Versteckte KI-Produkte sind nicht beschämend, aber auch nützlich

In nur wenigen Tagen ist Manus zum besten Prüfstein für die Messung der Qualität von KI-Produkten geworden.

In letzter Zeit ist die Popularität von Manus im Ausland sprunghaft angestiegen. Ausländische Prominente haben es spontan erneut gepostet und beworben

Lassen Sie die Kugel eine Weile fliegen, aber sie dreht sich immer wieder um und wieder um. Zu viel Lärm kann das Urteil über den Wert eines Produkts leicht übertönen. In der Branche ist die Implementierung von AI Agent seit langem stillschweigend bekannt. Der Fortschritt des zugrunde liegenden Basismodells und die weit verbreitete Popularität von Deep Research haben viele kognitive Hindernisse für den noch jungen Manus beseitigt, um das gesamte Netzwerk zu erobern.

Abgesehen vom Lärm müssen wir noch einmal prüfen: Ist ein Shell-KI-Produkt für Benutzer und die Branche wertvoll? Was ist im heutigen Zeitalter der schnellen Iteration von KI die Definition von Innovation?

Welchen Ruf hat Manus im Ausland?

Die Explosion von Manus kam so unerwartet, dass nicht einmal das Team auf den überwältigenden Verkehr vorbereitet war.

Partner Zhang Tao veröffentlichte kürzlich eine Nachricht, in der er sagte, dass er die Begeisterung der Öffentlichkeit nicht decken könne, sodass er den Einladungscode-Mechanismus nutzen müsse. Er sagte auch, dass das Team hart daran arbeite, allen so schnell wie möglich bessere Produkte bieten zu können.

Anders als bei der Strategie, die Präsenz im Inland bewusst zu reduzieren, hat Manus in den letzten Tagen viele Einladungscodes für viele ausländische X-Blogger und Reddit-Social-Plattformen geöffnet, um die Gelegenheit zu nutzen, um die Popularität zu steigern.

@deedydas erhielt die Rechte und bat Manus, eine professionelle Analyse der Tesla-Aktie durchzuführen, und das Unternehmen erledigte in etwa einer Stunde eine professionelle Arbeit, die normalerweise etwa zwei Wochen dauern würde. Diese Effizienz ist nicht besser, als Arbeiter zu schlagen (nein).

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Seien Sie nicht neidisch auf das kleine Spiel, das die KI in drei Stunden machen kann. Manu kann es auch schaffen. @_akhaliq hat Manus gebeten, Three.js zu verwenden, um ein Endlos-Parkour-Spiel zu erstellen. Die Grafik des Spiels ist etwas grob, aber die Spielmechanik ist ziemlich vollständig.

Geld verdienen ist der richtige Weg, und dies ist auch die am häufigsten nachgefragte Anfrage von Internetnutzern für Manus. Erstellen Sie mithilfe von Manus ein Dashboard, um japanische börsennotierte Unternehmen auszusortieren, die als potenzielle Übernahmeziele in Frage kommen, und erstellen Sie ein japanisches Videospiel im Stil der 90er Jahre.

Auch das Ergebnis wird perfekt geliefert und lässt keinen Anlass zur Kritik zu.

@LamarDealMaker war voll des Lobes für Manus‘ Fähigkeiten und nannte ihn den verrücktesten KI-Agenten.

Manus AI plante für ihn in kürzester Zeit eine zweimonatige Familienreise durch Australien, Neuseeland, Argentinien und die Antarktis, und die Organisation verlief reibungslos. Darüber hinaus kann es automatisch Aufgaben zuweisen, im Internet nach Recherchen suchen und schließlich einen detaillierten Reiseplan mit Unterkunft, Budget und Verpflegungsführer bereitstellen.

Ein anderer Benutzer, @ivanfioravanti, zeigte online die von Manus AI mit p5js erstellte Animation mit Kreativität und Effekten.

Der Produktleiter von Hugging Face bezeichnet Manus als „das beeindruckendste KI-Tool, das ich je verwendet habe.“ Der KI-Politikforscher Dean Ball beschreibt Manus als „die bislang komplexeste KI-Berechnung“.

Um über Manus‘ starke Unterstützung zu sprechen, sind zwei weitere wichtige Persönlichkeiten absolut unverzichtbar.

Einer davon ist Jack Dorsey, der Gründer von Twitter, der direkt „ausgezeichnet“ kommentierte, was prägnant und umfassend, aber voller Gewicht ist. Der andere ist der von ihm gegründete X-Blogger Rowan Cheung. Man kann sagen, dass er der meistgelesene KI-News-Flash-Self-Media auf der X-Plattform ist.

Rowan hatte Manus vor ein paar Tagen noch nicht erlebt, aber er war der Erste, der es „Chinas zweites DeepSeek“ im Ausland nannte. Bisher hat dieser Tweet 2,76 Millionen Aufrufe auf der X-Plattform erhalten.

Bis vor Kurzem teilte das Manus-Team den Einladungscode auch Rowan Cheung mit.

Bemerkenswert ist auch die Leistung von Manus bei der Erstellung einer Biografie von Rowan Cheung und der Bereitstellung einer entsprechenden Website, bei der die besten Orte zum Mieten eines Autos in San Francisco analysiert und ein vollständiger Kurs über KI für die Erstellung von Inhalten erstellt wird.

Lassen Sie uns zuerst über die guten Bewertungen sprechen, und dann sind da noch die schlechten Bewertungen. @mckaywrigley gab Manus ein großes Lob, weil er meinte, dass das zugrunde liegende Proxy-Modell und die Benutzeroberfläche einwandfrei sind, aber dieser Blogger hat auch etwas zu sagen und konzentriert sich auf eine zu erwartende Zukunft, also klicken Sie hier.

@ai_for_success war einer der ersten Blogger, denen Manus gefiel.

Ebenso erhielt er zu Beginn keinen Einladungscode. Nachdem er es erlebt hatte, sagte er: „Manus AI ist so verrückt. Ich habe so etwas noch nie zuvor verwendet und gesagt, dass er kein Geld von Manus genommen hat.“

Obwohl der Fall großes Aufsehen erregte, stellte sich die Frage, ob die Berechnung korrekt war, und er war sich nicht sicher.

Im Vergleich zu OpenAIs Deep Research wies MD @DeryaTR_ darauf hin, dass Manus die Aufgabe nach zwei Versuchsrunden nicht erfolgreich abschließen konnte und zu lange brauchte.

Interessanterweise veröffentlichte Manus-Gründer Ji Yichao heute einen Artikel auf der X-Plattform, in dem er sagte, dass Manus die Fehlerrate reduziert habe, um die Systemleistung zu verbessern. Dadurch laufen Benutzersitzungen jedoch jetzt länger, und aufgrund der Überlastung des Systems begann die Fehlerrate von Manus wieder zu steigen.

Auf der anderen Seite von Forbes wies das ausländische Medium TechCrunch darauf hin, dass Manus möglicherweise nicht Chinas zweiter „DeepSeek-Moment“ sei. Mehrere Erfahrungsrunden endeten mit einem Scheitern der Mission.

Die ultimative Hülle ist der Sieg

Nachdem Manus populär wurde, war die wichtigste Frage der Internetnutzer: Gibt es wirklich technische Barrieren?

Zhang Tao sagte einmal in einem Interview mit der Chaos Academy, dass einfaches „Shelling“ (also die direkte Nutzung der technischen Ausgabe großer Modelle) kaum zu einem zentralen Hindernis im Kontext der Popularisierung von KI werden wird. Was wirklich zählt, ist, die Marktnachfrage und Geschäftslogik zu finden und KI, ein „universelles Gut“, zu nutzen, um einzigartige Werte zu schaffen.

Mit anderen Worten, der Beschuss ist nur der Ausgangspunkt, der Schlüssel liegt darin, nachfrageorientierte, differenzierte Vorteile aufzubauen.

Gestern wurde der Internetnutzer @jianxliao verdächtigt, die Eingabeaufforderungswörter des Manus-Systems betrogen und Code ausgeführt zu haben, was Ji Yichaos Reaktion hervorrief.

Die Antwort enthält viele Details, aber was noch bemerkenswerter ist, ist, dass Manus auf die Frage nach dem Grundmodell sagte, dass er derzeit die fein abgestimmten Modelle von Claude und Qwen verwende. Darüber hinaus übernimmt Manus ein Architekturdesign für die Zusammenarbeit mit mehreren Agenten.

Lange bevor Manus auftauchte, waren ausländische Produkte wie Deep Research von OpenAI bereits relativ ausgereifte Produkte. Laut The Information plant OpenAI sogar die Einführung eines Agenten auf PhD-Ebene, der bis zu 20.000 US-Dollar pro Monat kostet.

In gewisser Weise ist Manus' Erfolg so, als würde er „den Fluss überqueren, indem er den Fußstapfen derer folgt, die zuvor gegangen sind“.

Wenn Technologie nicht beliebt ist, wird sie wie ein einsamer Klang in einem tiefen Tal sein. Mit ausreichender Popularität und Aufmerksamkeit hat Manus auch mehr Menschen dazu gebracht, Ressourcen und Energie in die Erforschung, Reproduktion und sogar Open-Source-Technologie zu investieren.

Kürzlich haben vier Teammitglieder von MetaGPT auf GitHub ein Open-Source-Projekt namens „OpenManus“ veröffentlicht, das darauf abzielt, die Kernfunktionen von Manus zu replizieren und gleichzeitig die Nutzungsschwelle deutlich zu senken.

Das Team gibt an, dass die Entwicklung des Projekts nur drei Stunden gedauert habe.

Es ist schnell, aber der Preis, den diese Geschwindigkeit mit sich bringt, ist ein Kompromiss in Bezug auf Funktionen und Effekte. OpenManus ist stärker auf technische Verifizierung und Community-Zusammenarbeit ausgerichtet, und seine Funktionstiefe ist auch fokussierter und kann nicht wie Manus ein breites Spektrum an Szenarien abdecken.

Zum Zeitpunkt der Drucklegung hat OpenManus mehr als 26.000 Sterne auf GitHub erhalten.

Laut der offiziellen Einführung unterstützt OpenManus SEO-Prüfung und Berichtserstellung und verwendet ein leichtes Design. Sein auf MetaGPT basierendes Multi-Agent-Collaboration-Framework unterstützt die Arbeitsteilung zwischen verschiedenen Rollen und generiert automatisch Code und Dokumente.

Darüber hinaus ermöglicht der Open-Source-Charakter von OpenManus der Community, Erweiterungen dazu beizusteuern. Die zugrunde liegende Unterstützung des Projekts ergibt sich aus der Computer- und Browsernutzung von Anthropic.

Im Zentrum des Sturms wurden die vier Mitglieder hinter OpenManus und ihre bisherigen Erfahrungen schnell von den Medien enthüllt:

• Liang Xinbing: Master der East China Normal University. Er war an der Entwicklung des beliebten AI Agent-Projekts Data Interpreter beteiligt.
• Zhang Jiaxuan: Ein Student an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University of China, der derzeit an der Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) promoviert. Das Agenten-Framework AFlow, an dem er teilgenommen hat, wurde gerade von der ICLR 2025, der Top-Deep-Learning-Konferenz, angenommen.
• Xiang Jinyu: Bachelor-Abschluss in angewandter Physik von der Southwest Jiaotong University. Er gewann den zweiten Platz weltweit im KI-Track des Alibaba Global Mathematics Competition.
• Yu Zhaoyang: Ein Student an der Hillhouse School of Artificial Intelligence an der Renmin University of China. Er und sein Absolvent Zhang Jiaxuan gewannen mit ihrer MathAI-Lösung einst den dritten Platz weltweit im KI-Track des Alibaba Mathematics Competition.

Ebenfalls am 7. März wurde das OWL-Projekt von CAMEL AI angekündigt, das auf Manus abzielte.

Beamte gaben an, dass OWL mit 58,18 % direkt die GAIA-Leistungsobergrenze in der Open-Source-Branche erreicht habe und damit die von Huggingface vorgeschlagene Leistung von Open Deep Research von 55,15 % übertreffe.

Lassen Sie OWL im offiziellen Demo-Fall abfragen, welche Filme heute in London gezeigt werden.

Es erstellt automatisch einen To-Do-Plan und erstellt eine To-Do-Liste, beginnt mit der Suche im Internet und sucht nach geeigneten Kinos im Großraum London.

Der gesamte Prozess ähnelt der Bedienung durch eine reale Person, die Schritte wie Scrollen, Klicken, Eingeben und Abrufen von Informationen in Echtzeit reibungslos ausführt und den Benutzern schließlich einen detaillierten zusammenfassenden Bericht über die Filme des Tages präsentiert.

Laut CAMEL AI zerlegt OWL den Manus-Workflow durch Reverse Engineering in 6 Schritte und macht alle Module zu Open Source. Es unterstützt das Klonen mit einem Klick auf GitHub und die Ausführungsumgebung unterstützt auch die Cloud- und lokale Auswahl.

CAMEL AI betont, dass OWL völlig kostenlos ist und den Token-Verbrauch optimiert hat.

Im Vergleich zu diesen nachfolgenden Open-Source-Projekten besteht der eigentliche Vorteil von Manus jedoch darin, dass es die Schwachstellen der Branche früher erkannt hat und weiß, wie man komplexe Multi-Agent-Kollaborationstechnologie in einen für den Benutzer wahrnehmbaren Wert umwandelt.

Mit einer gut gestalteten Benutzeroberfläche und einer relativ transparenten Prozessoptimierung verpackt Manus komplexe Technologie in Produkte, die leicht zu verstehen und zu verwenden sind, was die erste Popularitätswelle weiter anheizt.

Darüber hinaus ist die Beliebtheit von Manus zum Teil darauf zurückzuführen, dass es genau zum richtigen Zeitpunkt den Trend traf.

Jen-Hsun Huang sagte einmal auf der CES voraus, dass sich die IT-Abteilung mit der Welle der KI-Agenten in Zukunft in eine Personalabteilung für KI-„Mitarbeiter“ verwandeln werde. Auch Manus orientiert sich an diesem Trend und zeigt Nutzern eine Plattform, die die Zusammenarbeit mehrerer KI-Agenten effektiv verwalten kann.

Es stimmt zwar, dass die Branche zwar „Sheltering“ verachtet, die Entlassung kann jedoch der Ausgangspunkt sein, sollte aber nicht das Ende sein.

Aber in Ji Yichaos Worten ist der ultimative Beschuss der Sieg. Manus ist in der Lage, bestehende Technologien zu bündeln und Produkte auf den Markt zu bringen, die den Benutzeranforderungen entsprechen, und Innovationen auf der Anwendungsseite können nicht ignoriert werden.

Ähnliche Fälle gibt es zuhauf. Auch die KI-Suchmaschine Perplexity steht aufgrund ihrer „Hülle“ im Vordergrund, aber auch ihr Gründer Aravind sieht klar:

Ein Wassergraben macht nur dann Sinn, wenn man wirklich etwas hat, das es wert ist, „beschützt“ zu werden. Man kann sich Perplexity als eine KI-Shell vorstellen, aber es macht offensichtlich mehr Sinn, ein Shell-Produkt mit 100.000 Benutzern zu sein, als ein eigenes Modell, aber keine Benutzer zu haben.

Die Strategie von Perplexity ging auf. Nach nur drei Jahren Entwicklung haben sich die monatlich aktiven Nutzer der 100-Millionen-Grenze angenähert. Aufgrund der riesigen Nutzerbasis und der damit verbundenen enormen Menge an Suchdaten nimmt auch der Markteinfluss von Tag zu Tag zu.

Ihr Weg zum Erfolg ist klar: Sie entwickeln zunächst Produkte, behalten die Marktnachfrage im Auge und sammeln dann durch kontinuierliche Produktiterationen Benutzerfeedback und Suchverhaltensdaten, um eine solide Grundlage für spätere Selbstforschungsmodelle zu legen.

Das positive Feedback vom Kapitalmarkt hat diesem Geschäftsmodell starke Unterstützung gegeben. Die Marktbewertung von Perplexity hat einen „Triple Jump“ erreicht und ist nach Abschluss einer neuen Finanzierungsrunde im Dezember letzten Jahres auf 9 Milliarden US-Dollar gestiegen.

Da der Verkehr wie eine Flutwelle fließt, bleibt abzuwarten, ob der langfristige Wert von Manus bestehen bleibt.

Zuvor müssen die allermeisten KI-Start-ups jedoch zunächst entschlossen das kleine Stück wichtiger Dividenden auf dem Markt ergreifen und nach und nach an Stärke gewinnen. Wenn diese kurzfristigen Dividenden in die eigene Stärke des Unternehmens umgewandelt werden, können technische Hindernisse natürlich entstehen.

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Ai Faner |. Ursprünglicher Link · Kommentare anzeigen · Sina Weibo