Manus在紅什麼?外媒評測訂餐、訂位、訂票⋯都碰壁:它是中國第二個DeepSeek時刻?
Manus在紅什麼?外媒評測訂餐、訂位、訂票⋯都碰壁:它是中國第二個DeepSeek時刻?

自DeepSeek於2025年初橫空出世後,中國另一AI黑馬Manus於3月6日推出預覽版,迅速在科技界掀起一股熱潮。 據觀察,Manus的官方Discord,在短短幾天內成員人數飆升至超過15.1萬人,即時在線人數也突破1.2萬人。

由於當前要使用Manus必須要有官方配發的邀請碼,導致中國二手交易平台「閒魚」上, Manus的邀請碼被炒人民幣900元左右,約為新台幣4,000元。

據Manus於官網中描述,「Manus」的命名源自拉丁語中的「手」,「是一款能將你的想法轉化為行動的通用型 AI 助手。」目前,各大媒體紛紛報導「Manus」如何改變遊戲規則,代表著AI系統將朝向完全獨立的、無需人類指導就能運作的轉變。

Manus的聯合創始人季逸超(Yichao “Peak” Ji)在X平台上轉發Manus的爆紅影片,甚至暗示Manus優於OpenAI的Deep Research和Operator等代理式工具。

Hugging Face的產品主管Victor Mustar也於X發文指出,「Manus是我嘗試過最令人印象深刻的AI工具。」其甚至利用Three.JS(一個開源的JavaScript函式庫,用來在網頁中建立3D圖形),編寫一個操控飛機的遊戲。

然而,也有媒體質疑熱潮的真實性,甚至評測Manus的AI代理功能仍存侷限;而官方也回應指出 「正在修復回報的問題。」

跟DeepSeek一樣!Manus並非「從零開始」

《TechChurch》報導,Manus的開發並非從零開始,而是結合現有和經過微調的AI模型。其開發團隊指出,Manus採用了「多模型動態調用」策略,調用多個現有的大型語言模型(如 GPT-4、Claude 3 和 Gemini),以應對不同任務需求。例如,Claude 3 用於邏輯推理,GPT-4 用於編碼任務,而 Gemini則用於綜合知識處理。

此外,Manus也支援檢索增強生成(RAG)技術,結合外部數據檢索與語言模型生成能力,並允許企業或開發者根據特定場景進行模型微調,以提升其適應性。

至於Manus的代理功能,主要源自其多代理架構(multi-agent architecture)。這是一種創新的技術設計,讓Manus能夠高效處理複雜任務並實現自主執行,一方面可將複雜任務拆解為多個可管理的子任務,並將它們分配給不同的專業子代理(sub-agents)。

這些子代理,則在各自的虛擬機環境中獨立運行,專注於特定的任務,例如資料分析、程式撰寫或網頁瀏覽等。

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在多代理系統中,有多種連接代理的方法。

也因為多代理架構,讓Manus與傳統AI助手僅提供建議不同,更偏向「結果導向」,亦即可直接交付完整結果,例如生成Excel表格或發布網站等。

延伸閱讀:中國AI黑馬Manus暴紅!全球首款「通用型AI代理」厲害在哪?33歲創始人肖弘是誰?

Manus早期用戶褒貶不一

舉例來說,AI新創公司Pleias的共同創辦人亞歷山大·多里亞(Alexander Doria)在X平台發文表示,他在測試Manus時遇到了錯誤訊息和無限循環;其他X平台用戶也指出,Manus在事實性問題上會犯錯,並且無法始終如一地引用其來源,且經常遺漏容易在網路上找到的資訊。

《TechChurch》測試Manus的經驗也不太理想。例如,要求Manus「從一家評價最高的速食店訂購一份炸雞三明治」,但該要求卻過了10分鐘後導致系統崩潰;第二次嘗試時,Manus找到了一個符合條件的菜單選項,「但實際上無法完成訂購流程,甚至無法提供結帳連結。」

另一個測試是要求Manus「預訂一張從紐約到日本的機票」,情況也類似。評測指出,即使在指示清晰的情況下,例如「尋找商務艙機票、優先考慮價格CP值、可接受彈性日期」,Manus也只能提供幾個航空公司網站,以及Kayak等機票搜尋引擎的連結,其中一些連結甚至無法使用。

另外,若要求Manus預定「訂位1人步行可抵達的餐廳用餐時段」,也以失敗告終;至於社群上大熱的遊戲製作要求,要求其開發「格鬥遊戲」,也在半小時後出現錯誤。

依據《TechChurch》報導,針對Manus功能部分失靈的狀況,其發言人回應指出: 「作為一個小團隊,我們的重點是持續改進Manus,並開發真正能幫助用戶解決問題的AI代理。目前的封閉測試版的主要目標是壓力測試系統的各個部分,並找出問題。我們非常感謝大家分享的寶貴意見。」

暴紅關鍵如Clubhouse!邀請碼確保了稀缺性

Manus暴紅的一部分原因,可能與它們的邀請碼行銷方式有關。如2020年4月推出的即時語音聊天App「Clubhouse」,也是採取邀請制並僅限 iOS 用戶,營造出一種「精英俱樂部」的氛圍,激發了用戶的好奇心和「錯過恐懼症」(FOMO);然而,Clubhouse的使用量在2021年3月達到巔峰(1,000 萬活躍用戶)後,卻在同年11月已降至約94萬活躍用戶。

中國媒體迅速將Manus譽為AI的突破,甚至稱其為「國貨之光」;同時,《Forbes》也報導指出,馬努斯有望「改變一切」,打破美國在人工智慧發展領域無可爭議的領先地位的觀念。

事實上,Manus仍處於早期測試階段,該公司也聲稱仍在努力擴展運算能力,並修復回報的問題。但無論如何,Manus的確對矽谷科技巨頭們的AI提出新挑戰。

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資料來源:felloaismythosForbesTechchurch

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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