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被骂惨的“现象级”Manus，今天我们来扒一扒它的真实水平！
Manus 的爆火印证了市场对 AI Agent 从“回答工具”进化为“执行实体”的强烈期待。其优势在于场景覆盖广度与工程整合能力，但缺点集中体现为复杂任务处理不足、通用性仍未落地、技术依赖性强等。
短期爆发力源于市场情绪，长期生存需攻克工具池扩展、交互协议标准化及与大模型的竞合平衡。
若团队能持续提升任务成功率、降低响应延迟并适配企业场景，可能打开 ToB/ToC 混合市场；反之，若止步于“Demo 热度”，则可能被更成熟的垂直 Agent 或大模型内置功能取代。
Manus 的护城河在哪里？
- 交互上有非常大的创新，但受限于模型与数据，目前没有护城河。
- 但是从数据沉淀的角度分析，这可以形成飞轮效应，通过优化用户体验吸引更多用户，从而进一步提升产品能力。
- 还有就是出于“生态占位思路”：先推出产品占据生态位，然后通过不断迭代提升能力，这种思路对于 AI 产品来说具有重要意义,cursor 就是典型案例。
💻 技术文章
各种技术的应用和实践方法，包括各种技术文章、教程、实践案例等内容
从零开始实现一个稀疏专家混合语言模型（MoE 模型）
hugging face 的一篇博客。灵感来源于 Andrej Karpathy 的项目“makemore”。
文章通过逐步解析代码，展示了如何构建自注意力机制、专家模块、Top-k 门控机制以及稀疏 MoE 模块，并将其整合为一个完整的语言模型。
阅读本文，可以深入了解稀疏 MoE 架构的实现细节、训练过程以及如何通过代码实现高效的模型训练和推理。
🔧 工具资源
如何使用这些工具提高工作效率，包括各种技术工具、软件、插件等方面的内容，各种技术资源、免费课程、学习资料
AI Agents for Beginners 微软出了一门给初学者学习的 AI 智能体课程
共 10 节课程，涵盖构建 AI 智能体的所有基础知识，旨在教授我们从零开始构建一个 AI 智能体。课程内容已做了中文翻译，学习起来更加轻松，同时提供每节课所使用的示例代码，方便我们运行。