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本文由作家投入九派新闻直播九派圆桌《manus爆火，套壳如故革命》商议时的发言整理而成，发布前经作家审阅

【1】manus更多是个营销事件

manus向平时的非专科东说念主士很好的解释了什么是 AI 智能体，天然东说念主工智能相比火爆，但走入无为家庭有点远的。平时东说念主一定柔和的便是，你跟我的执行生计有什么关系。

它谈到说我可以看简历、筛简历，在许多企业内部，职工需要写简历， HR 需要看简历，司理层需要招东说念主。全球一下子就能够阐明到，蓝本一个智能体能作念简历使命；以后我在口试的时辰，过的第一关可能不是东说念主，是 AI，让 AI 挑选，而不是东说念主类挑选。要是 AI 这关都过不去，就没契机见到真东说念主了。

另外，这个名字也挺好的，解释了智能体是什么，便是脑袋和手的关系。它是手的延长，这个类比不一定准确，学术上经不起推敲，但不妨碍平时人人阐明：你便是替我干活的，你便是替代我的双手的。

咱们用的许多软件，不论是豆包，如故通义千问、智谱等AI 器用，都有一个界面叫智能体，你点开阿谁智能体，他跟你互动如故问答机器东说念主，并不是完成一个任务，manus 告诉全球，智能体不是一个问答机器东说念主，是帮你完成一件使命。

另外，它还卖了一个办法，叫全球第一个通用智能体，事实上，它离通用还差太远，达成 AGI还很远很远，但它把办法宣传出来，占了一个很好的身位，这么就引起了许多东说念主的风趣，通用的东说念主工智能来了，那我是不是被替代掉了？

它的爆火与 deep seek 是王人备不一样的。DS是我拿任何居品过来，你来用，你以为好，就保举给别东说念主。全球一说念来用，它成了全球互联网居品用户增长最快的一个APP。manus 是反其说念的，它知说念要是硬搞，可能经不起太多的东说念主来质疑、使用、破解，于是摄取了一个邀请码的方法，设了一说念饥饿营销的门槛，调取了许多东说念主的风趣心。

一句话，我以为更多是个营销事件。

从媒体报说念来看，仍是有投资方和manus接洽，咱们也看到了阿里和它达成了相助。这是一件善事情，对于AI限制的投资，从投资东说念主的角度来看，投资偏好不存在说本事珍爱或者是运用落地，只看投资报酬。投本事，它就意味着投资大，风险大，受益大，投运用，他可能就会看，运用的门槛有多高？TO B 如故 TO C 的？二者的投资逻辑不太一样。

manus说他是一个运用落地的故事，非本事，一朝要谈 AI 的本事，就一定要谈三件事情：算力、算法、数据，要是这三个都跟你不雄壮，简略率本事跟你无关， manus 很少提到它在算力方面的上风，算法和数据的松弛简直都莫得。更多是若何去多场景的本事达成：作念了无数的交互体验和公式化动作，这里的投资逻辑天然便是运用了。

manus我方的宣传是偏 to C 的，看起来的应该是个 C 端败坏者的AI 助理 、AI 助手的变装。

不同的基金，不同的投资东说念主，选择不太一样，朱啸虎相比矍铄，投运用，他以为在中国能够把运用作念好是相比有主理的。但咱们也知说念，咫尺 AI 限制，中国最有价值的投资公司，笃定是深度求索。投资东说念主不会因为说领会到热门，去更正太多投资逻辑。他会看限制里的标的，投资报酬和能看得懂的生意方法。

许多东说念主柔和，机器会不会替代东说念主，图灵奖获取者杨立昆证据，认为基于当今的 transformer 架构，不可能走向信得过的通用东说念主工智能，平时东说念主也不要那么惊恐、垂死。天然 ai 发展很快，但替代东说念主，咫尺从本事底层上来说，作念不到，没这个可能性，不要去信许多的那种博流量的言语，地说念是贩卖惊恐。

但从使命的角度来说，咱们许多东说念主会感到畏忌，会不会被东说念主工智能所替代，这里我的谜底相称笃定：yes，况且仍是发生、正在发生，有些工种会因为 AI 的出现隐没掉，比如客服和接线员， 你接电话的阿谁对方是一个东说念主如故一个东说念主工智能，大部分东说念主仍是分不知道了。

天然，AI 的出现也会创造出无数新的岗亭。好意思国有个相称着名的公司，叫 salesforce，全球排第一的 crm saas 软件公司，市值简略是3000多亿好意思金，公司的CEO 2024年底晓示2025年不再招聘软件工程师，为什么呢？因为平台 agent force 仍是提高了30%的使命成果，大部单干作， AI 就能完成。

但需要无数的招聘销售东说念主员帮他卖agent force ，平时的人人要深信，要是无谓 AI，就好像蒸汽机出现，大马路上仍是有了奔突车，你还当一个马车夫，干嘛不学一下开车？AI 带来的便是才能服务成果的提高。

咱们知说念汽车工场有汽车活水线，牛奶工场有牛奶活水线。这些活水线中枢是机器，东说念主类属于配套，改日才能活水线要是出现了，使命的东说念主可能便是 AI 的配套。但这并不虞味着，东说念主就莫得使命了。如故有东说念主要作念汽车假想、缠绵、宣传。

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【2】将来简略便是多智能体协同

AI 驱动的决策与之前系统驱动的决策有个不一样，便是端到端的才智。

什么叫端到端的才智？我举个例子，2016年， AlphaGo 击败了李世石之后，东说念主类棋战再也下不外东说念主工智能了。围棋有361个落点，每个落点的可能性是个天文数字，AI 来作念决策，并莫得说缠绵、阐明，只把图案和章程告诉它，它就能告诉咱们下一步，这便是端到端的才智。

改日通用智能体提供端到端的解决决策才是主流。我认为当今阐明意图，再缠绵，再作念施行的决策，这是一个经典的东说念主类线性解决问题的方法，反映速率相称慢，而咱们大脑解决问题是并发筹划的，好多神经元连一块儿组成了融会体系。当今的智能体运用，靠汇集并行筹划，完毕还得用线性方法再解释一遍，再接着处理，这就好比把本来启动得挺高效、像大海一样的汇集体系，弄成了一条小水沟，成果彰着不高，不经济，不合算。

最佳的方法是多个大模子协同，一个轮廓的大脑决定哪些参数起作用，几个大模子协同给决策，将来简略便是多智能体协同。一个智能体把一切都处理、很难，东说念主类都有不同的专科单干，咱们字据我方的才智都会有不同的擅长限制，改日的智能体也会如斯，这内部就牵涉到多智能体协同，比如法式在那处、如何界说法式，如何范例。

这是 manus 给咱们建议的很进犯的问题，一个系统智能的问题，不是单一智能的问题，针对东说念主、机、环境三个步调，要是协同法式只是某一个，譬如说地说念的 AI 法式，不探求东说念主、不探求环境，简略率不成，将来 AI 运用发展，这个越早设备，会越早地把资源上风阐扬出来。

manus被说套壳，我以为不是问题，中枢问题是用了别东说念主的基础大模子之后，作念了什么？举个例子，有些东说念主说我作念行业大模子，需要另外提供一些数据集，字据我的场景需要，在别东说念主的基础上再进行老师，从而出动为相比合适行业场景的大模子。它是一种微调本事，我不知说念manus有莫得作念。咫尺公开数据莫得，也莫得宣传，要是莫得作念这件事情，地说念用基模再加上教导词工程，再加上 python 的设备代码环境，就完成了工程化，坦率来讲，门槛太低。它对于意图识别任务、缠绵、施行的监督、价值不雅对王人，要是都只是用教导式工程来作念，那简略率稍稍复杂少许的任务就会协同不了。

天然，公众也不要小看 manus干的使命，工程化这件事情很难，有个测试基准GAIA（通用东说念主工智能助手的测试法式），manus 的熟识得益可以，比 OpenAI的operator、 deepresearch要强，证据工程量作念得很可以，至少教导词、工程本事，其他的小气用作念的很好，这里折射出了另外一个创业的契机或者挣钱的契机。你挑一两个相称熟悉的限制，用当今的 AI 大模子，再加上教导工程和写代码的本事，你很可能作念出一个相称好用的 AI 助手出来。

有东说念主会问，测试基准的办法是什么？建树一个评测法式来评测 AI 的系统器用，测试智能体的，参与者有 meta。法式相比巨擘、严肃，但只是是一个法式良友。全球可以看一下 deepseek v3模子和 r1模子亮出我方考过的法式，你会发现他们的测试集可能有几十上百个，其中有个很进犯的法式GPQA——博士商量生水平的基准测试，deep seek R1 模子考了70多分，东说念主类干系限制的博士平平分数65分。要是不是干系限制的，可能只可拿到30多分，反过来看manus，它能拿出来 PK 的测试集杰出少。

这就好比说咱们去熟识，有一个东说念主说，全寰宇所有这个词的考卷都来一遍。有东说念主会说我就会一科。看成一个通用agent ，就给东说念主嗅觉有点单薄。

从全球的角度来说，开源生态相比富贵的持续都偏本事，不偏运用。譬如说linux 开源社区，很狠恶的，还有 java 开源社区、app ，这些都偏本事、太偏底层，但一朝到了运用层，持续很少开源。举个例子，咱们说开源的 ERP、开源的办公协同软件，开源的 CRM 软件，这些在所有这个词这个词业界生态的声息很小。

linux一定是个很进犯的主流操作系统之一，无数的东说念主作念孝敬， AI 限制简略会效用一样的逻辑，要是偏本事，开源会是一个可以的选择，要是智能体框架开源，我持保守的格调，智能体偏运用，这种居品闭源能够走得更远少许。

开源持续意味着步调员作念孝敬。步调员对于业务许多场景不那么了解，致使不那么在乎，更快活炫技，说算法多好，问题解决的可复用性、通用性多好、成果多高，这些东西在运用步调里，可能不是最进犯的，好的客户体验才最进犯。

【3】transformer 架构的才智仍是压榨到极点

AI 起始的哪个处所落地，得看投资报酬，哪个处所投资报酬最大，落地就最快。当今看，报酬排第一的是金融，deepseek 的母公司便是幻方量化，作念金融投资的私募股权基金。事实上许多基金公司，很早就无数使用机器学习、东说念主工智能，在大说话模子还莫得出来之前，当初的卷积神经汇集或者说机器学习运用就相称多。

股票便是涨和跌。卷积神经汇集字据无数的数据网络来作念推测，推测来日是涨如故跌，第二个限制是生物制药、医疗。许多 AI 众人，实验室背后都跟制药、生物筹办系， AI 教母李飞飞在斯坦福的实验室，就跟许多医疗机构有相助。她是三院院士，有个院士头衔就跟医疗筹办，2024年诺贝尔奖获取者用deepfolder 发现了卵白质折叠，执行便是生物医药的问题。

一个 agent要能够很好地完成任务，是挺耗算力的，需要烧许多 token 。咱们知说念某一个企业部署了一套deepseek，就但愿通过它去卖钱，一个月亏了四个多亿。他发现这个账若何算不解白了，这里意味着好东西是有代价的。

不知说念全球有莫得刺眼到，往日OpenAI每次发布居品，全球颤动，但最近上线了一个居品GPT4.5，热度简直不高。不如 manus。GPT4以后，transformer 架构的才智可以说仍是压榨到了极点了，4.5出来之后莫得产生颤动效应、GPT5的难产，证据了一件事情，要是底层架构莫得新的变化，将来后续的版块都不会发生量变，可能是一个微调的办法，不会产生数目级变化。

另外我念念多说一两句，在AI期间，家长对于小孩的培养，领先，填鸭式的应考耕种简略率是不成的，要是小孩被耕种得莫得童年、莫得乐趣，厌学，您可以停手了，再耕种下去这个孩子到高中阶段，会片刻间一脚踏空，第二，让年青东说念主有念念象力、有创造力，比他懂什么更进犯，哪怕他轻易少许、捣蛋一下，不要去指责他。乖孩子在 AI 期间，可能便是个没用的东说念主，天然轻易下不是去危害社会。终末，让他有一个我方的深爱，有一个我方可爱的事情，快活始终干的事情。改日就爱色色，东说念主类的使命现象会是什么神色，咱们果然无从浮现，然而咱们知说念，要是一个东说念骨干着他爱的事情，不论是使命如故生计，能够郁勃承诺，这也许是一种相称好的生计现象。