Manus，确实是近年来在“泛 AI Agent 赛道”中引起关注的项目之一，其从快速爆火到转战新加坡，某种程度上也折射出整个 AI Agent 创业环境在中国的发展困境，尤其是在 国内大厂大模型免费策略+生态垄断倾向 下，中小团队/开源项目的发展空间日益逼仄。

一、Manus 是什么？

Manus（马纳斯） 起初由一个小型创业团队推出，是一个定位为“多模态 AI Agent 系统框架”的项目，支持以下核心功能：

• 多 Agent 协同协作（比如模拟一个研发团队）
• 插件生态接口（比如调 API、抓取网页、运行脚本）
• 工作流调度能力（类似 Agent-LLM-PM 三角结构）
• 一定程度的开源组件（如 JSON 格式的任务指令解析器）

它最早的宣传口号类似于：“一个人人都能训练专属数字员工的工作平台”，聚焦垂直 Agent 模块化编排，支持开发者快速搭建具备角色和记忆的 Agent 体系。

二、为什么 Manus 火了之后很快出走新加坡？

1. 大厂“免费+闭源”战略围剿 国内像百度、阿里、字节、腾讯以及清华/智谱等系的 LLM 项目纷纷推出了“Agent 工具链”，例如类 AutoGPT 的 AgentFlow、AgentVerse。 它们依赖大模型 API 本身的商业闭环，免费提供 Agent 框架，甚至打包进 IDE（如百度的 Comate）或浏览器插件中，大量稀释了中小团队的用户与议价能力。
2. 监管与数据合规压力 Manus 本身涉及跨平台调度任务、API 接口调用，有数据抓取、代码执行等模块，在中国大陆的灰色地带运行存在监管风险。 转向新加坡之后，团队更容易进行开源合规化处理与全球化融资（尤其是 crypto+AI 投资圈）。
3. 融资环境对比 中国 AI Agent 项目目前多数只能获得种子轮或孵化资金（且带资源绑定），而新加坡/硅谷对 “可变形 Agent 工厂” 的概念更为开放，更容易获得 Token 化商业模型支持。

三、Manus 是否开源？

目前 Manus 本身并未完全开源，但有以下特征：

四、泛 AI Agent 赛道的困境与出路

1. 国产大模型免费策略=双刃剑 好处：培养市场教育、降低门槛； 弊端：使得轻量 Agent 工具没有生存空间，中小团队只能靠“开源+服务”路线找活路。
2. 成功突围者的可能路径： ✦ 出海+开源：比如转向东南亚或欧美、结合 Crypto/NFT 生态形成激励机制； ✦ 专注行业纵深：如 AI+法律、AI+医学等； ✦ 构建社区认同：通过 Discord、HuggingFace、GitHub 等平台积累用户基础； ✦ 技术路线差异化：如将 Agent 与 AgentGraph、RAG+Memory 或 Vectorstore 结合。

五、可对比的开源项目推荐：

总结一句话：

**Manus不是第一个爆火的 AI Agent 项目，也不会是最后一个逃离国内大厂夹缝的创业团队。**泛 Agent 赛道的机会还存在，但只有真正能“自带生态+跨模整合+低算独立运行”的系统，才有可能真正跑通闭环。

如果你希望我进一步对 Manus 的产品架构图、商业模型或与其他 Agent 系统对比（如 CrewAI / AutoGPT / AgentVerse），我可以为你整理成结构化分析报告。是否需要？