Manus
凤凰网(wang)科(ke)技讯(xun) 3月11日，福布斯发文称，Manus远(yuan)非新奇。它宣称具备自主性，但(dan)实际上，它不过是又一(yi)个实行预设脚本(ben)工作流程(cheng)的大语言(yan)模型罢(ba)了。
与ChatGPT、Gemini等工具类似，Manus的核心仍是基于互(hu)联网(wang)语料库(ku)生成"最大公约数"答案。测试显示，要(yao)求(qiu)其撰写关于Manus的报道大纲时，系统自动强调“技术突破”、“通用能力”等市(shi)场(chang)热词。评论人指出，Manus这种工作机制注(zhu)定只能产出符合热点却缺乏深(shen)度(du)的内(nei)容。
福布斯表(biao)示，Manus在制订标准化旅(lu)行计(ji)划时表(biao)现尚可，但(dan)涉及复杂决策（如(ru)突发天气下的航班改签）时，系统暴露出与OpenAI DeepResearch模型相似的缺陷——无法识别关键数据优先级，生成看似合理实则漏洞百出的方(fang)案。
福布斯认为，真(zhen)正创造价值的AI企业，都(dou)在特(te)定领域构建(jian)结构化工作流。比如(ru)通过解析(xi)网(wang)页代码(ma)模拟用户行为，实现端到端自动化测试的Octomind；在法律文件生成中嵌(qian)入专家决策逻辑，精准处理合规审查的Flank；基于消费数据动态生成个性化销售建(jian)议，重塑电商(shang)购物链路的r2decide。这些(xie)案例都(dou)表(biao)明，AI的成功不在于通用性，而在于业务场(chang)景的深(shen)度(du)聚焦。
当Manus宣传其“全能代理”愿景时，行业先行者早已在医疗(liao)、金融等垂直领域建(jian)立护城河——通过限定决策范围提升可靠(kao)性，借助人机协同(tong)机制弥补算法短板。
福布斯还表(biao)示，对于AI，人类的监督至关重要(yao)。大多(duo)数企业在有效地将AI融入决策过程(cheng)中都(dou)面临着困难。康奈尔课程(cheng)反馈揭示，当前技术无法替(ti)代人类的核心决策能力。而Manus在人机协同(tong)决策方(fang)面所做甚少(shao)。
Manus演示的多(duo)APP联动看似炫酷，实则并未突破自动化工具的固(gu)有局(ju)限。反观(guan)AMAZON的Alexa，即将深(shen)度(du)嵌(qian)入微软 Teams、Slack等办(ban)公生态，通过API级整合实现上下文感知(zhi)。福布斯质疑，Manus是否能在短期内(nei)达到这样的集成水平。（编辑/陈俊熹）
【免(mian)责声明】本(ben)文仅代表(biao)编辑本(ben)人观(guan)点，与和讯(xun)网(wang)无关。和讯(xun)网(wang)站对文中陈述、观(guan)点判断保(bao)持中立，不对所包含内(nei)容的准确性、可靠(kao)性或完整性提供任何明示或暗示的保(bao)证。请读者仅作参考，并请自行承担全部(bu)责任。邮箱：news_center@staff.hexun.com