林世駿
前言:觀察AI工具演進的新發現
作為一位AI趨勢觀察者,2025年我在企業數位轉型課程中講授AI工具運用時,遇到了一個有趣的現象。Manus AI團隊有大陸背景,在公開場合不太方便大力推薦,但從工具本身的能力來看,它確實在幾個關鍵面向展現出值得關注的特性。
https://manus.im/invitation/U0RQKSAMEX6G2
這篇文章將從實際應用的角度,剖析Manus AI的技術特色,以及它為何能在短短9個月內成為Meta眼中價值數十億美元的標的。
Manus AI 的三大突出表現
一、真正的 AI Agent:任務自動化執行能力
與ChatGPT或Claude等對話型AI工具不同,Manus AI是一個完整的AI Agent(AI代理),最大的特色是「會主動幹活」。當我告訴它「幫我整理台灣五大銀行2024年數位金融發展策略」,它不只是生成一篇文章,而是:
- 自動規劃任務步驟(Planner模組)
- 實際搜尋相關資料、下載財報(Executor模組)
- 分析比較各家策略差異
- 產出完整的結構化報告
- 品質檢查後交付成果(Verifier模組)
這正是AI Agent與傳統對話型AI的核心差異:AI Agent能夠自主決策、規劃流程、調用工具,並完整執行一個複雜任務,而不需要使用者一步步引導。整個過程不需要我持續提問或介入,這在準備課程素材時省下了大量時間。
二、多格式資料處理的整合能力
在企業培訓課程中,我經常需要將各種來源的資料整合成教材。Manus AI能夠:
- 讀取PDF、Excel、Word等多種格式
- 自動擷取關鍵資訊
- 轉換成簡報、表格或報告
- 甚至生成互動式的資料視覺化
例如,我曾請它「將三份產業報告的核心數據整理成一份教學用投影片」,它不僅完成資料萃取,還自動設計了清晰的圖表呈現方式。
三、雲端常駐與持續優化的工作方式
最讓我印象深刻的是Manus的雲端執行特性。我可以在早上布達任務後去開會,它會在背景持續工作,完成後主動通知我。更重要的是,它會記住我的偏好:
- 報告格式習慣用哪種版型
- 資料呈現偏好用什麼樣的視覺風格
- 分析報告通常需要哪些章節
用得越久,它產出的成果就越貼近我的需求,這種「越用越懂你」的特性,在教學準備工作上特別有價值。
實際應用案例:服務業數位轉型的研究助手
讓我分享一個具體案例。在準備「服務業數位轉型」這個主題時,我給Manus的指令相當明確:
「請研究台灣連鎖餐飲、飯店住宿、美容美髮三大服務業別在2024-2025年的數位轉型策略,重點分析:1) 線上預約系統整合 2) 顧客關係管理(CRM)應用 3) 數據驅動的服務優化,並製作一份包含比較表格與案例分析的教學簡報。」
Manus的執行過程展現了幾個關鍵能力:
- 自動搜尋產業報告、企業新聞稿和公開財報資訊
- 識別並篩選與三個分析主題相關的內容
- 建立跨業別的比較分析架構
- 從實際案例中提煉可複製的轉型模式
- 產出包含15-20頁、結構完整的.pptx檔案
整個過程約2-3小時完成,而若由人工執行,可能需要耗費一到兩個工作天。
一個值得記錄的經驗
有一次在分析台灣股市現況時,我在輸入股市代號時於百位數輸入錯誤。原本只是想分析一、二十家上市公司的財務狀況,結果因為這個錯誤,變成要研究分析數百家企業資料。Manus AI作為一個AI Agent,依然盡職地花了好幾小時執行這個龐大的任務,逐一爬梳每家公司的財報數據。
如果是真人助理,面對這種突然暴增十倍以上的工作量,應該已經累翻之外,還會在心裡抱怨連連。但Manus只是默默地完成了所有資料蒐集與初步分析,最後呈現一份完整但超出預期範圍的研究報告。
這個經驗充分展現了AI Agent的核心價值:它不會疲累、不會抱怨、不會質疑任務的合理性,只會忠實地執行你交付的指令。這既是優勢也是提醒——使用者需要在下達指令時更加謹慎,因為AI Agent會「照單全收」地執行你的每一個要求,即使那可能是個錯誤。
使用上的考量與限制
當然,使用Manus AI也需要理解幾個重點:
成本考量:Basic方案每月16美元,提供每日300點數。對於頻繁使用者,可能需要升級到Plus(每月33美元)或Pro方案(每月166美元)。
資料來源的驗證:雖然Manus會自動搜尋和分析資料,但對於教學內容,我仍會進行事實查核,確保資訊準確性。
語言偏好設定:由於團隊背景,在處理繁體中文時,有時需要明確指定用詞習慣。
隱私與資安:在處理敏感的企業資料時,需要注意資料上傳的隱私政策。
Meta的重磅收購:產業認證的最佳證明
就在2025年12月30日,Meta正式宣布收購Manus,這是Meta成立以來第三大收購案,金額達到數十億美元。這筆交易從談判到完成僅用了十幾天,速度之快令人驚訝。
這項收購案特別值得注意的幾個關鍵數字:
- 9個月:從產品上線到被收購的時間
- 8個月:從開始商業化到達成1億美元年收入
- 147萬億:Manus處理的token數量
創辦人肖弘將出任Meta副總裁,新加坡的100人團隊也將整體併入Meta。
收購背後的意義
Meta看中的不是Manus訓練了多強大的AI模型(事實上Manus使用的是市面現有模型),而是它「讓AI穩定完成任務」的工程能力。這正呼應了我的使用經驗:Manus的價值不在於「更聰明」,而在於「真正會幹活」。
對於擁有數十億用戶的Meta來說,他們需要的是能夠穩定、低成本地把事情做完的AI系統。Manus的多模型協作架構、雲端執行能力,以及持續優化的機制,正是Meta渴望獲得的核心技術。
結語:從工具選擇看AI產業的演進方向
作為AI趨勢觀察者,我認為選擇AI工具的標準應該回歸到核心問題:它能否真正解決實際需求。
Manus AI作為AI Agent的代表性產品,在任務自動化、多格式處理和持續優化這三個面向的表現,確實展現了AI從「對話助手」進化到「任務代理」的重要轉折點。而Meta的收購案更揭示了一個重要趨勢:在AI領域,「執行力」可能比「智商」更具商業價值。
工具的選擇需要配合實際應用場景和工作流程。如果你的工作涉及大量資料整理、報告生成、簡報製作等需要多步驟執行的任務,Manus AI這類能夠自主規劃並執行完整流程的AI Agent,代表了AI應用的下一個階段——不再只是回答問題,而是真正完成工作。
在這個AI工具快速迭代的時代,保持對不同技術路徑的關注,理解各類工具的優勢與限制,才能在適當的時機選擇最合適的解決方案。Manus的案例告訴我們,有時候市場需要的不是最聰明的AI,而是最能把事情做完的AI Agent。
註:本文基於實際使用觀察撰寫,旨在提供AI工具發展趨勢的分析視角。使用任何AI工具時,請注意資料安全與隱私保護的相關規範。
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