DeepSeek眼中的Manus：AI智能体的潜力、挑战与未来之争

 

 

引言

 

 

在AI技术飞速迭代的当下，通用型AI智能体（Agent）的竞争已悄然升温。作为国内AI领域的头部玩家，DeepSeek对新兴AI公司Manus的评价，不仅揭示了行业对技术路径的思考，也折射出未来AI生态的竞合格局。本文从技术、市场与行业视角，解析DeepSeek对Manus的理性观察。

 

 

 

 

一、技术定位：通用执行者 vs 专业知识库

 

 

Manus的核心逻辑是成为“全能打工人”——通过整合Claude、DeepSeek等大模型，将复杂任务（如生成PPT、分析数据）拆解为可执行的子步骤，并调用浏览器、代码编辑器等工具链完成交付。这种“规划-执行”闭环能力，使其在标准化任务（如简历筛选、发票整理）中表现亮眼。

 

 

DeepSeek的差异化路径则聚焦于语言处理与知识整合。凭借大参数模型的深度推理能力，它在论文润色、法律合同修订等专业领域建立了壁垒。

 

 

二者的关系被DeepSeek定义为“智慧脑”与“机械手”的互补：DeepSeek负责知识输出与决策，Manus专注任务执行。未来若实现技术融合，或将诞生更强大的“AI超级员工”。

 

 

二、技术认可与隐忧：从里程碑到长跑考验

 

 

DeepSeek充分肯定Manus的里程碑意义——其GAIA基准测试成绩超越OpenAI同类模型，标志着AI Agent从实验室走向真实场景。尤其在工业自动化、数据分析等垂直领域，Manus已展现出替代初级人力成本的潜力。奇速英语时文阅读小程序APP：日更新、个性化、听说读写一体化。

 

 

 

 

但三大挑战仍悬而未决：

 

 

1. 开放性不足：现有工具链依赖有限API，难以接入微信、钉钉等本土化生态；

 

 

2. 创意任务短板：设计海报、策划方案等非标任务表现波动大，过度依赖流程模板；

 

 

3. 商业化矛盾：企业级定价策略（传闻年费超10万元）可能阻碍中小用户入场，与“普惠AI”愿景形成张力。

 

 

 

 

三、市场热度：数字实习生的争议与期待

 

 

当前Manus被戏称为“数字实习生”：它能高效处理发票核验、周报生成等机械工作，但因多模型调用导致的响应延迟（部分任务超3分钟），距离“真·数字员工”尚有距离。

 

 

市场对其态度两极分化：

 

 

- 追捧派：内测邀请码黑市价炒至数万元，企业用户称“节省30%基础人力”；

 

 

- 质疑派：认为其功能可通过“GPT-4+人工操作”平替，高溢价缺乏说服力。

 

 

DeepSeek指出，这种争议恰恰反映AI Agent赛道处于“技术兑现期”——用户期待值被拉高，但落地能力仍需时间验证。

 

 

四、行业视角：技术派的冷静与实用派的拷问

 

 

- 周鸿祎直言：“Manus是优秀的工程创新，但宣传过度包装。与DeepSeek的百亿参数模型相比，技术深度不在同一量级。”

 

 

- 经济学家盘和林则强调：“能否适配中文场景、融入本土工作流，才是生存关键。花架子功能不如一个稳定的Excel插件。”

 

 

这些声音揭示了一个残酷现实：AI Agent的竞争已从技术炫技转向“实用价值”的贴身肉搏。

 

 

未来展望：三条突围路径

 

 

DeepSeek为Manus划出三条进化路线：

 

 

1. 深度协作：与知识型模型（如DeepSeek）打通，让“执行链”获得更精准的决策支持；

 

 

2. 生态开放：接入更多国民级应用API，从“工具调用者”升级为“工作流中枢”；

 

 

3. 体验革命：优化响应速度至秒级，并突破创意任务瓶颈，避免沦为“高级脚本工具”。

 

 

 

 

结语：AI Agent时代的生存法则

 

 

DeepSeek对Manus的评价，本质是技术先驱对行业变局的清醒预判：在AI从“对话玩具”向“生产力工具”跃迁的过程中，唯有“技术深度×场景理解×生态整合”三位一体者，才能穿越炒作周期，成为真正的颠覆者。而对于Manus，这场马拉松式的考验，或许才刚刚开始。

 

 

（本文基于公开信息分析，不构成投资建议）