Manus 没有秘密，70 页PPT揭秘现象级 Agent【附下载】

主要观点总结

本文介绍了名为Manus的AI产品在科技圈引起的海啸级冲击。Manus实现真正的'Less structure'技术路径，采用'激励而非教导'的核心算法，让大模型自主生成任务拆解策略。其设计理念引发行业讨论，引发关于AI产品创新的启示，包括通用性优先、感知即价值以及成本叙事等。文章还介绍了如何获取更多关于Manus的信息。

关键观点总结

关键观点1: Manus AI产品的特点

Manus是一款没有预设场景、不依赖人工规则的通用Agent。它实现了真正的'Less structure'技术路径，采用'激励而非教导'的核心算法，大模型自主生成任务拆解策略。

关键观点2: Manus的产品哲学

Manus团队强调“我们所有的工作，只为让用户看见”，体现了过程可视化、能力边界显性化、成本透明化的设计理念，引发行业讨论和关于AI产品创新的启示。

关键观点3: 行业启示

Manus现象揭示AI产品创新的新范式，包括通用性优先、感知即价值以及成本叙事等。行业头部玩家纷纷将'实现Manus级体验'设为重要目标。

关键观点4: 如何获取更多关于Manus的信息

读者可以通过关注公众号并发送“manus”来获取更多关于Manus的信息，包括交流群、往期推荐文章等。

文章预览

2025年2月，一个名为Manus的AI产品在科技圈掀起海啸级冲击。这款没有预设场景、不依赖人工规则、号称"没有秘密"的通用Agent，用连续48小时的社交媒体狂欢和投资机构抢投热潮，重新定义了AI产品创新的可能性。 ▍ 技术内核：从L1到L3的认知跃迁 OpenAI 之前提出了AI发展的5 段论： - L1（吐字阶段） ：以ChatGPT为代表的对话式交互，用户需要掌握Prompt工程 - L2（推理阶段） ：通过思维链（CoT）实现复杂任务拆解，典型如GPT-4的代码解释器 - L3（感知阶段） ：用户只需自然语言指令，系统自主完成规划-执行-交付全流程 Manus的突破在于实现真正的"Less structure"技术路径。不同于传统Agent预设的Workflow（工作流）和有限工具集，其采用"激励而非教导"（Don't teach. Incentivize）的核心算法，让大模型自主生成任务拆解策略。这种"零人工规则"的设计，使得产品能处理 ………………………………