Manus 实操手册

一、Manus 概述

1.1 官网入口

Manus 的官方网站为 https://manus.im，用户可通过浏览器直接访问。该网站是产品的主要信息发布渠道，提供功能演示、案例库、内测申请入口等核心服务。官网设计简洁，首页展示产品定位、核心功能模块及用户评价，适合零基础用户快速了解产品价值。

1.2 产品定位

1.2.1 定义与目标

Manus 是全球首款通用型 AI 智能体（Agent），由中国 Monica 团队研发。其核心目标是“将用户的想法转化为具体成果”，通过自主规划、调用工具和交付完整任务成果，帮助用户高效完成复杂任务。与普通聊天机器人不同，Manus 能够独立执行端到端任务，例如从数据收集、分析到生成可视化报告的全流程操作。

1.2.2 核心特点

• 通用性：支持跨领域任务，涵盖金融分析、旅行规划、教育课件制作等 51 个场景。
• 自主性：无需用户分步指导，可自动分解任务、调用工具（如代码编辑器、浏览器）并优化执行路径。
• 交付能力：直接生成可视化成果（如 PDF、Excel、网页），而非仅提供文字建议。

1.2.3 技术架构

Manus 采用多智能体系统（Multiple Agent System）与云端虚拟机技术：

• 规划层：分析用户需求，拆解任务步骤（如“分析股票”拆解为数据抓取、趋势建模、报告生成）。
• 执行层：调用虚拟环境中的工具（代码执行、网页浏览、文件处理）。
• 验证层：检查结果准确性，动态修正错误。

1.3 团队背景

1.3.1 创始人：肖弘（Red）

• 履历：连续创业者，华中科技大学软件工程专业毕业。曾开发微信公众号增强工具“莺件”和企业微信应用“微伴助手”，获腾讯投资。
• 理念：主张“AI 应成为生产力伙伴”，推动 Manus 从工具型助手进化为自主代理。

1.3.2 首席科学家：季逸超（Peak）

• 成就：主导开发中文互联网最大通用知识图谱系统 Magi，曾推出 iOS 浏览器“猛犸”并获 MacWorld 特等奖。
• 技术贡献：为 Manus 设计基于 LLM 的操作系统架构，实现多模态数据处理与跨平台工具调用。

1.3.3 技术团队

• 规模：Monica 团队成立于 2023 年，现有成员 51-200 人，专注 AI 推理与工程化落地。
• 里程碑：2022 年立项 Monica 项目（早于 ChatGPT 发布），2025 年推出 Manus，在 GAIA 基准测试中超越 OpenAI 同类产品。

1.4 产品发展历程

1.4.1 早期探索

• 2022 年：Monica 项目立项，以浏览器插件形式提供 AI 助手服务，集成多模型 API 并主打海外市场。
• 2024 年：用户突破百万，成为海外 AI 插件领域头部产品，验证工具调用与任务自动化能力。

1.4.2 技术突破

• 2025 年：发布 Manus，整合动态任务调度引擎、神经记忆网络等创新技术，实现从“辅助工具”到“自主代理”的跨越。

1.4.3 市场反响

• 内测阶段：吸引超 1000 万用户申请，社交媒体讨论量单日破 10 万条，被评价为“Agent 爆发元年的标志性产品”。

二、获取方式

1. 内测资格申请流程

1.1 官网申请入口

访问 Manus 官方网站（https://manus.im），点击首页的 “Get Early Access”（获取早期访问权限）按钮进入申请页面。

1.2 填写基础信息

注册账户时需使用常用邮箱（支持谷歌、GitHub 等第三方账号快捷登录）。在申请表单中填写以下内容：

• 职业背景：如学生、开发者、企业职员等（影响内测权限分配）。
• 使用场景：描述计划使用 Manus 的具体任务类型（例如“股票分析”“旅行规划”），需尽量具体以提高审核通过率。

1.3 等待审核与通知

提交申请后，系统将通过邮件告知审核结果，通常等待时间为数小时至一周。若未收到通知，可检查垃圾邮件箱或重新提交申请。

2. 邀请码获取渠道

2.1 官方社群与活动

• Discord 群组：加入 Manus 官方 Discord 频道（链接见官网），定期参与互动可获取随机发放的邀请码。
• 推特活动：关注官方推特账号（@manusai_hq），参与转发抽奖、案例分享等活动赢取邀请码。

2.2 二手平台风险提示

部分用户通过二手平台（如闲鱼）转卖邀请码，但需警惕高价欺诈（价格高达数万元）或无效码风险。建议优先通过官方渠道申请。

3. 登录与权限激活

3.1 账户激活

收到内测资格确认邮件后，点击邮件中的激活链接设置密码，完成账户注册。

3.2 权限分级说明

• 基础权限：支持执行简单任务（如数据分析、文件整理），每日限 3 次任务提交。
• 高级权限：需提交企业认证或开发者资质，可解锁 API 接入、批量任务处理等功能。

4. 常见问题与优化建议

4.1 加速审核的技巧

• 完善申请信息：详细描述需求场景（如“需分析 100 份简历并生成排名报告”），关联职业背景提升优先级。
• 多平台申请：同时通过官网和 Discord 提交申请，增加获取概率。

4.2 登录异常处理

• 网络问题：若页面加载缓慢，可切换浏览器（推荐 Chrome 或 Edge）或使用网络加速工具。
• 账户锁定：连续输错密码需通过邮件重置，或联系客服邮箱 contact@manus.im 解锁。

5. 后续权限升级

5.1 开发者计划

2025 年下半年将开放模型开源组件，开发者可申请技术文档与 API 权限，定制私有化 Agent。

5.2 企业级服务

企业用户可通过官网提交合作需求，获取定制化解决方案（如多账户管理、私有数据训练支持）。

三、核心功能与场景

1. 任务自动化执行

1.1 功能实现原理

Manus 的核心能力在于将复杂任务拆解为可执行的子步骤，并自主调用工具完成全流程。其工作流程分为三个阶段：

1.1.1 任务分解

当用户下达指令后，Manus 会像人类专家一样分析需求，自动划分任务步骤。例如，在“筛选简历”任务中，它会将流程分解为“解压文件→提取关键信息→生成候选人排名表→导出 Excel”等环节。

1.1.2 工具调用

Manus 内置浏览器、代码编辑器等虚拟工具，可执行网页搜索、API 调用、数据分析等操作。例如分析股票时，它能自动连接雅虎金融 API 抓取实时数据，并调用 Python 脚本生成可视化图表。

1.1.3 成果交付

区别于传统 AI 仅提供建议，Manus 直接输出完整成果。例如用户上传合同文件后，它会生成包含风险条款标注、法律依据说明的审查报告，支持 Word/PDF 格式导出。

1.2 典型应用场景

1.2.1 简历筛选

用户上传压缩包后，Manus 自动静压文件，识别简历中的工作经验、技能匹配度等关键信息，生成带候选人排名的 Excel 表格，准确率达 92%。

1.2.2 合同审查

可分析数十页合同文本，提取关键条款（如违约责任、付款周期），并对比法律数据库中的合规要求，标注潜在风险点。

1.2.3 数据分析

处理复杂数据时，Manus 能清洗原始数据、运行统计模型（如回归分析），最终生成包含趋势图、相关性矩阵的交互式仪表盘。

2. 多模态处理能力

2.1 技术特性

2.1.1 多格式解析

支持文本、音频、图像等混合输入。例如用户上传课堂录音和 PPT 截图，Manus 可自动转写为文字笔记，并提取图片中的公式生成图文版讲义。

2.1.2 跨模态生成

能将数据转换为多种形式输出。例如输入 Excel 销售数据，可生成带动态图表的 PPT，或创建交互式网页看板。

2.2 实践案例

2.2.1 设计辅助

设计师输入“为咖啡品牌设计极简风格名片”，Manus 会搜索行业案例、调用 Canva 模板库生成设计方案，并提供 CMYK 色彩规范说明。

2.2.2 教育材料制作

教师上传课堂录音后，Manus 自动识别知识点片段，将其转换为带动画演示的 HTML 课件（如动量定理的受力分析动画）。

3. 个性化服务

3.1 自适应学习机制

3.1.1 偏好记忆

Manus 会记录用户的使用习惯。例如若用户常要求将报告保存为 PDF，后续任务会自动采用该格式；若偏好图表配色方案，输出时会同步调整。

3.1.2 动态路径优化

当任务中途收到新指令（如旅行规划中增加预算），Manus 能即时调整方案。例如原计划的经济型酒店会自动替换为高端选项，并重新计算交通成本。

3.2 场景化服务

3.2.1 旅行规划

输入“规划日本 7 日游，包含历史景点和求婚地点”，Manus 会搜索樱花花期、神社开放时间，推荐适合求婚的温泉旅馆，并生成带地图导航的 HTML 手册。

3.2.2 房产投资

根据预算和需求（如“学区房+低犯罪率”），Manus 爬取房产平台数据，调用 Python 计算性价比，最终生成包含房源对比、贷款方案建议的 30 页报告。

4. 教育与创意支持

4.1 教育赋能

4.1.1 课件开发

教师输入“制作牛顿定律互动课件”，Manus 会编写 HTML5 动画代码，插入可拖拽的受力分析模块，并生成配套的教师指导手册。

4.1.2 学习助手

学生上传课程大纲后，Manus 自动整理强化学习领域的经典论文、开源代码库，并按难度分级生成学习路径图。

4.2 创意生产

4.2.1 游戏开发

输入“创建网页版《Doom》射击游戏”，Manus 会编写 JavaScript 代码实现 3D 渲染、碰撞检测功能，并部署到可在线试玩的网页。

4.2.2 音效设计

视频创作者输入“科幻飞船降落音效”，Manus 会分析影视作品中的类似场景，混合合成引擎轰鸣、金属摩擦声，输出 WAV/MP3 格式文件。

四、AI 提示词指南

1. 基本原则：让 Manus 听懂你的需求

1.1 明确需求：说清目标与交付形式

Manus 作为通用型 AI 智能体，核心是理解需求→拆解任务→执行交付。要让 AI 准确响应，需在提示词中明确以下要素：

• 目标：用一句话概括核心诉求（如“分析特斯拉股票”“制作物理课件”）
• 交付形式：指定输出格式（HTML、PDF、Excel 等）及内容结构（图表类型、章节划分）
• 约束条件：预算、时间、数据源等限制（示例：“预算 5000 美元”“使用 2024 年 Q1 财报数据”）

正确示例：

“我需要一个 4 月 15-23 日从西雅图出发的 7 天日本行程，预算为两人 2500-5000 美元。要求包含历史遗迹、剑道体验、求婚地点建议，并生成带地图的 HTML 手册。”

1.2 动态调整：任务中的灵活修正

Manus 支持在任务执行过程中修改需求。例如：

• 增减预算或时间范围
• 调整输出格式（如从 PPT 改为 Markdown）
• 补充数据源或约束条件

操作步骤：

1. 在 Manus 任务面板点击“修改参数”
2. 输入新指令（如“将柱状图改为折线图”）
3. 系统自动回溯相关步骤并重新执行

1.3 结果导向：以终为始设计提示词

从最终成果倒推提示词结构：

1. 定义输出格式：HTML/PDF/代码文件？是否需要交互功能？
2. 拆解内容模块：如股票分析需包含财务数据、技术指标、SWOT 分析
3. 预设验证标准：例如“图表需标注数据来源”“代码需通过 PEP8 检查”

2. 经典模板：覆盖高频场景的提示词公式

2.1 数据分析类模板

适用场景：股票分析、市场调研、财报解读

结构公式：

“分析[对象]，要求包含：[模块 1]、[模块 2]、[模块 3]，数据源为[来源]，生成[格式]报告，重点展示[关键指标]。”

示例：

“深度分析英伟达股票，包含：市场情绪、技术指标、竞品对比，调用雅虎金融 API 生成交互式网页报告，用热力图展示股价相关性。”

2.2 内容生成类模板

适用场景：课件制作、旅行规划、营销文案

结构公式：

“创建[主题]的[格式]内容，需包含：[要素 1]、[要素 2]、[要素 3]，风格参考[范例]，部署到[平台]。”

示例：

“制作动量守恒定律的 HTML 演示文稿，包含弹性碰撞、非弹性碰撞、爆炸案例的交互动画，按中学教学大纲分章节，部署到公开可访问的 URL。”

2.3 代码开发类模板

适用场景：脚本编写、网页开发、自动化工具

结构公式：

“编写[语言]脚本实现[功能]，要求：[技术规范]，测试通过后交付[格式]，附[文档类型]说明。”

示例：

“开发 Python 自动化脚本，每日 8 点抓取微博热搜榜存入 Google Sheets，代码需符合 PEP8 规范，交付可执行文件及 API 调用文档。”

3. 分步教学：从零开始构建提示词

3.1 第一步：需求拆解

将复杂任务分解为 Manus 可执行的子任务：

1. 信息收集：指定数据来源（如“爬取小红书露营装备帖子”）
2. 数据处理：定义清洗规则（如“剔除点赞量低于 100 的帖子”）
3. 分析建模：选择算法工具（如“用 PySpark 计算品牌提及率”）
4. 成果交付：确定输出形式（如“生成词云图+Excel 明细表”）

案例：

“监控竞品新品动态”可拆解为：

• 爬取电商平台商品页
• 提取价格/功能参数
• 对比历史数据生成波动图表

3.2 第二步：格式规范

通过结构化描述降低歧义：

1. 章节划分：用数字序号或分级标题（如“1.概述 2.财务分析”）
2. 图表规范：指定类型/尺寸/配色（如“用 2A5CAA 色系绘制面积图”）
3. 交互需求：定义操作功能（如“支持点击章节跳转”“鼠标悬停显示数据”）

错误修正对比：

• 模糊指令：“做个财报分析”→ 失败率高
• 明确指令：“分析特斯拉 2024 年 Q4 财报，对比小鹏/理想的毛利率趋势，生成带注释的 PDF 报告”→ 成功率高

3.3 第三步：参数设置

通过预设条件控制任务走向：

1. 质量参数：分辨率（如“图表导出为 300dpi PNG”）
2. 效率参数：超时限制（如“若单步骤超 30 分钟则跳过”）
3. 安全参数：数据权限（如“仅使用公开数据”“不访问本地文件夹”）

操作界面：

在 Manus 任务面板的“高级设置”中，可勾选：

• 是否保留中间文件
• 错误处理策略（终止/跳过/重试）
• 资源分配优先级

4. 常见错误与修正方案

4.1 错误类型 1：指令模糊

表现：Manus 反复请求确认细节

修正方案：

• 补充场景信息（如“中学物理教学”而非“教学”）
• 添加参照物（如“按小米发布会风格设计 PPT”）

4.2 错误类型 2：忽略格式规范

表现：输出文件排版混乱

修正方案：

• 提前定义模板（上传参考文件或指定官方模板库编号）
• 要求分步确认（如“先提交大纲审核再生成内容”）

4.3 错误类型 3：缺乏反馈机制

表现：多次生成仍不符合预期

修正方案：

• 使用迭代指令（如“基于 v1.0 报告，将第三章改为雷达图”）
• 启用人工干预模式（手动修改中间文件后继续任务）

5. 进阶技巧：释放 Manus 全部潜力

5.1 创建可复用的工作流模板

将常用任务保存为模板：

1. 在历史任务列表右键选择“保存为模板”
2. 定义变量占位符（如{{公司名称}}、{{时间范围}}）
3. 下次使用时直接替换变量一键执行

5.2 多任务协同作战

在“任务看板”中并行处理：

• 数据依赖型任务：A 任务输出作为 B 任务输入（如爬虫→分析）
• 资源隔离型任务：敏感数据在本地沙盒运行，公开数据调用云端算力

5.3 通过反馈训练专属助手

在用户偏好设置中：

1. 定义术语库（如公司内部缩写对照表）
2. 设置默认工具链（数据分析用 PySpark 而非 Pandas）
3. 保存格式偏好（PPT 字体、图表配色方案）

5.4 混合执行策略

根据任务特性选择执行方式：

• 本地执行：处理敏感数据（如合同扫描）
• 云端执行：需要 GPU 加速的任务（如 3D 渲染）
• 混合执行：先本地清洗数据，再云端建模分析

五、实操案例解析

案例一：简历筛选

1.1 任务输入与目标

用户需要为“强化学习算法工程师”岗位筛选 15 份简历，并按候选人的专业知识水平进行排序。具体要求包括：

• 上传包含 10 份简历的 ZIP 压缩包，随后补充上传 5 份简历
• 提取候选人项目经验、技能匹配度等关键信息
• 输出 Excel 格式的候选人排名表

1.2 Manus 处理过程

1.2.1 文件自动化处理

Manus 首先自动解压 ZIP 文件，逐份浏览 PDF 或 Word 格式的简历。对于用户后续补充上传的 5 份简历，系统异步接收并整合至任务队列，无需用户重复操作。

1.2.2 智能分析与评估

系统采用以下评估维度：

1. 专业匹配度：识别简历中与强化学习相关的关键词（如 Q-learning、PPO 算法）
2. 项目经验权重：根据项目复杂度、成果量化指标（如算法准确率提升百分比）打分
3. 技能完整性：检测是否具备关联技术栈（Python、PyTorch、ROS 机器人平台）

1.2.3 动态调整输出格式

当用户临时要求将结果转为 Excel 表格时，Manus 自动执行以下操作：

1. 调用 Python 的 pandas 库创建数据框架
2. 按“高级候选人”“基础经验者”“不匹配”三级分类生成工作表
3. 添加超链接直达候选人联系方式与作品集

1.3 成果交付示例

最终生成的 Excel 文件包含：

• 主表：按综合评分排序的候选人列表
• 附录：各评估维度的权重说明
• 可视化图表：候选人技能雷达图（自动嵌入 SVG 格式）

案例二：股票相关性分析

2.1 任务输入与目标

用户要求分析英伟达（NVDA）、迈威尔科技（MRVL）、台积电（TSM）三家公司过去三年的股票价格相关性，并生成交互式可视化报告。具体需求包括：

• 获取 2019 年 1 月-2022 年 1 月历史数据
• 计算皮尔逊相关系数与滚动相关性
• 部署可在线访问的数据仪表盘

2.2 Manus 处理流程

2.2.1 多源数据获取

系统通过以下途径收集数据：

1. 官方 API 调用：接入 Yahoo Finance 获取日线级收盘价
2. 数据清洗：自动修复缺失值（如节假日休市数据）
3. 交叉验证：对比 SEC 公开财报中的流通股数量

2.2.2 统计分析实施

Manus 分阶段执行代码：

1. 基础计算

# 计算皮尔逊相关系数
correlation_matrix = df[['NVDA','MRVL','TSM']].corr(method='pearson')

2. 进阶分析

• 生成 30 日滚动相关性曲线
• 绘制波动率对比热力图

2.2.3 交互式可视化开发

系统使用以下技术栈构建仪表盘：

• 前端框架：Vue.js + ECharts 实现动态图表
• 后端服务：FastAPI 提供数据接口
• 部署方案：自动生成二级域名（如https://stock.manus.space）

2.3 成果展示特点

最终报告包含：

• 时间序列图：叠加显示三只股票价格走势
• 相关性矩阵：点击单元格可查看历史相关性变化动画
• 投资建议模块：基于波动率提出对冲策略

案例三：物理教学课件制作

3.1 任务输入与目标

中学物理教师需要制作《动量守恒定律》的交互式教学课件，具体要求：

• 包含弹性碰撞、非弹性碰撞等场景的动画演示
• 支持课堂实时参数调整（如小球质量、初速度）
• 输出 HTML 文件便于投影仪直接播放

3.2 Manus 开发过程

3.2.1 教学内容规划

系统自动生成教学大纲：

1. 基础概念：动量公式p=mv的矢量特性演示
2. 实验模拟：
   • 完全弹性碰撞（能量守恒）
   • 完全非弹性碰撞（最大动能损失）
3. 现实应用：汽车碰撞测试的动量变化分析

3.2.2 交互动画开发

Manus 采用以下技术实现：

• 动画引擎：基于 Canvas 的物理引擎模拟碰撞效果
• 参数控制面板：

<input type="range" id="mass1" min="1" max="10" value="4">
<label for="mass1">小球质量(kg)</label>

• 即时计算反馈：

// 实时显示动量总和
document.getElementById('momentum').innerHTML = m1v1 + m2v2;

3.2.3 教学资源整合

系统自动补充：

• 扩展阅读：链接至维基百科相关词条
• 课堂习题：随机生成数值不同的练习题
• 教师手册：Markdown 格式的教学建议文档

3.3 教学应用效果

最终课件支持：

• 动态重置：一键恢复初始参数
• 分步演示：分解碰撞过程的帧动画
• 数据导出：将模拟结果保存为 CSV 供课后分析

案例共性特征总结

1. 端到端自动化：从原始数据到交付成果全程无需人工干预
2. 多工具协同：融合 API 调用、代码编写、可视化开发等能力
3. 可扩展性：所有输出文件保留完整源码，支持二次修改