此前要排号甚至“一码难求”的通用AI智能体平台Manus，终于宣布面向全球用户开放注册使用了。

5月12日夜间，Manus官方在社交平台宣布，将推出对Manus的额外访问权限，面向所有人开放，无需等候，而且所有用户均可享受一项免费每日任务（300个积分），为所有用户提供1000积分的一次性奖励。

免费每日任务积分会在午夜零点刷新，且不会结转。Manus的付费订阅计划则包括每月19美元、39美元和199美元，提供更多访问权限、额外功能和优先服务，不过积分数量仍然都是有限的，目前还有限时的积分“买一赠一”活动，如果参与评价，还能获得100积分。

从今年3月6日打出“全球首款通用AI智能体”的旗号推出产品，至今已经过了两个多月，Manus带给市场的印象犹如过山车一般跌宕起伏，经历过被极度赞誉的高峰，也沉入过备受质疑的谷底，到目前为止，给予网友的期待和惊喜其实早没有如初期宣传般那么强烈，大家更关心的是，这个产品的性价比到底怎么样？以及它实际上手到底好不好用？

实际体验惊艳感不足

上手体验使用Manus最大的感受之一是它的用户界面和交互目前优化的还不错，其次就是积分消耗太快，免费用户无法去畅享它。

对于不同难度的问题，它消耗的积分数量不同，问题越难产出越多越复杂，消耗就越多，官方每日赠送的300体验积分，可能都不太能够完整支撑测试完2个任务，如果任务稍微复杂一点，例如产出简单文字报告并生成一张图表，一项完整任务做下来就消耗近300积分了。

就目前市场现状而言，如DeepSeek、字节跳动的豆包、百度文心一言等为扩展用户群体，都在不限量免费的情况下来提高用户使用的粘性，如果付费用Manus去操作很多日常且高频使用的简单问题和任务，可能并不划算，毕竟现在免费的AI工具和平台太多了。

Manus处理任务的过程如同推理模型展示的思维链过程，不同的地方在于，它更倾向于拆解任务步骤进行处理。例如，我们需要了解“未来几年AI智能体市场规模分析”，它首先会去各类网页搜索相关内容，然后提取预测信息的关键数据和趋势，进而通过多个信息源交叉验证数据准确性，最后输出若干份文字报告，不过给出的文字报告结果比较简单。

如果想把这些文字报告进一步生成图表，它自己拿不准用户具体需求的情况下，会进一步向用户征求更详细的指令描述，比如需要分析未来几年的数据情况？基于哪几个维度进行数据分析？

所以，使用Manus可能更需要用户有能力并且会非常精准地去下达指令，而不是随意对话让它产出。

一方面是因为它的每次结果产出都要消耗掉不少积分，另一点在于，如果一次性描述不够精准，可能会变成多次交互才能去一步步细化需求，最终丧失了一定的工作效率，当然，这里的效率是指使用其他AI分析工具组合带来的效率，因为使用Manus总归是要比那些不借助任何AI工具去做数据分析图表的效率要高多了。

整个体验过程下来，Manus并非想象的那样无所不能，我们期待的通用AI智能体可以深刻理解分析你指令中的各种可能性，并主动帮你搞定一切，一口气提供多维度的数据图表供你参考或完整的市场分析报告。

但Manus更像是一种AI加持的自动化工作流，它需要你去持续精准下达任务指令才能去进行深层次的操作，很多新手或基础任务可能不能充分展现它的能力价值，不过值得肯定的是，它现在可以完整地支撑下来一整套工作流程，并最终帮助完成了任务目标，给出了和预想中差不多的结果交付。

而通过多步骤交互以确定用户精准需求的过程，也展示了Manus对于结果输出的谨慎性。

毕竟，这些结果对于付费用户而言都是真金白银的费用投入，这也导致用户实际用起来心理负担上可能并不“轻松”，而对于免费用户而言，每天去让它执行一两个任务虽然不错，但由于积分有限，使用频次提不上去，可能就会转向其他平台去了。

差点又遭到舆论反噬

Manus今天开放使用还是吸引到了不少关注，但由于最近两个月在宣传方面、排队的邀请机制等影响下，把很多用户期待值吊得太高，如果不能充分满足需求和期待，可能又要面临一波如同首次发布时那样的舆论反噬。

有网友认为，Manus的订阅模式不是市场最佳的，它本来可以成为一个很棒的工具，但在日常使用方面目前无法与OpenAI的GPT pro服务竞争。

有网友评论称，每天给的300个体验积分太少了，如果上限设定为1000，那会很实用。因为任何有价值的任务产出至少要花那么多积分，而免费用户如果每月可以完成多个有价值的任务，才会促使他们进一步为服务结果付费。

也有用户在玩Manus时也遇到了任务失败问题，例如其中一个任务用掉了850个积分但最后却没有任何成果，如果没有产生成果积分也用掉了，这个投入产出比怎么算是个问题。

有网友评论称，Manus没留下什么好印象，不够成熟而且贵得离谱，无法兑现所有承诺的功能。尽管Manus大肆宣传，但却惨遭“失败”，到目前为止，它还远远谈不上是一款可用的产品，而且略微令人失望，也许六个月后可以再看看，希望到那时他们能修复这些产品问题。

当然，也有用户使用后给出了好评，认为Manus非常出色，超越了OpenAI的Operator，但缺点仍是价格非常昂贵，该用户需要一个解决方案来自动获取每日新闻，这项任务花费了704个积分，每月19美元的入门订阅费可能做不了几次任务就没了。

而有些新手表示自己在Manus上进行的单个任务平均消耗高达1500个积分，40美元可获得4000个积分，每月订阅费用是gpt plus和sonnet 3.7的两倍，但可能3次任务就消耗完了。

所以，很多用户期待Manus能添加永久积分功能，或者不是按月收取订阅费，而是按任务交付结果进行付款。

有前期参与产品内测的机构认为，Manus是一款潜力巨大的产品，但还有些不成熟，目前很少有人能用它做出真正好的成果，表现好坏参半。

与Curser、copilot和其他程序不同，Manus的卖点是它可以在用户的电脑上执行更多深层次的工作，而且它非常擅长制定、分解计划并在后台运行。

也有网友体验之后却直接推荐Manus的竞争对手Genspark AI，认为Genspark在某些多模态用例中已经比Manus更高效。

先发优势正在减弱

Manus开放使用是其迈向商业化进程的重要一步，但在当下“免费+开源”的市场潮流冲击下，与很多免费不限次使用的AI工具和大模型平台相比，Manus想要提高用户使用黏性面临不少挑战。

随着市场热度的飙升，它的竞争对手越来越多，所有的模型厂商都在齐刷刷降价且布局AI智能体应用，堪称一家比一家卷。Genspark、扣子空间以及开源社区的智能体等各种Agent解决方案上线，给到Manus的市场压力越来越大，这可能也是倒逼其尽快开放服务的原因之一，如果继续吊着广大用户胃口却没有良好的服务体验给到，最终可能会丧失市场先发优势。

就目前而言，由于现在市面上的AI工具迭代日新月异，很多用户通过免费小额度的积分体验可能很难对Manus的实用性和其功能深度感到惊喜或出乎意料，甚至会失去持续关注和使用的耐心。

在最近的消息中，融资额更多的Genspark官方对外宣称其平台上线1个月时间就获得了2200万美元年度经常性收入，对于Manus而言，现在决定放开走向市场化仍需要拿出足够有炸点的功能进行PK，让用户高频用起来且能够用得爽或许才有一战之力，否则会淹没在一众竞争对手和大厂的包围中。

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*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
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第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
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*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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