ai不能只看功能名称，更要看它在什么场景下能解决问题。把ai、人工智能、AI等信息拆开来看，判断会更直接。

实际使用时，而且相较 Devin、OpenHands 这些产品，他们做得更简单，一下子让 Agent 易于理解了。实际使用时，虽然我本来就用过 OpenAI 的 Deep Research、Operator，还是觉得有突破。1. 看到 Manus 演示之后，AI + 电脑 + 权限，AI 开始使用工具——走出了从猿到人的这一步。

更直接地说，举一个有助于传播的产品设计例子：学习了 DeepSeek，把思维链、操作链放出来了——以及最后的结果。先要分清的是，结论更接近于，每一次执行，都能有传播可能性。再举个技术的例子：他们的图像搜索做得也不错（相比之下，很多知识库产品的图像理解、搜索都有问题）。2. Manus 的完成度很高，而不仅仅是粗糙的 MVP——可能也是因为此前 Monica 做了很多扎实的积累。

更直接地说，3. 我还挺喜欢比如即刻这家公司（他们还有小宇宙），或者 Monica 这家公司（他们还发布了 Manus），他们怎么创新的？放到具体任务里，我们怎么才能从机制上、精神上有创新？

放到具体任务里，年轻？实际使用时，Manus 离我们更近，我们似乎也能做，但为什么不是我们？4. 我的第一反应是羡慕，或许还有一点点小嫉妒。什么限制了我们？导火索之一就是 Manus。我们如果想要有一个什么事情是全国第一，全球第一的话，应该是什么？我们缺了什么？想象力？野心？基础能力？算力？资金？热情？全力以赴？

实际使用时，5. 听了张小珺采访肖弘的播客后觉得他们确实很优秀以实际场景来看，：时机抓得很准（对“套壳”的理解和趋势、提前量、时间窗口的理解）敢决策（比如卖掉公司以实际场景来看，快速收购）产品感非常好（讲到的一些激发他灵感的时刻）找夹缝（清晰地认识到自己的优缺点寻找同行可能的缝隙）全情投入（只有工作而没有 work life balance按操作场景看，连续几年春节都在工作）。

先要分清的是，但，也可能这只是我的热情和勇气不够而已。实际使用时，记录一下，让我们看看半年、一年后的发展。6. 认真想想，我对通用 Agent 的判断，可能还是不会做——我内心还是觉得它挡在了大厂必经的路上。这里面的时间窗口和夹缝很可能不够。

7. 佩服 Manus 团队，祝福。