AI实习生Manus初体验：效率提升与稳定性缺失并存

在当前人工智能技术迅速发展的背景下，许多新产品和应用在市场上层出不穷，其中Manus引起了广泛关注。作为一款被誉为“第一款通用型智能体”的产品，Manus以其能够高效完成各类任务而受到用户热捧。不过，经过一段时间的实际测试，我们发现这位“实习生”的表现虽令人振奋，但同时也暴露出一些明显的稳定性问题。

近期，我们终于获得了使用Manus的邀请码，带着好奇与期待，在编辑部展开了一系列测试。初次使用的体验令人振奋，Manus能够快速搜索资料、撰写文案，还可以通过各种工具辅助完成任务，简化了我们以往繁琐的工作流程。伴随着高效的输出，Manus的稳定性问题却让人倍感挫败。

在周末的实测中，我们坦诚地发现，Manus在执行任务时频繁宕机，导致工作进度断断续续，极大降低了体验感。每当我们下达指令后，Manus总是无法持续稳定地执行下去，其操作界面不断出现“连接已断开”“遇到严重问题”等提示，需要我们频繁重启任务，这种体验显然不是最理想的。某些情况下，Manus似乎在进行维护时，前后信息不连续，造成输出内容的消失和不一致，使我们对其可靠性产生疑虑。

面对Manus被定义为“通用型Agents”，我们决定让它尝试不同的日常任务，从基础的整理到长文写作。将一份长达2.8万字的访谈录音交给它处理，本以为会大幅度提升效率，不料输出结果却出现了压缩现象，原文部分几乎消失，仅剩下3800多字。这主要归因于Manus的输出机制，该机制似乎对长文本的处理存在局限，影响了我们最终的交稿质量。

在的任务中，我们又让Manus进行新闻监控，但面对网站验证码的拦截，Manus再次遭遇失败。不过，在后续的任务中，它却显示出较高的操作能力——成功生成5条AI领域的热门新闻，整体质量可圈可点，文本通顺，主要信息也得到了覆盖。尽管如此，在我们提出优化意见后，Manus的第二版本依然不够完美，仍需我们进行二次修改才能达到发表标准。

为了进一步锻炼Manus的能力，我们尝试让它撰写一篇深度报道。其表现虽说达到了基本要求，但内容显然偏向于信息的整合而非深入分析，仍显得略为“干”。当我们引导其进行更有深度的生成时，发现它不足以应对这种复杂的写作任务，仍需要人类的后续参与。

随后，我们为Manus设定了一些具有挑战性的任务，比如模仿某行业大V风格制作一段视频。尽管Manus努力收集素材并撰写剧本，的成品却仅达到“实习生”的水平，整体内容有些干瘪，缺乏生动的表现力。即便如此，它仍展现出了一定的潜力——能够在分镜和脚本结构上完成一定的任务。

在整体流程中，尽管Manus在任务拆解和操作界面的流畅性上表现不错，但在审美和内容深度上仍显得乏力。许多任务的完成质量需要依赖人的参与进行纠正，尤其是涉及创意和设计的工作时。Manus对于设计元素的理解也相当局限，提供的配色方案和字体选择往往显得条条框框，缺乏个性化。

虽然存在许多不足之处，但Manus在实用性方面所展现的潜力仍令我们眼前一亮。其高效的任务完成能力，尤其是在分析和数据处理等逻辑强度高的任务中表现尤为突出。通过更加智能化的工作流程，Manus能够显著提高用户的工作效率。并且，相比于如OpenAI Operator等其他高价 competitors，Manus以相对较低的成本为用户提供了更为友好的体验。

而言，Manus作为一款尚处于发展的智能体，确实在许多场景中展示出了其高效和便捷的一面。稳定性和内容质量依然是其亟需改进的方向。随着技术的持续进步，我们期待Manus能够逐步优化其性能，减少宕机与崩溃，同时提升其创意生成与审美设计的能力，以更好地服务于广大用户。在这一过程中，Manus的出现不仅让我们看到了AI技术的潜力与前景，也为日常工作带来了更多可能性和便利。