它目前没有公开上线，只能通过邀请码使用，而它的发布主要通过一个演示视频。
在演示视频中，它展示了三个场景：上传包含多个简历的压缩包，根据你的提示词，Manus自动帮你解压缩并分析简历，然后给出建议；提出你对房产的需求，Manus自动帮你做房价和信息的整理；对英伟达和特斯拉股价生成分析报告。
要知道此前OpenAI的 Operator，以及智谱AI 的 Phone Use，都已经实机展示过类似的功能，而Google Gemini 在去年展示的，都已经是多模态的通过摄像头基于10分钟记忆来和你一起打游戏的 Agent 了。
如果熟悉主流的模型能力迭代方向，以及AI产品的现状的话，会很快意识到，这些场景和功能展示都在各种 Agent概念的产品里实现过，而且，Manus的界面也基本是 Devin 和 Artifact 的样子。
官方并没有任何对技术的详细报告，有人拆解了它背后的方法，基本是 Claude 的基础能力和开源模型的后训练后的规划能力的结合，同时内置了各种 Agent 来通过某种已经设定的工作流来完成任务。
它有趣的地方在于，与此前大部分 Agent 类产品不同的是，Manus 把这些能力"封装"到了一个云端的虚拟环境，同时它也算是一个"异步"交互潮流里的新产品。
不过，这些开发工程上的创新，和业界今天已经在追求的端到端实现的"通用"方式有些远。
与用一长串文字来描述 Agent 相比，Anthropic 最近在一场分享中给 Agent 的定义更加清晰：Agents are models using tools in a loop--它首先要是一个强大的模型。作为目前 Agent 能力最强的模型，Claude 对"通用"的实现方式是强大的模型本身，加上一个通用的协议（MCP）。
这也指向 Manus 这类产品面对的一个问题，就是它的这些能力，本质上任何一个 Agent 能力强一点的模型就能干得了。而 Manus 也没有给出解决的方法。
