Les produits d’IA dissimulés ne sont pas honteux, mais ils sont également utiles

En quelques jours seulement, Manus est devenu la meilleure référence pour mesurer la qualité des produits d’IA.

Récemment, la popularité de Manus a grimpé en flèche à l'étranger. Des célébrités étrangères l'ont spontanément republié et promu sur le site.

Laissez la balle voler pendant un moment, mais elle va simplement s'inverser, s'inverser et s'inverser encore. Trop de bruit peut facilement étouffer le jugement sur la valeur d’un produit. Dans l'industrie, la mise en œuvre d'AI Agent a longtemps été tacitement comprise. Les progrès du modèle de base sous-jacent et la popularité généralisée de Deep Research ont éliminé de nombreux obstacles cognitifs permettant au Manus encore jeune de balayer l'ensemble du réseau.

Au-delà du bruit, nous devons réexaminer : un produit d’IA shell est-il utile aux utilisateurs et à l’industrie ? À l’ère actuelle d’itération rapide de l’IA, quelle est la définition de l’innovation ?

Quelle est la réputation de Manus à l’étranger ?

L'explosion de Manus s'est produite de manière si inattendue que même l'équipe n'était pas prête à gérer le trafic écrasant.

Le partenaire Zhang Tao a récemment publié un message disant qu'il avait sous-estimé l'enthousiasme du public. Les ressources actuelles du serveur ne peuvent pas répondre à la demande du marché, il a donc dû utiliser le mécanisme de code d'invitation. Il a également déclaré que l'équipe travaillait dur pour permettre à chacun de découvrir de meilleurs produits le plus rapidement possible.

Contrairement à la stratégie consistant à réduire délibérément la présence nationale, Manus a ouvert ces derniers jours de nombreux codes d'invitation à de nombreux blogueurs X étrangers et aux plateformes sociales Reddit, dans l'intention d'utiliser l'opportunité pour augmenter sa popularité.

@deedydas a obtenu les droits et a demandé à Manus de faire une analyse professionnelle des actions Tesla, et il a effectué un travail de qualité professionnelle en environ une heure qui prendrait normalement environ deux semaines. Cette efficacité n’est pas meilleure que de battre les ouvriers (non).

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N'enviez pas le petit jeu que l'IA peut réaliser en trois heures. Elle peut gagner 120 000 en 9 jours. Manu peut aussi le faire. @_akhaliq a demandé à Manus d'utiliser three.js pour créer un jeu de parkour sans fin. Les graphismes du jeu sont un peu approximatifs, mais les mécanismes de jeu sont assez complets.

Gagner de l'argent est la voie à suivre, et c'est aussi la demande la plus demandée des internautes pour Manus. Utilisez Manus pour créer un tableau de bord permettant d'éliminer les entreprises publiques japonaises considérées comme des cibles d'acquisition potentielles et de créer un jeu vidéo japonais dans le style des années 90.

Le résultat est également parfaitement livré, ne laissant aucune place à la faute.

@LamarDealMaker n'a pas tari d'éloges sur les capacités de Manus, le qualifiant d'agent IA le plus fou.

Manus AI a prévu pour lui un voyage familial de deux mois dans un laps de temps très court, couvrant l'Australie, la Nouvelle-Zélande, l'Argentine et l'Antarctique, et les préparatifs ont été impeccables. De plus, il peut attribuer automatiquement des tâches, parcourir le Web pour effectuer des recherches et enfin fournir un itinéraire détaillé couvrant l'hébergement, le budget et le guide alimentaire.

Un autre utilisateur @ivanfioravanti a montré l'animation réalisée par Manus AI à l'aide de p5js, avec à la fois créativité et effets en ligne.

Le responsable produit de Hugging Face qualifie Manus de « l’outil d’IA le plus impressionnant que j’ai jamais utilisé ». Dean Ball, chercheur en politique en matière d'IA, décrit Manus comme « le calcul d'IA le plus complexe à ce jour ».

Pour parler du soutien des poids lourds de Manus, deux autres personnalités importantes sont absolument indispensables.

L'un d'eux est Jack Dorsey, le fondateur de Twitter, qui a directement commenté « excellent », qui est concis et complet mais plein de poids. L'autre est le blogueur X Rowan Cheung. Therundownai qu'il a fondé peut être considéré comme le média flash d'informations sur l'IA le plus lu sur la plate-forme X.

Rowan n'avait pas fait l'expérience de Manus il y a quelques jours, mais il a été le premier à l'appeler « le deuxième DeepSeek de la Chine » à l'étranger. Jusqu’à présent, ce tweet a reçu 2,76 millions de vues sur la plateforme X.

Jusqu'à récemment, l'équipe Manus partageait également le code d'invitation avec Rowan Cheung.

La performance de Manus est également remarquable dans la création d'une biographie de Rowan Cheung et le déploiement d'un site Web en conséquence ; l'analyse des meilleurs endroits pour louer une voiture à San Francisco et la création d'un cours complet sur l'IA pour la création de contenu ;

Parlons d'abord des bonnes critiques, puis il y a les mauvaises critiques. @mckaywrigley a donné un grand coup de pouce à Manus, pensant que son modèle de proxy sous-jacent et son interface utilisateur sont impeccables, mais ce blogueur a aussi quelque chose à dire, en se concentrant sur un avenir prévisible, alors cliquez ici.

@ai_for_success a été l'un des premiers blogueurs à aimer Manus.

De même, il n'a pas reçu de code d'invitation au début. Après l'avoir expérimenté, il a déclaré : « Manus AI est tellement fou. Je n'ai jamais utilisé quelque chose de tel auparavant. » Il a également délibérément ajouté une clause de non-responsabilité, disant qu'il n'avait pas pris d'argent à Manus.

Même si l’affaire était très médiatisée, la question était de savoir si le calcul était correct, et il n’en était pas sûr.

Par rapport à Deep Research d'OpenAI, MD @DeryaTR_ a souligné que Manus n'a pas réussi à terminer la tâche après deux séries de tentatives et a pris trop de temps.

Il est intéressant de noter que le fondateur de Manus, Ji Yichao, a publié aujourd'hui un article sur la plate-forme X disant que Manus avait réduit le taux d'échec afin d'améliorer les performances du système, mais qu'en conséquence, les sessions utilisateur durent désormais plus longtemps et, en raison de la surcharge du système, le taux d'échec de Manus a recommencé à augmenter.

De l’autre côté de Forbes, le média étranger TechCrunch a souligné que Manus n’était peut-être pas le deuxième « moment DeepSeek » de la Chine. Plusieurs séries d’expériences se sont soldées par un échec de la mission.

La coquille ultime est la victoire

Après que Manus soit devenu populaire, la question numéro un soulevée par les internautes était : y a-t-il vraiment des barrières techniques ?

Zhang Tao a déclaré un jour dans une interview à la Chaos Academy que le simple « bombardement » (c'est-à-dire l'utilisation directe de la production technique de grands modèles) ne deviendrait guère un obstacle majeur dans le contexte de la vulgarisation de l'IA. Ce qui compte vraiment, c'est de trouver la demande du marché et la logique commerciale, et d'utiliser l'IA, un « bien universel », pour créer une valeur unique.

En d’autres termes, le bombardement n’est qu’un point de départ ; la clé réside dans la manière de créer des avantages différenciés axés sur la demande.

Hier, l'internaute @jianxliao a été soupçonné d'avoir triché sur les mots d'invite du système Manus et d'exécuter du code, ce qui a attiré la réponse de Ji Yichao.

Il y a de nombreux détails dans la réponse, mais ce qui est plus remarquable, c'est que lorsqu'on lui a posé des questions sur le modèle de base de Manus, il a répondu qu'il utilisait actuellement les modèles affinés de Claude et Qwen. De plus, Manus adopte une conception d'architecture de collaboration multi-agents.

Bien avant l'émergence de Manus, les produits étrangers tels que Deep Research d'OpenAI étaient déjà des produits relativement matures. Selon The Information, OpenAI prévoit même de lancer un agent de niveau doctorat qui coûte jusqu'à 20 000 dollars par mois.

Dans un sens, le succès de Manus, c'est comme « traverser la rivière en suivant les traces de ceux qui l'ont précédé ».

Si la technologie n'est pas populaire, elle sera comme un son solitaire dans une vallée profonde. Avec suffisamment de popularité et d'attention, Manus a également attiré davantage de personnes pour investir des ressources et de l'énergie dans la recherche, la reproduction et même l'open source de technologies similaires.

Récemment, quatre membres de l'équipe MetaGPT ont publié un projet open source appelé « OpenManus » sur GitHub, visant à reproduire les fonctions principales de Manus tout en abaissant considérablement le seuil d'utilisation.

L'équipe affirme que le développement du projet n'a pris que 3 heures.

C'est rapide, mais le prix apporté par cette vitesse est un compromis dans les fonctions et les effets. OpenManus est plus orienté vers la vérification technique et la collaboration communautaire, et sa profondeur fonctionnelle est également plus ciblée et ne peut pas couvrir un large éventail de scénarios comme Manus.

Au moment de mettre sous presse, OpenManus avait reçu plus de 26 000 étoiles sur GitHub.

Selon l'introduction officielle, OpenManus prend en charge l'audit SEO et la génération de rapports, et adopte une conception légère. Son cadre de collaboration multi-agents basé sur MetaGPT prend en charge la division du travail entre différents rôles et génère automatiquement du code et des documents.

De plus, la nature open source d'OpenManus permet à la communauté d'y apporter des extensions. Le support sous-jacent du projet provient de l'utilisation de l'ordinateur et du navigateur d'Anthropic.

Au centre de la tempête, les quatre membres derrière OpenManus et leurs expériences passées ont été rapidement dévoilés par les médias :

• Liang Xinbing : Master de l'Université normale de Chine orientale. Il a participé au développement du populaire projet AI Agent Data Interpreter.
• Zhang Jiaxuan : étudiant de premier cycle à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l'Université Renmin de Chine, poursuivant actuellement un doctorat à l'Université des sciences et technologies de Hong Kong (Guangzhou). Le cadre d'agent AFlow auquel il a participé vient d'être accepté par l'ICLR 2025, la plus grande conférence sur l'apprentissage profond.
• Xiang Jinyu : Licence en physique appliquée de l'Université Jiaotong du Sud-Ouest. Il a remporté la deuxième place mondiale dans la filière IA du Concours mondial de mathématiques Alibaba 2024.
• Yu Zhaoyang : étudiant de premier cycle à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l'Université Renmin de Chine. Lui et son ancien élève Zhang Jiaxuan ont déjà remporté la troisième place mondiale dans la filière IA du concours de mathématiques Alibaba avec leur solution MathAI.

Le 7 mars également, le projet OWL de CAMEL AI a été annoncé et visait Manus.

Les responsables ont déclaré qu'OWL avait directement atteint le plafond de performance GAIA dans l'industrie open source, atteignant 58,18 %, dépassant la performance de 55,15 % d'Open Deep Research proposée par Huggingface.

Dans le cas de la démo officielle, laissez OWL demander quels films sont projetés à Londres aujourd'hui.

Il générera automatiquement un plan de tâches et rédigera une liste de tâches, commencera à naviguer sur le Web et recherchera les cinémas éligibles dans la région de Londres.

L'ensemble du processus ressemble à une personne réelle opérant, exécutant en douceur des étapes telles que le défilement, le clic, la saisie et la récupération d'informations en temps réel, et présentant enfin aux utilisateurs un rapport récapitulatif détaillé des films de la journée.

Selon CAMEL AI, OWL démonte le flux de travail Manus en 6 étapes grâce à l'ingénierie inverse et rend tous les modules open source. Il prend en charge le clonage en un clic sur GitHub, et la chaîne d'outils peut être librement étendue. L'environnement d'exécution prend également en charge la sélection cloud et locale.

CAMEL AI souligne qu'OWL est totalement gratuit et a optimisé la consommation de Tokens.

Cependant, par rapport à ces projets open source ultérieurs, le véritable avantage de Manus est qu'il a compris plus tôt les problèmes de l'industrie et comment transformer une technologie de collaboration multi-agent complexe en valeur perceptible par l'utilisateur.

Avec une interface utilisateur bien conçue et une optimisation des processus relativement transparente, Manus intègre une technologie complexe dans des produits faciles à comprendre et à utiliser, alimentant ainsi la première vague de popularité.

De plus, la popularité de Manus est en partie due au fait qu’elle a frappé la tendance au bon moment.

Jen-Hsun Huang a prédit un jour au CES qu'à mesure que la vague d'agents IA déferlerait, le service informatique se transformerait à l'avenir en un service de ressources humaines pour les « employés » de l'IA. Manus s'appuie également sur cette tendance, montrant aux utilisateurs une plateforme capable de gérer efficacement la collaboration de plusieurs agents d'IA.

Il est vrai que même si l’industrie méprise les « bombardements », ceux-ci peuvent être le point de départ et non la fin.

Mais selon les mots de Ji Yichao, le bombardement ultime est la victoire. Manus est capable de regrouper les technologies existantes et de lancer des produits qui répondent aux besoins des utilisateurs, et l'innovation du côté des applications ne peut être ignorée.

Les cas similaires abondent En tant que produit au niveau phénomène, le moteur de recherche d'IA Perplexity est également à l'avant-garde en raison de sa « coque », mais son fondateur Aravind y voit également clair :

Un fossé n'a de sens que si vous avez vraiment quelque chose qui mérite d'être « protégé ». On peut considérer Perplexity comme un shell d’IA, mais il est évidemment plus logique d’être un produit shell avec 100 000 utilisateurs que d’avoir son propre modèle mais aucun utilisateur.

La stratégie de Perplexity a fonctionné. Après seulement trois années de développement, les utilisateurs actifs mensuels ont approché les 100 millions. Avec une énorme base d'utilisateurs et la quantité massive de données de recherche qui l'accompagne, son influence sur le marché augmente également de jour en jour.

Leur chemin vers le succès est clair. Ils créent d’abord des produits, surveillent de près la demande du marché, puis collectent les commentaires des utilisateurs et les données sur le comportement de recherche par le biais d’itérations continues de produits, jetant ainsi une base solide pour les modèles d’auto-recherche ultérieurs.

Les réactions positives du marché des capitaux ont fortement soutenu ce modèle commercial. La valorisation boursière de Perplexity a réalisé un « triple saut », s'élevant à 9 milliards de dollars après avoir bouclé un nouveau cycle de financement en décembre de l'année dernière.

Avec un trafic fluide comme un raz-de-marée, il reste à voir si la valeur à long terme de Manus pourra résister à l'épreuve.

Mais avant cela, pour la grande majorité des start-ups de l’IA, elles doivent d’abord s’emparer de manière décisive de cette petite part des dividendes clés du marché et accumuler progressivement de la force. Lorsque ces dividendes à court terme deviennent la force de l'entreprise, des obstacles techniques peuvent apparaître naturellement.

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