Сьогодні хвиля захвату пронеслася через спільноту штучного інтелекту. Продукт під назвою Manus, супроводжуваний англомовним промо-відео та механізмом випуску за запрошенням, швидко здобув широку увагу. Розроблений китайською командою, цей AI-агент офіційно рекламується як "перший в світі загального призначення агент", наче з нічого, OpenAI та Оператори Anthropic стали застарілими. Після його запуску Manus спричинив вибухове поширення в обмеженому колі, що нагадує явище DeepSeek. Але чи може Manus справді стати наступним DeepSeek? Давайте поглибше розглянемо.

Що саме таке Manus?

Згідно з промо-відео та офіційним веб-сайтом Manus, це AI-агент здатний «вирішувати різноманітні складні та динамічні завдання, володіючи незалежним мисленням та системними планувальними здібностями, гнучко використовуючи інструменти у віртуальних середовищах та безпосередньо надаючи повні результати.» Ці описи не є рідкісними серед продуктів AI Agent сьогодення, оскільки багато рішень AI маркетинг себе подібно. Manus ще не є загальнодоступним і може бути доступним лише за допомогою запрошувального коду, причому його випуск повністю залежить від демонстраційних відеороликів.

У відеодемонстраціях Manus демонструє кілька конкретних сценаріїв застосування: наприклад, завантаження стислого файлу, що містить кілька резюме, автоматичне видобування, аналіз та надання рекомендацій на підставі запитів; організація інформації та цін на нерухомість відповідно до потреб користувача; та генерація аналітичних звітів про ціни на акції NVIDIA та Tesla. Схожі функціональні можливості вже були продемонстровані OpenAI Operator, Zhipu AI Phone Use, Google Gemini та іншими продуктами штучного інтелекту.

З технічної точки зору, Manus не надав докладного технічного звіту. Деякі аналітики припускають, що його основні можливості можуть бути похідними від моделі Клода, покращеними техніками налаштування на основі моделей з відкритим вихідним кодом та виконання завдань через серію попередньо налаштованих робочих процесів. Його інновація полягає в тому, що він уособлює ці можливості в хмарному віртуальному середовищі та надає послуги через асинхронну модель взаємодії, хоча це все ще досить віддалено від прагнення галузі до «загального штучного інтелекту».

Проблема з “агентом загального призначення”

Manus має на меті бути "загальним штучним інтелектуальним агентом", що означає, що він не просто надає рекомендації або відповіді, але може автономно планувати та виконувати завдання. Однак сама ця визначення проблематична. Могутні моделі, такі як Клод, вже мають здатність вирішувати складні завдання та виконувати їх ефективно завдяки інтеграції засобів. Тому функціонал, який Manus стверджує, що пропонує, в суті може бути досягнутий за допомогою більш розвинених агентів або великих моделей, без необхідності в спеціально розробленій системі, подібної до Manus.

Крім того, продуктове позиціонування Manus чітко відрізняється від традиційних штучних інтелектуальних асистентів. Здається, що він інтегрує різноманітні інструменти та агенти через "віртуальне середовище" для підвищення автоматизації. Хоча такий підхід знижує технічний бар'єр для користувачів, це дійсно робить Manus загальнопризначеним інтелектуальним агентом? В кінці кінців, персоналізовані вимоги до агента широко відрізняються від людини до людини, і чи зможе Manus адаптуватися до різних сценаріїв залишається відкритим питанням.

Стратегія маркетингу: маркетинг дефіциту та соціальний медіа хайп

"Вірусний успіх" компанії Manus не виключно пов'язаний з її технологією; її маркетингова стратегія також є ключовим фактором. Застосовуючи механізм запрошення лише за запрошенням, Manus створив уявлення про дефіцит, спонукаючи до безладу в спільноті штучного інтелекту. Деякі платформи навіть перепродавали коди запрошення за цінами від 999 юанів до 50 000 юанів. Цей підхід до маркетингу дефіциту надихнуто класичними стратегіями ери мобільного Інтернету: обмежені випуски, інтенсивна конкуренція користувачів та гіповідгуки, що приводять до божевілля. Хоча цей метод ефективно генерує галас та залученість, чи він може забезпечити тривалий приріст користувачів залишається невизначеним.

Проте, коли ми дивимося на зарубіжні технічні форуми та соціальні мережі, обговорення про Manus виглядають відносно тихими. Це свідчить про те, що хоча Manus стає популярним в Китаї, він може не знайти відгуку на міжнародному ринку. Зокрема, запуск Manus здається надто залежним від емоційного маркетингу, спробуючи використовувати настрої "DeepSeek" для отримання швидкої уваги. Однак це також може свідчити про те, що його популярність має тимчасовий характер, бракуючи довгострокової ядерної конкурентоспроможності.

Значення та обмеження продукту Manus

З точки зору дизайну продукту, Manus можна розглядати як інкапсуляцію та оптимізацію існуючих продуктів штучного інтелекту, схожих на курсор. Інтегруючи кілька невеликих моделей і агентів, він спрощує робочі процеси користувачів, роблячи його легше для користувачів, які не мають технічної освіти, оркеструвати та виконувати складні завдання. Однак цей підхід не є повністю інноваційним, оскільки подібні концепції дизайну вже з'явилися в різних продуктах штучного інтелекту, таких як OpenDevin.

Перевага Manus полягає в здатності упаковувати ці складні технології в більш дружній продукт, що дозволяє звичайним користувачам використовувати штучний інтелект для складних завдань. Проте її обмеження також очевидні. По-перше, Manus все ще покладається на попередньо визначені робочі процеси, які обмежують її гнучкість та інновації. По-друге, її операційне середовище є відносно закритим, функціонуючи лише в межах певного спектру програмних інструментів, на відміну від універсальної операційної системи, яка підтримує різноманітні додатки. Тому питання, чи зможе Manus дійсно досягти своєї мети бути «універсальним» інтелектуальним агентом, залишається під питанням.

Майбутні Змагання та Розвиток

Manus не одинокий в полі Агента. Конкуренти, такі як Coze та Dify, також прагнуть створити схожі Агенти загального призначення. Що ще важливіше, оскільки технологія великих моделей продовжує розвиватися, моделі, такі як Claude 3 та GPT-5, вже демонструють потужні можливості виклику інструментів. У майбутньому можливості великих моделей можуть безпосередньо поглинути ринок продуктів на основі Агента. Чи зможе Manus виділитися в цій висококонкурентній обстановці, залишається важливим викликом.

Більш критичним фактором є можливість для Manus ідентифікувати дійсно життєздатне ринкове положення. Його мета полягає в тому, щоб стати "агентом загального призначення", але, виходячи з його поточної форми продукту, він схоже більше на ефективну платформу для інструментів штучного інтелекту, призначену для конкретних сценаріїв застосування, аніж на універсально здатного ШІ. Якщо він не зможе подолати цю паску, його ринкове зростання може бути обмежене до відносно нішевого кола.

Висновок

В цілому, Манус є перспективним продуктом штучного інтелекту, особливо з точки зору користувацького досвіду та технічної інтеграції. Проте він не є технологічною революцією. Його позиціонування як "загального штучного інтелекту" залишається під питанням, оскільки дизайн продукту більше зосереджений на перепакуванні існуючих технологій, а не на новаторських інноваціях. Хоча його маркетинг обмеженої доступності та хайп у соціальних мережах викликали зацікавленість, чи зможе він зберегти інтерес користувачів залежить від його здатності вирізнятися унікальною пропозицією в інтенсивно конкурентному ринку. Якщо Манус зможе подолати свої поточні обмеження у майбутньому, інтегруючи багатоагентну співпрацю та більш ефективні механізми виконання завдань, він все ще має потенціал стати значущим гравцем у галузі штучного інтелекту.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття перепублікована з [GateНовини Techub]. Авторське право належить оригінальному автору [Новини Techub]. Якщо ви маєте будь-які зауваження стосовно цієї публікації, будь ласка, звертайтесь доGate Learnкоманда, і вони негайно оброблять запит відповідно до відповідних процедур.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно тими, хто їх автор та не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Інші мовні версії цієї статті були перекладені командою Gate Learn. Без явного згадування Gate.io, розповсюдження або плагіат перекладеної статті не дозволяється.