繼DeepSeek以具有推理能力的低成本模型震撼市場以後，另一間中國新創Monica推出的AI Agent（AI代理）「Manus」再度掀起波瀾。ChatGPT和Claude的Agent還在測試階段，垂直領域的Agent才初見成效，為何Monica有勇氣聲稱Manus是通用AI Agent？Manus在網上聲量兩極，有試用者讚嘆，也有人說沒多厲害。到底強在哪？《遠見》取得邀請碼，實測揭開真相。
Manus是什麼？
Manus是2025年3月中國AI新創Monica所釋出的AI工具，就像ChatGPT一樣，使用者可以造訪Manus網頁，以對話的方式請Manus完成任務。
Manus與ChatGPT的不同之處在於能夠省去大量來回對話的時間，只要描述需求以後，Manus就能夠自己制定完整計劃，並按照計劃再提出細部任務，最後按表操課完成，且提供的結果品質頗高，實現AI Agent的願景。
Monica首席科學家季逸超強調，Manus的突出之處在於能夠採取行動，並實際交付成果，例如篩選履歷、研究房地產、分析資料，在不同任務中展現其自主性和解決問題的能力。
此外，Manus具備知識和記憶能力，能夠從過往經驗中學習並改進後續任務的執行，且可以調用API、瀏覽網站，能夠和外部世界建立聯繫。
在季逸超的展示中，Manus有辦法在接受命令以後，一條龍地完成任務。以評價履歷為例，他上傳壓縮了好幾份履歷的.zip檔，並以文字提出請Manus評價履歷的需求，接著Manus便開始行動。
Manus在實際「看」履歷以前，就像人類那樣，先制定出評價履歷的標準，接著在實際檢查履歷的時候，根據標準，從投遞履歷者的經歷中抽出相關敘述，並依照內容評分。
從他的展示中，已經能夠看到Manus實現AI Agent自己制定計劃並採取行動，雖然速度還有改進空間，但Manus的產出品質已經足夠令人興奮。季逸超曾在公開發言中表示，他相信AI能力將會不斷進步，讓人期待Manus的未來。
Manus誰可以用？要怎麼註冊？
目前Manus仍在測試階段，要有邀請註冊碼，才能夠使用。
如果手上拿到邀請碼，便可以到Manus的官網點擊開始使用，接著會轉移至填寫邀請碼的頁面，輸入邀請碼後就能透過Google帳號註冊並登入。
登入後，就能進入Manus的畫面開始使用了。不過，目前Manus有使用限制，一天只能開啟三個對話，若超過後就要出現以下訊息：「您已達到測試階段每日使用的最大限制。請明天再試，或聯繫我們以增加您的配額。」
以下為《遠見》取得邀請碼後的實測結果。
Manus實測：評價文章
對媒體來說，評價稿件並修改是非常常見的任務，但過往運用ChatGPT修改時，大多只是用來改錯字、調整標準字、修正不通順之處等，即便請ChatGPT分析文章，常常需要來來回回要求它按照標準行動，並不是非常好用。
因此，本次實測中《遠見》便想請Manus評價文章，看它能夠分擔多少任務。
測試時向Manus下的指令：
接收指令後，Manus把評價文章拆分成不同步驟：抽取文章內容、建立評估標準、制定評分細節、按照標準評估文章並評分、撰寫綜合評估報導，並在過程中，活用Python的不同套件（library），把測試上傳的PDF檔案轉成純文字檔，再接續分析。
雖然測試的指令中提供Manus評估文章的標準，但Manus為了詳細評分，進一步提出給予分數的規則，以報導主題重要性為例，Manus列出以下劃分方式：
- 10-9分：主題具有重大社會影響力，涉及產業革命性變化或重大趨勢，對大眾有高度關聯性
- 8-7分：主題具有明顯社會意義，涉及產業重要發展或新興趨勢，對特定群體有高度關聯性
- 6-5分：主題具有一定社會意義，涉及產業變化或趨勢，對特定群體有一定關聯性
- 4-3分：主題社會意義有限，涉及小範圍產業變化或趨勢，關聯性較低
- 2-1分：主題社會意義不明顯，涉及非常小眾的產業變化或趨勢，關聯性極低
實際評價測試文章《博恩夜夜秀》幕後功臣：薩泰爾團隊AI神用法，如何讓全員升級？時，Manus在每個面向裡，皆詳細列出評分與評分理由，例如本文在報導主題重要性拿到8分，理由是「文章探討AI在企業團隊中的實際應用與挑戰，這是當前數位轉型浪潮中的重要議題。薩泰爾娛樂作為案例，展示了AI如何從個人工具擴展為團隊協作的基礎，對企業管理者和知識工作者有高度參考價值。」
另外，Manus還提到，文章不僅關注技術本身，更探討了組織變革的必要性，這對於正在思考如何整合AI的企業具有重要啟示。因此最後給予8分。
再以寫作文筆為例，Manus指出「文章開頭引用OpenAI共同創辦人的觀點，中間穿插具體案例，最後以哲學思考收尾，結構完整，⋯⋯文章善用比喻和引用，如將AI比作『槓桿』和『魔法』，使抽象概念具體化，增強了可讀性。」
當然，Manus也會指出文章的不足之處，在其他編譯類型的文章中，Manus便點出過度仰賴二手資料，缺乏一手採訪的問題，建議有機會可以補足。
Manus評價文章的歷程：點此看
Manus實測：研究議題
前項實測中，事前就制定出評價文章的標準，若減少提示詞的內容，Manus會怎麼發揮？
《遠見》以研究DeepSeek為例，請Manus執行。以下是測試時使用的指令：
此時Manus則要求使用者補足更多資訊，提出以下問題：
- 這時補上以下回應：
得到回覆後，Manus繼續推進：
在研究開始，Manus規劃了一份收集資料的待辦清單，把DeepSeek相關資料拆解成公司、團隊成員、公開發言、專家評論等，並且在每個項目中都列出具體要搜集到的內容。以下是Manus整理出的研究任務：
Manus利用搜尋功能，查找不同文章與報導，再從中抽取出需要的內容，甚至也知道要查找Linkedin，藉此搜集創辦團隊的背景資訊。使用者也能從歷程中看到Manus造訪網頁的過程，例如閱讀一篇《BBC》的報導。
因為原先提出的需求是想要採訪DeepSeek團隊但碰壁，因此Manus也整理出「為用戶提供替代約訪DeepSeek團隊的方案建議」，包含整合現有訪談內容、建議採取時間線分析法、比較分析法，還有尋找間接信息來源、訪問專家觀點和行業分析等作法。
最後，Manus整理出一份包含以下檔案的完整資料，提供給使用者參考：
1. deepseek_company_info.md - DeepSeek公司詳細資訊
2. deepseek_founder_info.md - 創始人梁文鋒詳細資料
3. team_members/core_team_info.md - 核心團隊成員資訊
4. public_statements/founder_interviews.md - 創始人訪談內容摘要
5. public_statements/early_interviews.md - 早期訪談內容摘要
6. expert_opinions/expert_analysis.md - 專家評論與分析
7. deepseek_comprehensive_report.md - DeepSeek綜合研究報告
8. alternative_approaches.md - 替代約訪DeepSeek團隊的方案建議
Manus研究議題的的歷程：點此看
與一般記者在事前針對一間公司該做的背景研究功夫相較，Manus的表現堪稱優異。
Manus還能做些什麼？
作為通用的AI Agent，Manus能做的事情非常多。除了官方影片中介紹的分析資料、研究房地產、替履歷評分以外，Manus也另外舉出自己能做到的事情：深度分析特斯拉股票、設計互動課程、比較分析保險政策、研究適合供應商和線上商城營運分析等。
其實，有許多任務並不是由Manus首創，也不是第一個測試相關任務的Agent，例如「規劃行程」就是常見的消費者Agent案例，但以規劃日本七天行程為例，Manus制定計劃格外完整。
它知道要先建立起旅遊專案的架構，接著調查交通方式、查詢天氣預報、確認簽證要求、研究匯率與預算，並檢查航班和探索景點，並且在使用者提供的限制之下，例如確保行程符合預算範圍，達到「制定每日行程與時間安排，同時平衡城市探索與文化體驗」的目標。
Manus有何特色？為何引發關注？
「Manus不僅僅是另一個由聊天機器人構成的工作流程，而是一個真正自主的Agent。其他 AI 僅止步於生成想法，但Manus能夠彌合構思與執行之間的鴻溝。」在介紹Manus影片中，Monica首席科學家季逸超堅定地說道。
Manus之所以能夠再度掀起旋風，關鍵在於過往AI Agent還不夠成熟，但Manus彷彿讓人瞥見突破的曙光。
所謂AI Agent，指的是能夠自主（autonomously）決策並執行行動的人工智慧系統，過程中不需要人類介入。
接收人類所下達的複雜指令後，AI Agent 能夠結合環境中感知到的資訊與指令內容，自行規劃行動計畫，將任務拆解成多個步驟並依序執行；完成任務後，它還會根據所獲得的回饋，改善未來的行為。（延伸閱讀：AI Agent來了，但它是什麼？AI代理介紹、趨勢全解讀）
雖然AI Agent已經成為科技論壇中人人都能說上一句的趨勢，但距離真正落地仍有距離，例如前Google台灣董事總經理簡立峰今年（2025）1月便提到，AI Agent的挑戰主要出現在規劃與推理能力上，若沒有顯著提升，則全面爆發便還需要時間。
就執行任務來說，AI Agent真正能夠執行的任務還不夠多，且執行過程中也仰賴人類介入，尚且無法獨當一面，這便是為何Manus問世後，就得到大量關注。
人們使用ChatGPT時，多半是在一來一回的對話之間，完成使用者指派的任務。若是相對簡單的任務，例如翻譯、摘要，ChatGPT不太需要額外指令，可以直接完成任務。過往使用GPT-3.5、GPT-4驅動的ChatGPT時，人們還要在指令中提供一個或者數個範例（one-shot/few-shot examples），但隨著模型進展，進步到GPT-4o、OpenAI o1時，已經可以不用提供範例（zero-shot），甚至不用在指令中自己拆解任務。
不過，隨著任務的複雜性提高，例如分析資料時，ChatGPT提供的分析結果也常常有不完整之處。再以撰寫程式碼為例，只是執行簡單的自然語言處理任務時，例如分析情緒，它可以一鍵完成。
但如果請ChatGPT撰寫能夠替照片加上浮水印功能的應用程式，即便使用具備推理能力的模型，雖然有機會一次過關，但有很多時候還是得來回修改，例如浮水印位置不只能夠依照pixel調整，還要提供百分比功能，又或者要讓使用者可以預設浮水印的路徑，需要在後續交談中補上。
因此，能夠把「看履歷」、「評價文章」分成不同步驟，發展出自己的給分框架，再從內容中抽取對應到的內容，並計算出完整分數的Manus，充分展現出其自主性，才會讓人興奮無比。
從《遠見》實測也能看出，Manus在研究議題時，也能恰到好處地尋找優質的資料來源，有許多步驟和方法和真實的人類研究員非常相似，有辦法獨立完成使用者指派的任務。
Manus名字來自於拉丁文「Mens et Manus」，意思為智力與技巧（Mind and Hand），體現出Monica想把知識應用於現實世界產生影響的信念。現在的Manus已經展現出一定能力，若未來能夠串接更多API、讀懂更多資訊，距離機器像人類一樣理解世界的那天就不遠了。
