广。”


人大代表:AI迈向产业化发展新阶段


从火爆全球的DeepSeek,到横空出世的黑马“Manus”,当下中国人工智能领域的发展状况如何?


3月7日,全国人大代表、福建社会科学院副院长黄茂兴告诉南都记者,中国人工智能领域的发展状况正处于从技术追赶向局部领跑转型的关键阶段,其全球地位呈现出“综合实力跃升、应用优势显著、基础研究追赶”的复杂图景,是第一梯队的挑战者与规则重塑者。既受益于数据与场景红利,也受制于基础研究短板与地缘博弈。


“未来,中国将需要在技术自主性、生态开放性与治理包容性之间找到平衡,方能实现从‘AI大国’向‘AI强国’的质变。”


他介绍,2020年至今,是中国人工智能发展的应用深化期。随着AI基础建设不断强化,AI应用日益广泛,中国AI迈向产业化发展新阶段。2024年,中国已初步构建较为全面的人工智能产业体系,相关企业超过4500家,核心产业规模已接近6000亿元人民币,产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。“DeepSeek的诞生,标志着中国通用人工智能研发进入新阶段。”


黄茂兴表示,中国人工智能的当前面貌呈现出“应用领跑、基础追赶、规则重塑”的复合特征。其核心特点主要包括技术路径从“追赶并跑”向“自主创新”转型、应用场景驱动商业化落地的产业生态,以及政府与资本协同发力的政策导向。


“其亮点与优势主要表现在应用场景的广泛深入、算力基础设施的规模化优势、开源生态的快速崛起以及垂直场景的技术突破。”他说道,其劣势主要有基础研究薄弱与原创性不足、地缘政治与供应链风险、初创企业的生存困境,以及数据安全与伦理治理短板等。