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Manus 使用体验:AI 自动生成行业报告的全流程记录
卜一定 · 2025-03-28 · via 人人都是产品经理

随着人工智能技术的飞速发展,AI在内容创作领域的应用越来越广泛。Manus作为一款能够自动生成行业报告的AI工具,吸引了众多关注。本文将为你详细记录Manus的使用体验,从界面设计、操作流程到生成报告的质量和实用性,全方位剖析其在生成行业报告方面的表现。

其实拿到 Manus 试用资格已经有一段时间了,一直没有时间好好用一下,抽空梳理下整体的使用体验。

从首次进入的界面来看,与其他主流的大模型 Web 应用的布局很相似。基于它的业务推广目的,主界面放了一些录屏案例,涉及的内容包括研究、生活、数据分析、教育、生产力以及其他精选类的案例。

操作流程和其他模型 Web 应用很类似,所以没有使用上的门槛。最近公司刚好正在做 AI 赋能提效的工作,所以我直接输入了 prompt:输出行业报告,AI 如何为企业赋能、提效,其中需要包含业界分析、行业的解决方案、风险、投入成本、预期收益等信息。来验证它生成的内容到底靠不靠谱。

Manus 接到任务后就开始自动化工作了。左边栏显示工作流程,分别调取了知识库(是之前自己生成的内容或 prompt),然后连接了 4 个数据源,主要来自 LinkedIn。

随后,它展示了其工作流,确定任务清单,收集数据,分析 prompt 需求,生成报告。

大约半小时后,报告生成,展示的目录结构如下:

一、引言

二、AI 企业赋能的业界分析

三、行业解决方案分析

四、AI 企业赋能的风险与挑战

五、AI 企业赋能的投入成本分析

六、AI 企业赋能的预期收益分析

七、结论与建议

报告最后还提供了针对大型、中型和小型企业的实施建议,以及对 AI 企业赋能未来发展的展望。为了验证报告数据的准确性,系统还注明了参考资料出处。我抽样检索了其中的一个资料源:德勤咨询的《AI 应用案例精选》,很轻松地在网络上搜索到了该报告,附上报告链接:https://www2.deloitte.com/cn/zh/pages/strategy/articles/ai-application-cases.html?utm_source=chatgpt.com

生成的报告可以转换为 PDF,支持下载等操作。但 PDF 有时排版会出错,下载 Word 文档通常能比较完整地保留所有生成内容。

整个生成过程的录屏可以通过链接方式分享,大家可以访问:https://manus.im/share/cCrmjOCGceo07iMeGMcu7A?replay=1 来查看我这个案例的生成过程。

乍看一眼,生成的报告达 34 页,貌似信息很全,理应可以从中找到自己想要的信息,然而并没有。大而全的信息严重过载,反而我需要的内容却缺失。比如,我希望能具体看到如何真正将 AI 工具落地到项目的方法,但报告中只是笼统地讲了一些大家都知道的内容。如何引进 AI 工具、如何部署、部署时遇到的问题如何解决等,这些具体操作细节完全缺失,整体更像是宏大的叙事,没有实质性的解决方案。

对于要写论文的同学来说,可能这个报告是有帮助的,毕竟它搜罗的是全网信息。

但对于信息聚焦的需求,在产品设计层面可能需要加入多轮问答的能力,将用户需要的信息尽量缩小范围、聚焦目标,在合适的范围内给出合理的方案,或许是 Manus 后续迭代的一个方向。

PPT 截图

Manus 的问题也比较明显:生成过程耗时过长,验证周期太长,容易导致用户粘性降低。当然,如果生成结果足够靠谱,用户是愿意等待的,但目前还未达到这个程度。

信息的有效性还需进一步完善,大而全的冗余信息会让用户无所适从。

一些 bug 也存在,比如 PDF 生成质量不稳定,PPT 生成质量基本不可用。

生成报告后,它提示我可以将报告永久部署为交互式网站。我选择让其帮我生成网站,Manus 就开始网站搭建,显示将构建如下功能:

1.完整展示报告的所有章节内容

2.添加多种交互式功能

3.响应式设计,确保在桌面端、平板端和移动端都有良好显示效果

4.现代化的 UI 设计,包括深色/浅色模式切换、动画效果等

搭建过程显示大概需要 7-8 个小时,可在后台处理,不影响前台正常使用。我第二天打开网站后提示服务器过载,生成失败。

从右边的显示栏可以看到部分网页代码,可以通过 VS Code 或浏览器打开查看。看 Manus 官网展示的案例,生成的网站效果还是不错的。希望后面他们与阿里合作,能够得到充足的资源,弥补这块不足。

根据一些媒体信息分析,Manus 采用了 Anthropic 公司的 Claude Sonnet 模型作为其基础大语言模型,并辅以多智能体协同架构。如同八爪鱼一般,一个任务被分解到多个触角(agent)协同处理,由大脑(Claude 和其他大模型)做出决策,来完成整体任务。Manus 使用 Google Search、Python 解释器、Web 浏览器等工具,加上一长串的思维链,自主完成用户需求任务。这一过程是完全透明地展示给用户的。

虽然 Manus 在网上还存在一些负面评价,但我认为它是大模型应用的绝佳案例。基于大模型的指挥,一堆专业 agent 在各个领域发挥功效,让我们享受到之前需要花费大量精力和时间才能得到的成果。

本文由 @Antonio 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于CC0协议

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