Manus AI的真相：低門檻AI代理的華麗外衣下，技術壁壘何在？
2025-3-7新聞
Manus AI 的爆火確實或許有一定的資本炒作成分，但它的成功主要歸因于三個因素：
1.用戶體驗與市場定位：它將“AI 代理”這個概念包裝得非常直觀，尤其是通過聊天式交互和執行復雜任務的能力，吸引了大量普通用戶。而像 Cursor、Deep Research、Obsidian 這類工具雖然功能強大，但用戶群體相對專業，并且更偏向“輔助”而非“全自動”。
Manus AI 之所以能火，是因為它降低了 AI 代理的使用門檻，讓更多非技術用戶可以直接體驗。
2.短期熱度 vs. 長期壁壘：它的本質仍然依賴于 LLM（大模型），走的是通用 AI 代理（Generalist Agent）的路線。這意味著，它的核心技術優勢并不屬于自己，而是依賴于 OpenAI、Anthropic、Google 這些上游大廠。一旦這些公司推出更強大的原生代理功能（如 OpenAI 在 ChatGPT 中內置更智能的自動化 Agent），Manus AI 很可能會受到極大沖擊。
3.可持續性挑戰：
?技術壁壘不足：它目前的智能體能力，實質上只是將 LLM 調用與 RAG（檢索增強生成）結合，靠工程手段包裝用戶體驗，而非真正的 AI 突破。對于已經習慣用 Cursor、Deep Research、Obsidian 的用戶來說，這種“代理”能力沒有本質創新。
?成本與盈利模式：調用 LLM 進行復雜任務的成本不低，而目前的訂閱模式是否可持續，還有待觀察。一旦 OpenAI 這些上游廠商調整 API 價格或推出更強的免費替代方案，Manus AI 將陷入被動。
曇花一現 vs. 長期存活？
短期來看，Manus AI 確實有熱度，但從長期發展角度，它的生存空間有限。如果它不能形成獨立的技術壁壘，或者找到真正差異化的市場定位，最終可能會成為被大廠“順手”替代的工具。對于深度用戶來說，Manus AI 目前的能力確實沒有太大驚艷感，它更像是一款“精美包裝”的 LLM 調用平臺，而不是革命性的新技術。
直觀來說Manus AI 更像三明治的中間層，如果你有技術基礎（可以搭建Github開源項目的話），完全可以跳過 Manus AI，自己搭一個更自由、成本更低的 AI 助手。
它的核心功能本質上就是把 LLM、搜索、插件、自動化工作流整合起來，通過更友好的 UI 和交互方式降低門檻，讓普通用戶也能體驗“AI 代理”式的體驗。
但對于能自己部署 GitHub 開源項目的用戶來說，Manus AI 的獨特性其實并不高，因為：
1.開源生態已經有類似替代方案
01
?AutoGen（微軟）和 GPT-Engineer 可以用于 AI 代碼生成、自動執行任務。
02
?Smol AI 系列（如 smol-developer）可以用于 AI 代理開發。
03
?SuperAGI、CrewAI 這些項目可以讓你自己搭建 AI 代理系統，甚至更自由地調整代理的行為模式。
?RAG 開源方案（如 llama-index, LangChain）可以直接搭建個性化的 AI 研究助手，比 Manus 還靈活。
2.本地部署 vs. 云端服務
3.Manus AI 主要是“工程整合”而非真正的 AI 突破
01
?它沒有自己的大模型，仍然是基于 OpenAI/Anthropic API。
02
?主要依靠“前端包裝 + Prompt 工程 + API 調用”來提供用戶體驗，而這些其實并不是技術壁壘。
03
?你要是自己熟悉 LangChain、AutoGen 這些框架，完全可以自己搭類似的 AI 代理，而且更符合個人需求。
結論
對于普通用戶，Manus AI 提供了一個低門檻的 AI 代理體驗，很直觀也很順手；但對于能部署 GitHub 開源項目的用戶，它的價值其實就下降了，甚至可以直接通過開源框架+本地模型自建一個更強、隱私更好的 AI 代理。
只能說Manus AI做通用化的Agent，它和大廠比沒啥優勢，也沒有任何技術壁壘，或許未來業務場景垂直化的是它的出路。
