Manus（智能体）产品使用体验评价报告.docx

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1、ManUS智能体产品使用体验及技术讨论报告一、产品定位与核心理念ManUS团队提出的核心理念是nLessstructure,moreintelligence11,即减少对AI的结构化约束，更多地发挥模型自主进化的能力。他们明确指出传统的浏览器应用场景中存在人机交互冲突的痛点，因此推出了独立云端浏览器，让Al能够更自主地进行操作，从而提升使用体验。二、产品特性与未来体验战略ManUS产品的未来体验被概括为三个关键策略（三板斧）： 配电脑：Al可自主访问浏览器、工具（云端浏览器），减少用户的手动参与。 开放权限：能够便捷地接入私有APl和权威数据源（如金融指标）,提高AI的实际应用效能。 动态培训

2、：允许用户实时通过反馈方式调整Al行为，例如设定输出格式或特定需求，类似培养实习生，经过短期使用即能实现高度适配用户需求。三、商业价值与创新指标ManUS提出一种全新的用户价值指标体系fzAgenticHoursperUser（AHPU）zz,即用户委托Al完成任务的总时间效率，强调Al的任务并行化潜力以提升整体生产力。通过优化KVCaChe、推理时延压缩和流程精简等方式，目前已实现了大幅度的成本降低（单任务成本已降至2USD且仍在持续下降），有望有效破解Al产品的商业化瓶颈。四、技术特点与竞争优势ManUS强调Al的未来在于劳动力扩展（LaborSCaling）,允许用户以管理者视角同时高效

3、管理多个Al智能体。为巩固竞争优势，他们采用了以下关键技术路线： 代码优先策略：充分发挥LLM原生编程能力，实时动态生成代码（just-in-timecoding）o 多模态网页交互：超越传统MarkdOWn解析，Al可自主处理网页内容，实现自主点击与交互。 动态学习机制：通过实时用户反馈调整AI模型行为，而非单纯依赖参数微调。从微信群用户体验分享来看，这一组合技术使Al自主规划、执行任务能力显著提升，甚至包括错误自动修复、工具调用以及代码自动生成等复杂操作。五、技术讨论热点微信群内技术讨论集中在以下几个关键点： FunctionCaH与JUSt-in-TimeCOCling对比：CManUS

4、团队认为传统的functionCaII交互效率较低，已经采用更先进的实时编码模式,即just-in-timecodingoUAd-hocCOding的方式能有效减少ConteXtSWitCh和参数传递损耗，提升AI任务处理的整体效率。 工程化能力与安全问题：CManUS在functionCaI与外部APl调用方面做了大量的工程优化，实现模型驱动与工具调用高效融合。但同时提出安全性问题（例如Al生成代码的安全性）尚需进一步增强，可通过加入Al代码评审机制提升代码安全。 产品表现对比：nPPT生成效果尚不及百度或WPS等已有积累的企业，体现了原生技术积累的重要性。CManUS在金融数据分析、多因子

5、分析、网页信息获取方面表现卓越，用户反馈称赞其规划+AI代码+数据提取整合表现突出。六、市场竞争优势与团队战略ManUS团队的竞争优势源自： 快速迭代能力：短周期内快速适应技术变化，远超大公司冗长决策周期。 灵活技术架构：避免层级束缚，迅速应对用户反馈和技术升级需求。 独特认知与坚定信念：坚持非主流路线，形成差异化竞争优势。七.用户反馈与展望总体上，用户普遍肯定ManUS团队强大的工程能力和清晰的产品战略路径。ManUS团队展示的强大规划、代码生成、自我修复与工具调用能力获得用户高度认可，认为代表未来智能体发展趋势。但也指出某些应用场景（如PPT生成）还有待进一步提高。综上所述，ManUS以其

6、独特的技术创新、清晰的战略定位及高度的产品实践能力，获得广泛关注与积极评价，未来具备强大的商业化和技术拓展潜力。八、深度总结与启发ManUS的实践和理念展现了一种突破性思维模式：未来的Al不再依赖预设好的结构，而是依靠自身强大的推理与适应能力，不断进化并自我完善。这种模式提示我们重新审视Al与人类的关系，技术的进步不再是简单的“效率提升，而是潜在的“人类能力重构。我们正处于一个关键的节点：Al的真正价值不再局限于帮助人类完成任务，而是为人类创造一种全新的协作模式与互动范式。ManUS所展示的路径清晰地表明，这场技术革命的本质不是简单的工具迭代，而是人类与智能体共同进化的时代正式开启。ManUS

7、的探索与实践给业界带来的最大启发是：未来属于那些敢于放弃旧有认知边界、充分信任Al自主进化能力的人。Manus（智能体）产品使用体验评价报告报告概述本报告基于2025年3月5日至3月6日的用户反馈、微信群讨论及闭门分享会内容，系统分析了ManUS智能体的使用体验。ManUS由中国团队开发,定位为全球首款通用AlAgent,旨在通过zzLessstructure,moreintelligence77理念,利用大语言模型（LLM）的自主进化能力，结合云端计算和多工具调用，实现复杂任务的自动化处理。截至报告日期，产品处于内测阶段，已引发广泛关注。本报告旨在从多维度评估其表现，为产品优化和市场策略提供

8、参考。当前日期：2025年3月5日。-产品简介ManUS是一款通用型AIAgent,核心理念为知行合一（源自拉丁文11mensetmanus），旨在为用户提供类似人类助手的高效任务处理能力。其主要功能包括： 多模态交互：支持文本、代码生成、网页浏览、数据分析等。 工具调用：内置浏览器、代码编辑器、数据可视化工具等。 自主任务规划与执行：根据用户需求分解任务并独立完成。 云端运行：无需占用用户本地资源，支持并行任务处理。目标用户覆盖普通用户（如教师、博主）、技术人员（如开发者）和专业人士（如分析师、创业者）。产品在GAIA基准测试中表现优于OPenAI,显示出强大的工程整合能力。二、用户体验评价

9、分析1 .功能性 正面评价：C任务自动化能力强：用户反馈称ManUS能自主规划并执行复杂任务，如生成17000字小说初稿（讨论3）、制作PPT（讨论4）、规划旅行（讨论4）o微信群用户（王者之剑）称：Al自己写代码取数据，报错后还能修复，太强了。C多工具整合：支持云端浏览器、代码生成、数据分析等功能。例如，讨论7提到其抓取ZillOW房价数据时未被验证码阻拦，显示出强大的网页交互能力。C场景适用性广：覆盖教育（动量守恒演示动画）、投资（股票分析）、生活（旅行规划）等多个领域，50个官方用例（讨论4）展现了多样性。 不足之处：C复杂任务稳定性不足：讨论3提到，超长上下文任务（如AI行业编年史）可

10、能因token限制失败，用户体验不佳。C特定场景受限：讨论4指出，需登录或验证码的网站（如知乎）会卡住，需人工介入。C功能完成度差异：微信群（王者之剑）认为PPT生成效果不如百度、WPS等原生积累强的产品。2 .易用性* 正面评价：r交互直观：讨论7称其Ul设计赋予掌控感+过程介入”，用户可实时查看任务进展并调整需求。讨论3提到像管理实习生团队”。C灵活性高：支持中途补充需求（讨论3）、记住用户偏好（讨论4）,提升个性化体验。C上手简单：普通用户（如中学老师、博主）能快速使用，讨论5称其拓宽了用户基数。* 不足之处：C需求表达门槛：讨论4建议需清晰表达期望，否则结果可能偏离。讨论8提到复杂任务

11、需迭代式指导。C部分功能隐晦：微信群（老韩）提问工具调用来源，显示普通用户可能不了解底层逻辑。3 .性能正面评价：C高效并行处理：讨论3提到可同时运行多个任务，且关闭网页后仍后台执行，解放用户时间。C工程优化显著：闭门分享会（讨论1）称通过KVCaChe优化、推理时延压缩等手段，单任务成本降至2美元并持续下降。C响应速度快：讨论7实测网页浏览和数据抓取效率高，未被常见封禁机制阻断。*不足之处：C资源消耗高：讨论3提到token烧得很舍得，长任务可能因上下文超限失败。讨论8估计token消耗高，成本分担是挑战。C偶发卡顿：讨论4提到任务执行中可能卡在某一环节，影响连续性。4 .用户;两意度 总体

12、满意度：C用户普遍对其真人干活感表示惊艳，微信群（王者之剑）称强啊，讨论5评分其为极其漂亮的活儿。假设评分（满分10分），平均约8.2分。 情感反馈：C正面情绪：讨论3博主称信任感强，像优秀实习生；讨论7用户认为解决痛点，指数级提升能力。负面情绪：讨论6提到懂行者可能因局限性不屑使用；讨论4认为部分任务未跑完，用户期待未完全满足。5 .使用场景 常见场景：r教育：生成教学动画、课程网页（讨论4）。P创作：撰写小说、PPTs营销策略（讨论3、4）or数据分析：股票分析、房价数据抓取（讨论4、7）or生活决策：旅行规划、保险对比（讨论4）。 微信群亮点：CAI自己写代码取股票信息，完成后规划下一步

13、（王者之剑）。C拉起DoCker,未来可扩展到COmPOSe（老韩），显示技术用户对其工程潜力的认可。三、微信群与闭门分享会核心观点闭门分享会（讨论1）1 .理念创新：Lessstructure,moreintelligence,主张减少人工预设，依赖模型自主进化。2 .产品愿景：通过配电脑+开放权限+动态培训实现丝滑体验，目标是以nAgenticHoursperUSer（AHPU）”衡量效率。3 .技术优势：代码优先、多模态交互、动态学习构建护城河，成本优化突破商业化瓶颈。4 .团队竞争力：快速迭代、灵活架构、对浏览器场景的独家积累。微信群讨论（讨论2）1 .功能赞誉：Al自主写代码、修复错

14、误、处理浏览器内容，工程能力获认可。2 .技术探讨：从FUnCtiOnCall转向JUSt-in-TimeCoding,提升效率；多用户隔离、安全性（如代码危险性）是难点。3 .改进建议：加入代码评审Al、优化DOCker隔离，或采用AWSFireCraCker等轻量化虚拟机。四、多维度综合评估维度优点不足评分（满分10分）功能性任务自动化强，多工具整合,场景广复杂任务稳定性差，特定场景受限8.5易用性交互直观，灵活性高，上手简单需求表达门槛高，部分功能不透明8.0性能并行处理高效，工程优化显著资源消耗高，偶发卡顿8.2用户满意度真人干活感惊艳，信任感强懂行者不屑，部分期待未达8.2五、技术与

15、市场分析技术实现 架构：讨论8拆解为意图识别、任务初始化、步骤规划、任务执行、归纳整理五步，依托MUlti-Agent协同（Search.CodesData-AnalysisAgent）o 核心依赖：Claude3.5/37（讨论3）、DeepSeekRl（讨论8）等模型，结合无头浏览器、多模态输入和DoCker容器。 创新点：讨论5提到Ul层探索（过程可视化）、多模型整合、垂直技术整合；讨论7强调工具组合复利效应。 局限性：无底层技术突破（讨论5）,对模型依赖深，token成本高（讨论8）o市场定位 优势：解决DeePReSearCh仅输出文本、CUrSOr工具不足的痛点（讨论7）,完成度高（讨论7）,拓宽用户基数（讨论5）o 挑战：C通用性矛盾：讨论6认为通用Agent定位与个性化需求冲突，难以成为大众产品。C竞争压力：大模型可能内化通用能力（讨论6）,Coze、Dify等同行也在布局类似路线。普及门槛：懂行