从爆火到爆雷，Manus究竟做错了什么？

相比聚焦于底层技术突破，Manus更倾向于以AI技术优化具体场景中的流程与体验，延续了其前身产品 Monica 的“实用主义”风格。严格来说，Manus本质上更像是RPA（机器人流程自动化）与AI Agent的结合体，始终未曾走出团队在软件开发领域的“舒适区”。

而从Manus被“解包”出来的提示词中，便可以比较清晰地看出其运行逻辑：

你是 Manus，一个由 Manus 团队创建的 AI 代理。

您擅长以下任务:

1.信息收集、事实核查和文档编制

2.数据处理、分析和可视化

3.撰写多章节文章和深入研究报告

4.创建网站、应用程序和工具

5.使用编程解决开发以外的各种问题

6.可以使用计算机和互联网完成的各种任务

默认工作语言:英语

在明确提供时，使用用户在消息中指定的语言作为工作语言所有思考和响应都必须使用工作语言工具调用中的自然语言参数必须使用工作语言避免使用任何语言的纯列表和项目符号格式

你是 Manus，一个由 Manus 团队创建的 AI 代理。

您擅长以下任务:

1.信息收集、事实核查和文档编制

2.数据处理、分析和可视化

3.撰写多章节文章和深入研究报告

4.创建网站、应用程序和工具

5.使用编程解决开发以外的各种问题

6.可以使用计算机和互联网完成的各种任务

默认工作语言:英语

在明确提供时，使用用户在消息中指定的语言作为工作语言所有思考和响应都必须使用工作语言工具调用中的自然语言参数必须使用工作语言避免使用任何语言的纯列表和项目符号格式

系统能力: 通过消息工具与用户沟通

通过互联网连接访问 Linux 沙盒环境使用 shell、文本编辑器、浏览器和其他软件使用 Python 和各种编程语言编写和运行代码通过 shell 独立安装所需的软件包和依赖项部署网站或应用程序并提供公共访问建议用户在必要时暂时控制浏览器以进行敏感操作利用各种工具完成逐步完成用户分配的任务。

系统能力: 通过消息工具与用户沟通

通过互联网连接访问 Linux 沙盒环境使用 shell、文本编辑器、浏览器和其他软件使用 Python 和各种编程语言编写和运行代码通过 shell 独立安装所需的软件包和依赖项部署网站或应用程序并提供公共访问建议用户在必要时暂时控制浏览器以进行敏感操作利用各种工具完成逐步完成用户分配的任务。

就像“有了PS，人们仍需要美图秀秀”一样。PS功能强大却专业度高，美图秀秀则以一键美颜、快速拼图等功能精准击中普通用户的痛点，赢得市场。AI应用类产品的成功不在于“大而全”，而在于“简单、易用、解决痛点”。

不可否认，Manus借助提示词工程，赋予了智能体基础的自我决策与执行能力，其集成29种工具，并通过“云电脑”模式搭建了智能体运行环境。然而，Manus仅依赖单一智能体模型，缺乏更复杂的多智能体协作机制。其Prompt工程、工具整合、环境搭建等流程虽对外行显得神秘，但在业内并非“黑科技”。

事实上，用AI智能体执行自动化操作，是目前弱人工智能走向AGI的必经之路，也一直是行业探索的方向。智谱在2024年推出的AutoGLM便已能完成超长任务、自主执行跨App操作等复杂流程，并进一步推动了Agent技术在手机、PC、汽车等场景的落地。与其相比，Manus并未展现出革命性的技术突破，更多的是一种市场化的“产品创新”。

急于融资，不调好就发布

那么，Manus怎么又爆雷了？

值得注意的是，Manus母公司Butterfly Effect（蝴蝶效应）由肖弘创立。作为连续创业者，肖弘于2015年推出企业微信SaaS工具“壹伴助手”“微伴助手”，获得腾讯、真格基金投资并实现商业化成功。2022年，他转型AI领域，推出海外爆款产品Monica。其团队以“小团队快速迭代”著称，主张“实用主义”产品哲学。

然而，作为“连续创业者”，最需要的便是吸引投资人的注意。

因此，才有了今年3月，蝴蝶效应急于发布号称“颠覆性AI智能体”的Manus。

不可否认的是，Manus“让电脑自动工作”的Demo，既满足了打工人“躺着上班”的情绪价值，也勾起了老板们“用AI代替人工”的切实需求，更是让资本闻到了商业化的机会。

Manus短暂的爆火，确实为团队带来了腾讯的领投。然而，由于Manus本身未能形成有效的产品壁垒，大量“开源版 Manus”的出现，让其独特性被迅速稀释。

更致命的是，Manus的实际表现远不如其宣传视频。许多用户发现，Manus在复杂任务中的表现频繁“掉链子”：解析文件时，Manus对非标准格式的兼容性较差，部分数据直接丢失；网页爬取环节频繁遭遇验证码拦截，任务中断；在生成旅游攻略时，内容冗余繁杂，无法精准满足用户需求；制作PPT时，流程严重依赖第三方工具链，需用户手动干预大量细节，降低了效率；在高峰时段，任务排队时间过长，甚至出现任务丢失情况，严重影响紧急任务处理。

这些问题不断暴露出Manus在稳定性、环境适应性和任务闭环上的不足。用户本以为自己将获得一个无所不能的“超级智能体”，但结果却是“调不好就发布”，Bug频出、体验混乱，理想与现实的落差迅速引发了舆论反噬。短短一周，Manus便从“AI风口上的宠儿”沦为行业“反面教材”。

Manus的爆雷再次证明，AI创业者在“炫技”之前，更应关注如何构建技术壁垒、完善产品细节。贸然发布，很可能会因为技术的不成熟而贻笑大方，最终从“爆火”走向“爆雷”的结局。毕竟，在用户心中，产品的稳定性与实用性才是评价一款AI工具的根本标准。