今天，曾炒至10萬的manus免費開放註冊了。
符合這兩年ai資訊一貫「階段性沉默、點狀式爆發」的傳播特點，僅是一則50餘個字的資訊，相關話題熱度便不斷飆升。
得不到的永遠在騷動，這個被稱為「創造了ai agent 的deepseek時刻」的產品，曾在一夜爆火後，因為邀請碼一度炒到5位數，陷入了是靠着營銷號帶節奏的「飢餓營銷」的爭議，此後聲量漸歇。
5月12日晚上11點，manus發佈公告表示，manus即日起向所有人開放，無需等待；所有用戶將一次性獲得1000積分獎勵，同時，用戶每天還能免費獲得300積分（相當於一次使用機會）。
值得注意的是，不同於目前國內其他ai搜索產品，如deepseek、kimi、元寶等幾乎都是0門檻、完全免費開放的，而manus的任務規劃、決策和輸出生成都需要消耗積分，任務越複雜或越長，所需的積分就越多。這在一定程度上限制了用戶的使用次數。
不過，目前manus開放的仍是國際註冊，中文版本還在開發中。
不管早期評價多兩極分化，大家對「終於能用上manus」這件事的期待值還是拉滿了。
用起來怎麼樣？
兩個多月前，在manus推出前夕，manus創始人之一的張濤對這個新產品的定義是：「我們定義了一個新賽道。」
那到底有多新呢？
簡單來說，底層技術上的突破難說，但至少初步定義了一個從去年底就飽受討論的問題——一個ai agent產品的形態應該是什麼樣的？
我首先問了一個重點在於信息整合方向上的問題，讓manus詳細講解一下赤壁之戰，以報告的形式具體描述戰鬥經過，同時結合地圖與地形可視化進行說明。
對於第一次使用manus的人來說，manus呈現出來的思考過程多少會眼前一亮，manus先是創建了一個工作流，把它接下來要做的事情細分。
有趣的是，不同於其他ai搜索軟件，manus直接把信息溯源放在了工作流里。比如在整理歷史背景和相關地圖資料時，它打開了維基 百科和百度百科。
邏輯性很強，姿態標準，從溯源結果追溯也能避免一定程度的ai幻覺（此處重點批評deepseek）。
最後，manus幫我生成了4個文件清單，除了最終整合完的一篇2000多字的完整報告——引言、背景、經過、結果和影響……面面俱到，還有詳細的todo list工作流以及圖片文件，其中關於戰鬥經過還單獨拎出來一份。
值得注意的是，其中那張圖片，manus應該還是在一個大地圖裡截圖出來的，雖然能在思考過程中追溯來源，但最終生成結果還是缺少圖片來源標註。
接着，我又再問了一個主觀性更強的問題：用關鍵詞概括manus的優勢，以及面對「套殼」爭議，如何定義通用ai智能體以及理解現階段ai應用落地的着重點？
這次manus顯然更智能了，再複述完我的問題後，它沒有自行猜測我的需求去分析，而是首先反問了我的具體需求和關注點，還給了一些引導思考的關鍵詞。
緊接着，才開始了它的具體工作。這次，manus整整給了我10個附件，包括完整的報告以及相關的參考資料和中間分析文檔。
而這一次，我在prompt中其實並未提及需要幫我整合成一份完整報告，但manus還是給我寫了篇論文——包括了摘要和參考文獻。
截至到這一步，manus整體表現都不錯，不同於其他ai產品還需要用戶研究如何提出更好的prompt，manus用戶只要提出簡單的文字需求，manus就可以自主工作，並交付成型產品。
唯一的缺點就是，真的太慢了，上述兩個任務，manus花費的時間都需要10分鐘，而且後面這個顯然更為複雜的提問，花費的積分已經超過300，相當於，如果我把1000積分用完後，靠着每天300積分的免費額度，我甚至拿不到一份完整報告。
任務完成後，manus還引導我進行網頁部署。
這一次是漫長的25分鐘……
這次結果反而讓我有點失望。
直接說，就是丑。相當於一個網頁框架，直接填文案，你看不到任何的ui設計。
pconline綜合看到不少體驗後的網友評論：做ppt不如另一個定位國際市場的agent產品genspark，網頁不如位元組的扣子。
顯然，從內測走向公測，manus仍處於產品的早期階段。ai迭代速度之快，讓競爭變得極度激烈，特別是國內的ai團隊在模型訓練和產品創新等方面的表現都尤其出色，這也是市場一直說的，國內ai產品很難有先發優勢。因為後來居上的太多了。
但manus的出現至少指出了前進方向。
是否套殼不再重要
從工作流里其實可以明顯看出，manus的工作模式相當於在雲端設置了一個「虛擬機」，在虛擬機里去跑代碼——它自己有個操作系統，自主上網，跨平台、跨網頁調用api完成任務。
其實就是將複雜任務拆解為多個子任務，並動態調用不同的agent或工具來執行每個子任務，最終完成整體任務。
其中重點是，對用戶的指令沒有那麼「嚴格」了。
正如此前manus團隊曾表示，ai 瀏覽器不是在瀏覽器里加 ai，而是做給 ai 用的瀏覽器。
市場給了ai 2年多的發展期，這2年多的時間裏，大家基本的共識是，先投入，先all in，尋求技術突破的前提下，ai更多是工具，講的是模型能力，所以才有風靡一時的「指令」。
而在最近紅杉第三屆ai峰會上，新共識出現了。
據「ai深度研究員」文章報告，峰會提出ai商業模式轉型：下一輪 ai，賣的不是工具，而是收益。
從賣工具到賣協作，最終走向賣成果——未來ai應用的核心問題，不是模型能力，而是「是否能跑起來幹活」。不是誰模型參數更多、推理速度更快，而是誰能把結果交付閉環，誰就擁有了客戶預算。
紅杉認為：「ai 應用價值將超越模型本身。」
從這一點回過頭來看manus，manus是全球首個通用agent，扣子空間和百度前不久發佈的心響都是這個方向，即在獲取用戶的指令後，可以自主規劃與多智能體協作。
值得注意的是，據剁椒spicy消息，心響app的一位產品經理表示，團隊正是看到了manus爆紅之後，加班加點一個月，打造了心響app。
正如上文所述，manus至少讓市場看到，現階段一個真正的ai agent應該是什麼樣的。
「attention 不是 all you need，解放用戶的 attention 才能重新定義 dau」，manus團隊曾分享。
manus創始人肖弘一直強調的觀點是：模型商品化。大家去做use case、去解決具體的問題。——這是應用層。
而對ai應用類產品來說，是否「套殼」便不再重要，manus的核心優勢從來不是大模型，而是通用性、解構性，如何做好任務規劃和執行框架，以便更好調用多個智能體。
模型能力是一回事，但落到用戶層面，如何順暢地用到自己的具體工作中，是另一回事。
