Manus AI的真相：低门槛AI代理的华丽外衣下，技术壁垒何在？
2025-3-7新闻
Manus AI 的爆火确实或许有一定的资本炒作成分，但它的成功主要归因于三个因素：
1.用户体验与市场定位：它将“AI 代理”这个概念包装得非常直观，尤其是通过聊天式交互和执行复杂任务的能力，吸引了大量普通用户。而像 Cursor、Deep Research、Obsidian 这类工具虽然功能强大，但用户群体相对专业，并且更偏向“辅助”而非“全自动”。
Manus AI 之所以能火，是因为它降低了 AI 代理的使用门槛，让更多非技术用户可以直接体验。
2.短期热度 vs. 长期壁垒：它的本质仍然依赖于 LLM（大模型），走的是通用 AI 代理（Generalist Agent）的路线。这意味着，它的核心技术优势并不属于自己，而是依赖于 OpenAI、Anthropic、Google 这些上游大厂。一旦这些公司推出更强大的原生代理功能（如 OpenAI 在 ChatGPT 中内置更智能的自动化 Agent），Manus AI 很可能会受到极大冲击。
3.可持续性挑战：
•技术壁垒不足：它目前的智能体能力，实质上只是将 LLM 调用与 RAG（检索增强生成）结合，靠工程手段包装用户体验，而非真正的 AI 突破。对于已经习惯用 Cursor、Deep Research、Obsidian 的用户来说，这种“代理”能力没有本质创新。
•成本与盈利模式：调用 LLM 进行复杂任务的成本不低，而目前的订阅模式是否可持续，还有待观察。一旦 OpenAI 这些上游厂商调整 API 价格或推出更强的免费替代方案，Manus AI 将陷入被动。
昙花一现 vs. 长期存活？
短期来看，Manus AI 确实有热度，但从长期发展角度，它的生存空间有限。如果它不能形成独立的技术壁垒，或者找到真正差异化的市场定位，最终可能会成为被大厂“顺手”替代的工具。对于深度用户来说，Manus AI 目前的能力确实没有太大惊艳感，它更像是一款“精美包装”的 LLM 调用平台，而不是革命性的新技术。
直观来说Manus AI 更像三明治的中间层，如果你有技术基础（可以搭建Github开源项目的话），完全可以跳过 Manus AI，自己搭一个更自由、成本更低的 AI 助手。
它的核心功能本质上就是把 LLM、搜索、插件、自动化工作流整合起来，通过更友好的 UI 和交互方式降低门槛，让普通用户也能体验“AI 代理”式的体验。
但对于能自己部署 GitHub 开源项目的用户来说，Manus AI 的独特性其实并不高，因为：
1.开源生态已经有类似替代方案
01
•AutoGen（微软）和 GPT-Engineer 可以用于 AI 代码生成、自动执行任务。
02
•Smol AI 系列（如 smol-developer）可以用于 AI 代理开发。
03
•SuperAGI、CrewAI 这些项目可以让你自己搭建 AI 代理系统，甚至更自由地调整代理的行为模式。
•RAG 开源方案（如 llama-index, LangChain）可以直接搭建个性化的 AI 研究助手，比 Manus 还灵活。
2.本地部署 vs. 云端服务
3.Manus AI 主要是“工程整合”而非真正的 AI 突破
01
•它没有自己的大模型，仍然是基于 OpenAI/Anthropic API。
02
•主要依靠“前端包装 + Prompt 工程 + API 调用”来提供用户体验，而这些其实并不是技术壁垒。
03
•你要是自己熟悉 LangChain、AutoGen 这些框架，完全可以自己搭类似的 AI 代理，而且更符合个人需求。
结论
对于普通用户，Manus AI 提供了一个低门槛的 AI 代理体验，很直观也很顺手；但对于能部署 GitHub 开源项目的用户，它的价值其实就下降了，甚至可以直接通过开源框架+本地模型自建一个更强、隐私更好的 AI 代理。
只能说Manus AI做通用化的Agent，它和大厂比没啥优势，也没有任何技术壁垒，或许未来业务场景垂直化的是它的出路。
