21观察丨Manus底层解码：“套壳”下的创新“越狱”

21世纪经济报道 赵云帆 报道

如果没有 DeepSeek 这一核弹级的AI创新开路，Manus AI，可能很难靠着一己之力成为中国AI领域的第二个明星。而 DeepSeek 珠玉在前，靠着做浏览器插件起家的 Manus 团队，从降生之日起就面临着不断的争议。

使用环境不友好，技术“套壳”，被质疑发币，炒作邀请码，还有，Manus AI 社交媒体一度被冻结，智能体被“同行”们快速复刻，被好事者沙盒破解等等。

Manus 完美诠释了什么叫做“人红是非多”。

但是，Manus也有着支持者：Twitter的创始人杰克·多尔西、知名AI行业评论员 Dean Ball，还有一众淘到邀请码的AI从业者——不吝啬对Manus溢美之词的人，既不在少数，又大多非常重量级。

近日，又一个与“DeepSeek时刻”类似的标志性的事件出现了，美国主流财经媒体CNBC开始报道 Manus，并再次抛出Manus是不是下一个“DeepSeek”的设问。

上一次，CNBC对DeepSeek的报道，直接让美股来了一场高台跳水。

Manus是一场创新，还是一场炒作？这个问题不好聊，但我们更倾向于前者。

“套壳”之像

与DeepSeek一开始便开源论文和技术手册不同，Manus并未选择公开其核心算法白皮书与技术架构。

加上资源有限，而能够获得邀请码体验的人极少，因而 Manus 这个黑匣子，自然带了很大的争议属性。

首先便是质疑其工程难度的。

Manus发布几天后，来自MetaGPT的华人团队放出一款新产品——他们宣传仅用了“饭后三小时”便做出了一款复刻Manus，并开放给所有人使用。

似乎是为了讥讽Manus邀请码炒作，MetaGPT甚至好事地给这个复刻版Manus，取了个“OpenManus”的名字。

然而很多人发现，“OpenManus”在执行任务时常常中断，也会产生很多AI错觉，似乎并没有Manus那么好用。

事实上，MetaGPT在复刻Manus后，也尝试解释Manus的工作原理——其主要通过在AI虚拟机中接受指令 ，调用核心AI模型去理解并输出指令，并根据不同指令，异步调用不同的AI基座模型执行指令 ，然后总调度汇总、验证并输出。

做个不恰当的比喻，Manus就像一个公司法人，调度着作为基座模型的雇员，执行着一个又一个企业任务，并维系着公司的正常运作。Manus 的团队则是这个公司的CEO，由他决定法人的章程，规则等等。

换句话说，Manus也许是一个很完备的企业，但与动辄依靠数万GPU和先进的人工智能架构训练出来的基座大模型相比，Manus只是一个工程量不那么巨大，依靠人工代码便能实现的AI调度工具。

这几天，另一个名叫“jian”的社交平台X用户又声称，拿到邀请码的他，仅仅通过输出/opt/.manus/目录文件，便让Manus泄露了沙盒运行时的代码，让Manus自己吐出了自己架构的商业机密。

而从输出结果来看，Manus核心依赖另一个AI模型 Claude Sonnet 的模型分析调度能力，并调用29种工具或基座模型来完成任务，并且系统提示词工程暗示其本质为任务拆解，而非“自主智能体”。

这一尝试，也在一定程度上证实了MetaGPT团队的分析，同样也是“套壳”一说的由来。

“越狱”创新

虽然一系列的工程解密，揭示了Manus团队的工作工程难度没有想象的那么大，但是另一个问题又油然而生——

“套壳”是否就不是创新？

在“jian”的Manus破解博文中提到，Manus团队使用了browser_use（一款知名的浏览器自动化工具）的开源代码，并尝试轻度混淆（即对代码来源脱敏）。

对此，Manus首席科学家季逸超勇敢地承认了这一“越狱”结果，但也申辩称，团队早在推介视频发布时就说，Manus的创新离不开整个开源社区的成果。

他还表示，Manus仍然拥有自己的核心机密。

同样是AI智能体，虽然大部分人都理解其“帮助人类完成各种任务”的定义，但AI智能体友商之间，对如何实现AI智能体，都有自己独特的实现方式。

一种主流的认知，是让AI智能体嵌入操作系统环境，并像人一样操作鼠标和键盘来完成任务——但是这样设计存在一个很大的缺点，AI智能体无法让计算机进行异步工作，效率大打折扣，操控者也只能盯着电脑等待AI智能体完成工作，或者在它卡死后，引导他继续回到正常的工作流中。

Manus则采用了不同的方案，通过虚拟系统中的核心AI模型来撰写接口代码，以控制云端的那些知名的基座模型，处理一个又一个的分任务，然后汇总。

这样的话，只要你发出指令，就可以在电脑上干自己的事儿，并等着AI智能体自动帮你完成工作。甚至即便你把电脑关了，只要任务在云端没有卡死，你也能最终收到完成的任务。

是的，Manus AI团队只是简单的想到了在虚拟沙盒中调用各种AI资源，完成任务的这种“套壳”而已。但那便不是创新了吗？

就像泡泡玛特用盲盒征服了全世界。然而盲盒的门槛并不高，“万物皆可盲盒”。那是否意味着，泡泡玛特并没有创新？

还有，最近最知名的AI社群与云端平台Hugging Face创始人Clement Delangue和季逸超也有一次对聊。Clement Delangue透露，Manus敏锐地发现了，当前的AI基座模型与人类聊天的笨拙只是表象——在经历不太复杂的专业人工的对齐之后，AI基座模型已经能展现出远远强于大众认知的水平。

换句话说，Manus就是意识到了，我们需要借助一把钥匙，才能打开AI大模型广袤的后花园——而这就有点像是张小龙之于微信，靠着对产品和人性的认知，而非技术门槛去打造国民级应用。

况且，AI智能体的发展，也是伴随着基座模型能力的提升，以及AI智能体行业不断涌现的新秀，才堆积量变引起质变，诱发“蝴蝶效应”。

这不禁让人联想到，杨振宁、李政道、吴健雄组合第一个完成了“宇称不守恒定律”的发现与证明。而当时，他们其实远非唯一在这条赛道上研究的科学家团队——物理研究有时候和商业竞争类似，也是一项赛跑。

近日，Manus所在团队Monica.im宣布，与阿里通义千问团队正式达成战略合作，双方将基于通义千问系列开源模型，致力于在国产模型和算力平台上实现AI智能体Manus的全部功能。

至今，Manus AI的社交平台上，最多的留言还是“求一个邀请码”。

而不论是名声大噪，还是与国内算力龙头平台的战略合作，也许都是对Manus背后创新能力的馈赠。

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