在今天我们去看 AI 应用，会发现收入、用户数、融资额等指标都在疯涨，但已经越来越难反映真实情况。很多产品在数据面上看起来很成功，但很难去判断用户是在真实任务中依赖它，还是只是在尝鲜、围观和情绪消费。
当融资和 PR 叙事失去区分度之后，PMF 需要被更加重视，成为这个赛道早期最稀缺、也最重要的信号。
这篇文章就是想要用一种完全基于一手事实的分析和推演方式，通过对真实用户行为的拆解，来展示 Manus 这样一个很有代表性的产品样本是如何找到了自己的位置，到底是哪些用户在哪些场景下一直使用、一直付费？
当然，这个样本的意义不只是解释 Manus 本身，更重要的是，它可能帮助我们理解一个更大的问题：如果说移动互联网时代的稳态约束是“用户上网时间”，决定了平台竞争最终围绕注意力展开，那么在 AI 生产力工具赛道中，对应的稳态约束会是什么？这一代 AI 真正争夺的，究竟是算力、模型能力，还是现实世界中某种更接近“经济资源”的东西？
写在前面：为什么看 Reddit 和 Discord
在这次分析中，我刻意避开了 Twitter、LinkedIn、YouTube 以及大量 SEO 导向的网页，因为这些平台上真实使用体验、个人品牌表达和商业推广已经高度混杂，文本本身几乎不再携带动机信号，更多反映的是：
- 一个工具希望被如何理解
- 团队或 KOL 希望它呈现出怎样的形象
- 哪些用法更容易被转发和点赞
相比之下，Reddit 和 Discord 的用户讨论呈现出非常不同的状态：
- 样本偏新兴技术的 early adopters
- 语气经常不友好甚至充满吐槽
- 经常会主动说明自己的职业背景，并给出具体的成功案例和失败案例
恰恰是这些内容，在理解 AI 工具真实分工与使用边界上信息密度极高，因为这些用户往往已经尝试把 Manus 用在真实任务中，为结果承担过现实成本。
**01
Manus 的使用场景和产品价值**
原始的用户评论 Excel 表格长成下面这样：
读者可以点击文末的“阅读原文”来获取整理好的完整文件，用于后续自行阅读和分析（请给本文点赞好吗？
在最早的宣传和很多人的印象里，Manus 更像是一个什么都能做的通用 Agent，但真实用户的使用行为其实反复出现在几类非常具体的任务结构中。
从任务类型来看，几乎所有常见的使用场景都可以归入：Office 三件套（Word、PPT、Excel）、网站 / App / 工作流搭建。
- 调研与信息整理，也是出现频率最高的一类。用户会让 Manus 抓取多个网站的信息、整理资料、生成结构化文档，最终输出成 Word 或报告。这类任务的特点是信息源多、过程脏、人工整理成本极高，但逻辑本身并不复杂。
- 文件与内容产出，包括 PPT、图片、视频等。典型场景是用户已经有大致内容目标，但不想亲自完成排版、拆页、素材整理等工作，于是把整个内容生产流程交给 Manus 跑完。当然，也有人只是单纯用它来生成内容。
- 数据获取与处理，以 Excel 相关任务为主，比如爬取数据、清洗、合并、计算、再输出成表格。这类任务在评论中反复出现，用户往往会强调“如果自己做非常耗时间，但又不值得专门雇一个人”。
- 软件与系统构建，包括搭网站、做小游戏、写工具脚本等。这一类用户通常目标感很强，但技术背景参差不齐，Manus 在这里承担的是从零到一的执行角色。
- 现实世界代办，比如预约服务、打电话等。只有极少数用户提到这类场景，而且几乎都在吐槽“为什么 Manus 做不到”，体现了很多用户对 Agent 的直觉期待是能够直接替自己完成现实世界中的具体事务。
从这些具体场景再往上一层抽象，可以看到用户的使用和付费动机，同样高度集中在四种产品价值上。
- 认知代工。这类用户并不是不会做，而是不想亲自做。任务本身需要大量思考、整理和决策，如果自己来做会消耗大量注意力和时间，于是选择把认知劳动外包给 AI，是在用钱换精力。
- 能力解锁。这类用户原本不会做某件事，比如写代码、搭网站、做自动化流程，但通过 Manus 第一次独立完成，获得的是一种“以前做不到，现在能做到”的成就感，商业目的反而不明显。
- 替代人力 / 降本。这类用户的逻辑非常直接：如果不用 Manus，这件事我就得雇人来做。他们往往会明确做成本对比，把 Manus 当成一个廉价的数字劳动力，只要整体 ROI 成立，就愿意持续付费。
- 执行托管。用户已经想清楚要做什么，但不愿意再参与繁琐、重复、流程性的执行过程，希望 Agent 能在最小干预的情况下把整件事跑完。
**把这些动机和场景放在一起看，Manus 最站得住的价值都落在这样一类任务上：不做不行，自己做太累，雇人又觉得不划算。**很多用户已经在把 Manus 当成一种新的劳动形态，用来承接原本需要人类时间、注意力和技能才能完成的任务。
02
关键对比：ChatGPT 在这些场景里比 Manus 差在哪里？
根据这些真实用户的反馈，相对于 Manus，ChatGPT 在很多场景中的劣势在于产品形态仍然是一个以对话为中心的工具，而不是一个可以独立承担复杂任务的执行系统。
2.1 深度调研：辅助搜索 VS. 端到端外包
在涉及现实世界脏信息、需要多信息源验证、并最终输出结构化结果的重型调研任务中，ChatGPT Deep Research 等研究型工具仍然停留在“给你建议、帮你找资料”的辅助层面，无法真正替代人工完成完整研究流程；而 Manus 在用户感知中已经更接近“可以外包出去的执行型研究系统”，交付可直接使用的成果物。
A few months back it felt like Manus was the go-to tool for research. For context, I’ve been using ChatGPT Deep Research, Gemini Research, Claude Research, and Perplexity Research. They’ve all been helpful to a point, but honestly they’re not quite cutting it for what I need.
Here’s the task: I’ve got about 12 competitor companies, each with multiple production plants. I need to put together a list of these plants, ideally with their addresses, or at least the city and state. Some of these companies are public, some aren’t, so it takes a mix of digging.
2.2 文件处理：文本理解 VS. 跨格式工作流
多位用户明确指出，ChatGPT 在处理 PDF、图片、Excel 等文件级任务时，输出质量往往难以达到交付标准，要么无法正确理解文件结构，要么生成结果严重依赖人工修正；而 Manus 则可以直接从 PDF 或 JPG 中理解结构化信息、生成 Excel 表格，或根据用户输入生成 PPT、PDF、XLS 等多种文件格式。
当 ChatGPT 的能力在用户心目中停留在“窗口内的文本生成与理解” 的时候，Manus 已经进入“文件级操作与跨格式工作流”的层级。
I use Manus to generate files in different formats. PDF, PPTX, XLS, etc. based on my own input. ChatGPT doesn’t do that for me and when it does, it’s horrendous.
It was better than ChatGPT and Grok for creating excel sheets and understanding various analyses that were in a PDF or even JPG format. It was able to work with those formats and convert to excel, whereas ChatGPT and Grok could not.
To make things simple, if you are not using at least 2,000 words on your initial prompt and if you are not getting at least 3 documents in return then you are using it wrong.
2.3 任务托管：实时监督 VS. 离线代理
在高度可预期、规则明确但执行过程极其枯燥且耗时的任务中，ChatGPT 的问题不在于单次能力不足，而在于无法承担长期、持续、可重复执行的真实任务流程。这类任务往往需要每天固定运行，例如跨多个网站抓取数据、写入表格、在后台系统中反复填写表单。
用户往往会反馈：一旦指令设置完成，Manus 可以在用户离线的情况下持续执行完整流程；ChatGPT 则需要用户实时在场监督和频繁介入调整，默认工作模式仍是一种以人为中心的协作工具。
I use Manus Pro and ChatGPT Agent. Manus is better at doing things solo where Agent relies on you to take over and you have to sit and watch it.
I uploaded the first chapter of my e-book (a sci-fi story) as a PDF and asked Manus to turn it into a black-and-white comic. Other AI apps like chatgpt require tons of prompts or manual tweaks. Manus just gets it done, which saves so much time.
I’ve been using Manus recently and it’s been genuinely helpful for quick research and small automation tasks. It acts like an AI with its own workspace that you can assign things to even when you’re offline.
2.4 系统权限：描述现实 VS. 介入现实
评论中明确提到，Manus 可以通过 SSH 直接连接真实服务器，并在获得 PAT（个人访问令牌）后持续向 Github 提交代码、配置云服务和部署完整系统；而 GPT-5 即便具备代理能力，也无法进入真实系统权限环境。
在格式控制与策略限制上，ChatGPT 也明显受到平台级约束，例如强制加入引用、无法按用户要求输出可直接交付的商业文档；Manus 更像一个纯工具型系统，可以严格按照用户指定的格式与目标执行任务。
Now that GPT5 is Agentic, how does Manus differentiates, or has any advantage? Manus can SSH and has a lot more freedom for giving it PAT that GPT5 can’t touch.
ChatGPT5 refuses to summarize website content in reports without placing it’s “required” citations. I needed a training doc for Vapi AI and would have to remove all the citations to avoid a shit-like result. Manus produced a perfectly formatted output with no citations, as I asked.
综合以上分析可以看到，ChatGPT 在用户眼中更像是一个认知层产品，擅长对话、思考、解释与规划；而 Manus 已经进入执行层，开始承担真实工作流中的生产角色。
03
Manus 的核心用户画像
3.1 把 Manus 当成“比雇人便宜”的执行资源的人
这类用户会把 Manus 当作比雇人更便宜的解决方案，直接拿 Manus 和初级员工、学生助理、会计师工时、外包写作服务等进行成本对比。
虽然从传统 AI 工具订阅费的视角看，Manus 的价格总是被吐槽很贵，但一旦切换到“如果不用 Manus 就必须雇人”的真实商业成本框架下，它在用户眼中反而变成了一个完全可以接受、甚至极具性价比的选择。
这些人的共性是：
- 有明确的商业目标与任务清单
- 会主动计算人工 vs Manus 的边际成本
- 并不关心模型多先进，能容忍结果不完美，只要整体 ROI 成立
这是目前在评论中付费动机最清晰、最容易被量化的一类用户，要的就是“算得过账”。
Cheaper than a junior team member and delivers similar results for many tasks. One such use case is I have some content that I need to produce each week. It requires a little bit of research, summarisation, and then the content needs adding to a portal, then a notification email sending.
Instead of hiring and instructing students to go through hundreds of YouTube channels and calculating avg views by certain filters, we just have Manus do it on repeat schedule. For now we only use about 200-500 usd on Manus a month, which is peanuts compared to hiring a human.
If you are a business owner and have a deadline in 15 days for your accountants… use MANUS!!! I just saved hours and hours of work as well as hours my accountant would probably charge me because of the output.
Let’s say I hired a freelancer to create a writing guide for me. I just did a search for writing style guide on Fiverr. The first listing I saw cost $250. Manus did the same thing for 12. That’s a 90% discount. And honestly, a human probably couldn’t have even done a better job.
3.2 用 Manus 跑固定工作流的人
这类用户使用 Manus 解决的不是单次生成，而是跨步骤、跨系统、可重复执行的流程性任务。虽然从表面看，这些任务本身并不复杂，但它们高度依赖多平台协作、重复操作和长期运行，如果由人来完成，往往意味着大量机械劳动与频繁的系统切换。
评论里出现了非常典型的流程组件：读取外部资料源（例如 Google Drive 的图片）、解析内容（识别商品）、生成结构化输出（标题、描述、定价建议、分类）、以及定时重复运行（每天查机票价格并写入表格）。他们对 Manus 的期待集中在两点：一是能把多步骤串起来，二是一旦设置好指令就能稳定运行。
对这些人而言，Manus 的价值在于是否能够作为一个稳定的执行节点嵌入现有工作流，减少人工操作步骤和系统切换成本，关注点集中在“能不能长期跑”、“会不会中途掉链子”。
I created an ebay automation by connecting my google drive and having Manus parse through the images to identify each item and create title and descriptions for each along with pricing suggestions, photo links, and suggest the proper ebay categories.
I’d love to use Manus as the daily AI driver as it could replace so many multistep tasks without setting up automations via multiple AI providers but just can’t justify the cost. Don’t get me wrong, I’ll be saving Manus for the juicier tasks but unfortunately that’s all.
I think manus shines for scheduled, predictable web tasks, not so much for one-off phone calls or captcha-heavy sites. the revenue thing probably comes from teams using it for bulk operations, not casual stuff.
3.3 本来不会写代码，但现在真的做出了东西的人
这类用户的共同特征是：并不具备专业编程能力，却直接用 Manus 推进了原本需要技术能力才能完成的项目形态，例如网站建设、游戏开发、个人产品原型等，正是市面上一系列 vibe coding 产品所主打的典型场景。
这些人在评论中很少讨论成本或产出比，更多表达的是一种个人体验层面的突破感：项目被推进了多年进度，原本无法理解的文件结构开始变得可读，一个长期停留在想法层面的目标终于开始落地。
Manus 在这里的意义，是让个人第一次跨越技术门槛，以自然语言和直觉的方式，直接参与到产品级创造之中。
I have been working on a TCG like game for over 10 years just myself. Now within the past few days I’ve been able to move years ahead. It’s helping me understand the files it’s creating so I don’t have to go from the absolute ground.
As someone with no programming knowledge, I recently embarked on the journey of revamping my outdated website using Manus, and the experience has been both enlightening and rewarding. Manus seamlessly migrated all the content from my old site—texts and images alike—into a fresh, modern design.
I’m a music producer and definitely not a coder by any means. I used manus to help me create a game to accompany my new album.
3.4 积分花得很狠，把过程当成在上课的人
这类用户会明确承认使用过程中的困难与不确定性，即便无法完全理解所有技术细节，依然愿意通过大量试错和反复调用来逼近目标，把整个过程类比为一门高强度的线上课程，并将积分消耗视为“学费”而非损失。
这些人在评论中频繁表达“我学到了什么”“这个过程本身很有价值”，体现出一种对失败、成本和不确定性的高度耐受，更像是在与一个尚未成熟但潜力巨大的系统共同成长。
I’m an HR professional in Korea. While I couldn’t grasp all the intricate issues, working with Manus required me to study extensively, leading to significant learning. I ended up consuming nearly 10,000 credits during this process, but it feels as though I spent it on online tuition.
I was a ChatGPT pro user and I am now spending around $200 every 4 days with Manus and it’s worth every penny. Manus has crafted a great enail to the devs with a clear accounting of all the mistakes it made and a list of what it feels were valuable contributons I made to its learning process.
04
对 Manus 的进一步发现
4.1 AI 工具不是在彼此替代，而是在形成分工体系，Manus 从 Chatbot 已经教育过的用户中筛选高价值需求做执行
虽然 Manus 已经能够处理大量复杂任务，但其实用户并没有从 ChatGPT 迁移走。两者在用户心智中承担的是完全不同类型的认知劳动：ChatGPT 被用于高不确定性、强交互、反复修正的思考阶段，而 Manus 被用于目标已经明确、执行过程冗长琐碎、用户不愿持续介入的阶段。
用户没有在两个工具之间做选择，真实的使用链路是 ChatGPT 负责把问题想清楚，Manus 负责把结果跑出来。这也解释了为什么在 AI 时代，一些用户谈论的已经不再是哪个工具更强，而是哪个工具更适合放在分工体系中的哪个位置。
还有一个发现是，很多用户都会先用 ChatGPT，再用 Manus，背后的理由也很现实：先在便宜的工具里把 prompt 打磨到足够好，再把确定但麻烦的任务交给更贵的 Manus 去执行，从而尽量节省 Manus 的积分消耗。
这种分工更多是一种成本层面的选择：ChatGPT 承担的是低成本、高试错率的认知准备阶段，Manus 承担的是高成本、低容错率的执行阶段。
For me, I’ll still use ChatGPT for open-ended chats and complex brainstorming, but Manus AI was surprisingly useful for quick, structured tasks.
I’ve loved using manus for building my website, but I use chatgpt to help with prompt engineering in order to save on manus credits. If you put in large master prompts with multiple tasks, you waste less credits.
I wanted to say manus is great, I basically have a senior app developer working for me, however you do have to be specific, and prompt it well, which I do through CHATGPT, it is a bit more productive, and writes good prompts for my goal, and manus makes it a reality.
I absolutely am extremely picky about what I actually use Manus for and before I use it I do as much planning and pre work as I can with other models, depending on what it is, I might even try it all the way on another model so I can give an example of what not to do or how not to do it.
4.2 真的有 Manus 的狂热爱好者会迅速花光成千上万的积分
在评论中可以非常清晰地识别出一类用户：他们对积分消耗几乎没有心理上限，会在单个项目中持续投入数万甚至数十万 credits，并且普遍给出极强的价值确认。
其中还有一小撮更极端的用户直接表明自己根本不在意 credits 用量，给所有 AI 工具都买 200 美元档的套餐，属于最激进的 AI 拥抱者。在他们心里，AI 订阅已经是固定成本，默认“先进模型先用再说”，不再逐个算 ROI。
I’ve been using Manus on a project for the last 6 months and have spent close to 300K credits just in the last few months. Would I ever have had a million dollars in code and a years worth of coding done for less than $3K and in two months time without Manus, definitely not.
I have a junior level programmer on staff. I’m insisting they use Manus and between them, we are getting senior level production ready output for next to no increased cost. 40k credits burned the last 3 days and feel so satisfied, actually grateful. $200 has been an unbelievable bargain.
I don’t care about credit usage. I’m on the $200 plan for every AI service out there. Manus is still the best agent in the market today and UX is better than all the others.
4.3 Manus 给 Freelancer 和小企业主提供的不是单点 AI 工具，而是完成商业闭环所需的“低配组织形态”
对 Freelancer、一人公司、小型工作室和早期创业团队等用户来说，他们对外售卖的是判断力和专业服务，但缺少助理、运营、行政、销售等基础执行角色，业务就无法形成闭环。Manus 实际上提供的是一种“低配组织形态”，让个体在不雇人、不外包的情况下，也能拥有接近一个小团队的执行能力。
此时，Manus 的价值不体现在“足够专业”，而在“只要可用，就已经比现实替代方案更优”，哪怕只有 60 分，也显著低于雇人或消耗自身时间的成本。
I am a freelancer and I work by sending various proposals, contacts, presentations, briefings, etc. to leads and clients. With MANUS, I was able to create a complete workflow to do all of this for me without having to click or write anything.
I’m an MQL developer, and I have a website where I sell my products and render services. I’m here to see how Manus can be used for marketing and sales.
I use manus to run my distribution business, from the finance, sales & marketing and hiring.
I’m using it to build systems for solopreneurs to use in their businesses!
4.4 Manus 并没有吃掉知识工作者的核心能力，覆盖的其实是“商业杂活”的巨大长尾市场
如果拆开来看具体的工作内容，会发现 Manus 很少动到知识工作者最核心的判断环节，它真正高频出现的地方几乎都集中在那些零散、琐碎、但又绕不开的商业杂活上。
这类任务的典型特征是：输入输出明确、逻辑路径不复杂、不需要人持续参与上下文，例如报税、填表、跑流程、自动化 Excel、生成格式化文档等。对个人来说，自己做是浪费生命，请人做要付出管理和沟通成本，外包往往又贵过任务本身的价值。这些任务长期处在一个尴尬地带：它们不够专业，却又不可或缺。
而 Manus 正好覆盖的就是这一层结构性真空，让知识工作者可以把已经想清楚、但没人愿意亲自做的执行性交付任务整体外包出去，从而释放出真正用于判断、决策和创造的注意力。这也正是 Manus 最稳定、最广泛的真实价值区间。
Mainly excel stuff, stuff you have to do manually that requires a minimum level of intelligence, data validation! Looking up emails, moving them into an excel sheet, etc. It would take approx 3-4 days for me to do my Tax returns (UK), Manus does it all in 45mins, with full validation etc.
I’m not technical but I find manus really good for automating spreadsheet tasks that I spent a lot of time on previously. I’d rather pay $40/month to run a report or two every day.
Where it actually works for me now (on a paid plan) is automating super repetitive web stuff. like, i have it check flight prices every morning across three sites and log them in a sheet. takes a bit to set up the instructions right, but once it’s running, it’s consistent.
4.5 用户的 Credits 焦虑，本质上是“执行不确定性”的定价问题
在用户评论中有一个反复出现的情绪是：对积分消耗的不安。很多用户在启动任务时，根本不知道这件事最终会花掉多少 credits，只能在执行过程中看着余额不断减少。这种不确定性会直接影响使用方式：即便认可 Manus 的能力，用户也会频繁中断任务、手动介入，不是因为不信任结果，而是担心任务跑到一半钱先没了。
这个问题最主要源于 Agent 的价值来自交付结果，但计费方式却发生在执行过程。用户把一个目标整体交出去，中间过程不可见、路径高度不确定，成本与结果强烈解耦，于是出现一种典型心理状态：我愿意为结果付钱，但我不敢为过程放手。
这意味着一个结构性矛盾：只要 Agent 的执行路径高度不确定，按 token / credits 计费，就必然制造用户的成本焦虑。这种焦虑会抑制用户把更大、更复杂的任务交出去，削弱全托管的安全感，从而影响 Agent 产品的商业上限。也就是说，Agent 的天花板不仅取决于能力，还取决于用户能否在心理上预期这件事的成本上限。
My first week: I couldn’t believe it. Manus actually follows through. And it gets things done. It creates presentations and teaching scripts that I can actually use. Woohoo! Any time after my first week: where did my tokens go? How on earth? Why did that happen? What?
I was trying to develop an app and at first manus was blowing my mind. Incredible how fast it was picking up everything I wanted. When it came time to test the app, I easily wasted 2-4k of credits repeating mistakes it made during the coding. The amount of credits wasted really bothers me.
My second question is how can you estimate how many credits you need for a certain project or wide research task. For example if I want to research 200 companies and pull 5 pieces of data from each company’s web site, how do I know or estimate how many credits that might take?
05
从 Manus 想到的这一代 AI 竞争的“稳态约束”
在回看这些真实用户评论时，有一个信号非常明显：无论是降本增效的企业主、自动化极客还是独立开发者，他们的关注点始终不在模型的“智力上限”，而在于这件事我到底愿不愿意真的交给 Manus 做？如果交出去，它在现实世界里值多少钱？
再把视角从单个产品拉升到代际层面，我们会发现一个非常有意思的类比。
2024 年我在做互联网考古的时候，翻到过一张很有意思的老图：2018 年联通每个月发布的“沃指数”，其中有一个核心指标叫“户均月消耗流量”，某一次榜单中快手的数字是 634.93MB，大幅领先微信的 520.91MB、B 站的 489.95MB、抖音的 253.97MB，并且蝉联榜首位置一年多之久。当时这个榜单被大量引用，隐含结论似乎就是——谁更耗流量，谁就是更强的平台。
但站在今天审视，这个指标变得非常有时代感，它只是一个成本侧的显性指标，却被误当成了生态权重的本质指标。流量消耗高，只说明这个产品让运营商赚得更多钱，却并不能真正代表用户价值、商业价值，甚至也不等于平台势能。它更像是一个电表读数，而非真正的市场份额。
今天 AI 世界里的“token 消耗量”，在认知上非常像当年的“户均消耗流量”，同样是一个极其显性的指标，同样被大量拿来证明规模、增长和领先地位，但回答的也只是“为系统消耗了多少资源”，而不是“为现实世界创造了多少价值”。
这背后其实是两代技术争夺的稀缺资源完全不同。
移动互联网最初争夺的是“下一个门户”，是“新的信息入口”，核心指标是装机量；到了推荐系统和信息流出现之后，大家在经验层面逐渐意识到“用户待得越久，商业化越容易”，留存率开始比新增重要，用户平均使用时长成为核心 KPI；直到短视频爆发，当推荐系统成为主流分发机制，广告变成插在时间流里的信息，信息流广告这种顶级商业模式被彻底跑通，行业才真正承认用户时间是移动互联网的第一性约束条件，广告收入 ≈ 使用时长 × 广告密度 × 转化率，生态竞争的终点变成了谁能占住更多注意力。
而这一代 AI 争夺的是人类可被外包的经济效用总量，也就是有多少真实工作、决策和表达，人类愿意交给 AI。换句话说，现实世界里有多少本来应该由人完成的任务结构，人类愿意授权给 AI 执行，这些任务本身的经济价值有多高，甚至可以直接按地域来计算 AI 节省的人力时间 × 当地人力单价。
再进一步拆分，AI 产品是在争夺三种份额：
- share of tasks：有多少具体任务，是默认交给你完成的
- share of decisions：有多少决策，是你参与甚至主导的
- share of outputs：最终被交付、被使用的结果，有多少来自你
06
Manus 有 PMF，但机会不只在 Manus
我们可以非常确定地说，Manus 是一个已经跑出 PMF 的产品，但它并不是这一代 AI 的终局形态。
从用户行为来看，Manus 最稳固的价值区间非常明确：目标已经清晰、路径高度可预期、执行过程冗长琐碎、而人类又不愿持续介入的那一段真实劳动。它在这一层几乎是无可争议的王者，吃掉的是一整片商业杂活的长尾执行市场。但这也同时决定了它的天然边界：一旦任务具有高失败代价、高不确定性、强情境判断，或者需要持续的人类信任与责任承担，Manus 这种执行型 Agent 就不再是最优解。
这也是为什么，在 Manus 之外，这一代 AI 真正剩余的机会，并不是继续做一个更强的通用智能体，而可能会分化成三种不同方向的产品形态。
第一类是 vertical agent，也就是深度嵌入某个垂直领域任务结构的专业型 Agent，直接对齐某个高价值行业流程，比如法律、财税、医疗、金融、工程设计等，争夺某个专业领域里的任务份额和决策权。
第二类是 AI + 人类服务，也就是把 AI 放进一个真实的服务交付体系中，由人类承担责任与兜底，由 AI 提供规模化执行能力，这类产品解决的是“如何在现实约束下完成可信交付”，在高客单价、高责任场景中更容易成立。
第三类是 Copilot，也就是持续嵌入人类工作过程的协作型 AI，不试图替代人，而是成为判断、表达与执行之间的增强层，长期价值不在于做得多自动，而在于是否成为用户不可或缺的认知接口。
决定这一代 AI 天花板的，或许是谁能进入更高价值、更高责任、更高决策密度的任务结构。
这一代 AI 的终局形态，可能也不会收敛成一个单一的超级智能体，而更接近一整套分布在不同任务层级上的智能系统网络。
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