21世纪经济报道 赵云帆 报道
如果没有 DeepSeek 这一核弹级的AI创新开路,Manus AI,可能很难靠着一己之力成为中国AI领域的第二个明星。而 DeepSeek 珠玉在前,靠着做浏览器插件起家的 Manus 团队,从降生之日起就面临着不断的争议。
使用环境不友好,技术“套壳”,被质疑发币,炒作邀请码,还有,Manus AI 社交媒体一度被冻结,智能体被“同行”们快速复刻,被好事者沙盒破解等等。
Manus 完美诠释了什么叫做“人红是非多”。
但是,Manus也有着支持者:Twitter的创始人杰克·多尔西、知名AI行业评论员 Dean Ball,还有一众淘到邀请码的AI从业者——不吝啬对Manus溢美之词的人,既不在少数,又大多非常重量级。
近日,又一个与“DeepSeek时刻”类似的标志性的事件出现了,美国主流财经媒体CNBC开始报道 Manus,并再次抛出Manus是不是下一个“DeepSeek”的设问。
上一次,CNBC对DeepSeek的报道,直接让美股来了一场高台跳水。
Manus是一场创新,还是一场炒作?这个问题不好聊,但我们更倾向于前者。
“套壳”之像
与DeepSeek一开始便开源论文和技术手册不同,Manus并未选择公开其核心算法白皮书与技术架构。
加上资源有限,而能够获得邀请码体验的人极少,因而 Manus 这个黑匣子,自然带了很大的争议属性。
首先便是质疑其工程难度的。
Manus发布几天后,来自MetaGPT的华人团队放出一款新产品——他们宣传仅用了“饭后三小时”便做出了一款复刻Manus,并开放给所有人使用。
似乎是为了讥讽Manus邀请码炒作,MetaGPT甚至好事地给这个复刻版Manus,取了个“OpenManus”的名字。
然而很多人发现,“OpenManus”在执行任务时常常中断,也会产生很多AI错觉,似乎并没有Manus那么好用。
事实上,MetaGPT在复刻Manus后,也尝试解释Manus的工作原理——其主要通过在AI虚拟机中接受指令 ,调用核心AI模型去理解并输出指令,并根据不同指令,异步调用不同的AI基座模型执行指令 ,然后总调度汇总、验证并输出。
做个不恰当的比喻,Manus就像一个公司法人,调度着作为基座模型的雇员,执行着一个又一个企业任务,并维系着公司的正常运作。Manus 的团队则是这个公司的CEO,由他决定法人的章程,规则等等。
换句话说,Manus也许是一个很完备的企业,但与动辄依靠数万GPU和先进的人工智能架构训练出来的基座大模型相比,Manus只是一个工程量不那么巨大,依靠人工代码便能实现的AI调度工具。
这几天,另一个名叫“jian”的社交平台X用户又声称,拿到邀请码的他,仅仅通过输出/opt/.manus/目录文件,便让Manus泄露了沙盒运行时的代码,让Manus自己吐出了自己架构的商业机密。
而从输出结果来看,Manus核心依赖另一个AI模型 Claude Sonnet 的模型分析调度能力,并调用29种工具或基座模型来完成任务,并且系统提示词工程暗示其本质为任务拆解,而非“自主智能体”。
这一尝试,也在一定程度上证实了MetaGPT团队的分析,同样也是“套壳”一说的由来。
“越狱”创新
虽然一系列的工程解密,揭示了Manus团队的工作工程难度没有想象的那么大,但是另一个问题又油然而生——
“套壳”是否就不是创新?
在“jian”的Manus破解博文中提到,Manus团队使用了browser_use(一款知名的浏览器自动化工具)的开源代码,并尝试轻度混淆(即对代码来源脱敏)。
对此,Manus首席科学家季逸超勇敢地承认了这一“越狱”结果,但也申辩称,团队早在推介视频发布时就说,Manus的创新离不开整个开源社区的成果。
他还表示,Manus仍然拥有自己的核心机密。
同样是AI智能体,虽然大部分人都理解其“帮助人类完成各种任务”的定义,但AI智能体友商之间,对如何实现AI智能体,都有自己独特的实现方式。
一种主流的认知,是让AI智能体嵌入操作系统环境,并像人一样操作鼠标和键盘来完成任务——但是这样设计存在一个很大的缺点,AI智能体无法让计算机进行异步工作,效率大打折扣,操控者也只能盯着电脑等待AI智能体完成工作,或者在它卡死后,引导他继续回到正常的工作流中。
Manus则采用了不同的方案,通过虚拟系统中的核心AI模型来撰写接口代码,以控制云端的那些知名的基座模型,处理一个又一个的分任务,然后汇总。
这样的话,只要你发出指令,就可以在电脑上干自己的事儿,并等着AI智能体自动帮你完成工作。甚至即便你把电脑关了,只要任务在云端没有卡死,你也能最终收到完成的任务。
是的,Manus AI团队只是简单的想到了在虚拟沙盒中调用各种AI资源,完成任务的这种“套壳”而已。但那便不是创新了吗?
就像泡泡玛特用盲盒征服了全世界。然而盲盒的门槛并不高,“万物皆可盲盒”。那是否意味着,泡泡玛特并没有创新?
还有,最近最知名的AI社群与云端平台Hugging Face创始人Clement Delangue和季逸超也有一次对聊。Clement Delangue透露,Manus敏锐地发现了,当前的AI基座模型与人类聊天的笨拙只是表象——在经历不太复杂的专业人工的对齐之后,AI基座模型已经能展现出远远强于大众认知的水平。
换句话说,Manus就是意识到了,我们需要借助一把钥匙,才能打开AI大模型广袤的后花园——而这就有点像是张小龙之于微信,靠着对产品和人性的认知,而非技术门槛去打造国民级应用。
况且,AI智能体的发展,也是伴随着基座模型能力的提升,以及AI智能体行业不断涌现的新秀,才堆积量变引起质变,诱发“蝴蝶效应”。
这不禁让人联想到,杨振宁、李政道、吴健雄组合第一个完成了“宇称不守恒定律”的发现与证明。而当时,他们其实远非唯一在这条赛道上研究的科学家团队——物理研究有时候和商业竞争类似,也是一项赛跑。
近日,Manus所在团队Monica.im宣布,与阿里通义千问团队正式达成战略合作,双方将基于通义千问系列开源模型,致力于在国产模型和算力平台上实现AI智能体Manus的全部功能。
至今,Manus AI的社交平台上,最多的留言还是“求一个邀请码”。
而不论是名声大噪,还是与国内算力龙头平台的战略合作,也许都是对Manus背后创新能力的馈赠。
本文链接:21观察丨Manus底层解码:“套壳”下的创新“越狱”http://www.llsum.com/show-2-11167-0.html
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