Manus是由中国团队Monica.im开发的通用型AI智能体，其核心定位是通过多智能体协作实现从任务规划到交付的全流程自动化。以下是其关键信息整理：
一、核心优势
1. **任务自动化能力**
采用”规划-执行-验证”三模块架构，通过蒙特卡洛树搜索算法拆解复杂任务（如将股票分析分解为数据采集、建模、可视化子任务链），支持跨平台调用浏览器、代码编辑器等200+工具链完成实操。在GAIA基准测试中以86.5%准确率超越OpenAI同类产品。
2. **场景覆盖广泛**
可处理简历筛选、旅行规划、代码生成等40+场景，例如：
• 上传10份简历自动生成带排名建议的Excel表
• 分析特斯拉股价趋势并部署交互式网站
• 解压文件后自动生成HTML旅行手册
3. **持续学习机制**
支持长期记忆存储和自主学习，能根据用户交互优化任务执行逻辑，例如记住用户偏好的输出格式（如优先Excel）。
二、主要缺点
1. **技术依赖风险**
未自研底层模型，依赖Claude、DeepSeek等第三方API，存在功能整合风险。
2. **成本与可靠性问题**
单次调用成本约2美元，普通用户难以负担；任务中断率约3.7%，长任务需频繁Checkpointing恢复状态（性能损耗5-8%）。
3. **灵活性限制**
需预设工作流程，无法适应高度个性化需求；涉及知乎等验证机制的网站成功率仅72%。
三、使用方法
1. **注册流程**
• 访问官网https://manus.im，通过邀请码激活（优先企业/学术邮箱）
• 支持谷歌/苹果账号登录，但需等待内测资格审批
2. **典型操作步骤**
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输入指令：”分析Q1销售数据，生成增长率对比图表并输出10页PPT”
→ 系统自动拆解为数据抓取→建模→可视化→网页生成
→ 支持实时查看进度或追加指令（如”增加SWOT分析模块”）
→ 成果以Excel/PDF/网页链接形式交付
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3. **效率优化技巧**
• 使用”/set-preference”指令固化常用流程（如数据分析报告=动态交互式图表）
• 大型任务分段执行，添加”分阶段交付”指令避免超时
四、注意事项
1. **隐私安全**
敏感任务需启用”本地沙盒模式”，限制数据留存时间；避免上传含个人隐私的原始文件。
2. **错误处理**
• 任务卡顿时输入”试试别的方法”触发算法切换
• 输出结果偏差时可追加”排除2024年前数据重新计算”
3. **当前限制**
• 连续操作超过30分钟建议手动保存进度
• 文本处理超过上下文长度会失败，需拆分任务
Manus作为AI从”工具”向”协作者”转型的代表，其价值在于通过自动化释放人力，但需结合具体场景评估使用成本与可靠性。建议新用户从结构化任务（如简历筛选）入手，逐步探索复杂场景。
