中金公司：ManusAI通用智能体将大幅拉动AI工业自动化改造网上股票配资平台

3月6日凌晨，国产大模型团队Monica重磅发布了全球首款通用型AI智能体产品Manus。据介绍，Manus与传统AI助手不同，它能够解决各类复杂多变的任务，不仅能提供建议或答案，还能直接交付完整的任务成果，是真正自主的AI代理。在GAIA基准测试中，Manus取得了SOTA（State-of-the-Art，是指在某一领域或任务中，某个模型或方法达到了当前最优的性能水平）的成绩，显示其性能超越OpenAI的同层次大模型。

市场人士分析称，2025年被普遍视为AI智能体商业化元年，Gartner预测，到2028年15%的日常工作决策将由智能体完成，Manus AI作为全球首个通用AI Agent产品，其效果超越OpenAI DeepResearch，标志着智能体从单一任务执行向复杂决策的跨越，可能加速AI在医疗、金融、制造等领域的渗透。

AI Agent带动更多应用兴起，大幅拉动AI工业自动化改造

AI Agent的四大龙头：南兴股份、汉得信息、酷特智能、鼎捷数智，他们有个共同特征，全部是新型工业化改造，工业互联网题材。

中金公司研报指出，B端，AI Agent有望凭借专业性的知识沉淀落地B端市场，实现企业降本增效，其中赋能企业效率提升是决策核心考量，我们看好AI agent带来的效率提升有望刺激新一轮产业投资。同时具身智能侧，AI Agent赋予工业机器人智慧，产业落地想象空间广阔。

‌AI Agent在工业自动化领域具有显著的应用潜力和优势，能够显著提高生产效率、减少停机时间并提升产品质量‌。AI Agent可以通过实时分析和优化生产线运行参数，提高生产效率和灵活性，实现生产线的自动调度和负载均衡‌。此外，AI Agent还可以通过分析设备运行数据，预测潜在故障，从而实现预防性维护，减少停机时间‌。-

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manus会议纪要

Q：为什么认为 manus 这款通用的 agent 比 OpenAI 推出的 agents 更强？

A：OpenAI 的 agents 主要借助浏览器工作，任务大多类似在网站上的操作，没有直接进行如写 PPT、写代码等操作。而 manus 更聚焦完成具体任务，不单纯在网页操作，会根据任务选择操作场景，虽然与 OpenAI 有类似之处，主要任务在 API 调用、web 操作、数据分析等方面，但 manus 在 web 操作上更丰富，所以认为 manus 比 OpenAI 的更强，不过这也和产品定位不同有关。

Q：manus 主要在什么场景下使用？

A：manus 与 OpenAI 不同，更聚焦完成具体任务，不单纯在网页，根据任务选择在网页或其他场景操作，但主要任务还是集中在类似 API 调用、web 操作、数据分析上，无法执行如直接关机或物理世界的任务。相比 OpenAI，manus 在 web 上的操作更丰富，OpenAI 的 web 操作基本局限于打开网站做些任务等简单操作。

Q：manus AI 调用的基础模型是哪一个或哪几个？用的是什么芯片？

A：基础模型大概率是 open I、cody，有百分之八九十的概率，从编程结果看与 cloud 非常接近，因为目前全球能做出高准确度编程结果的只有 cloud，open I 都做不到，同时 manus 也有自己部署的 deep think a one 来做工具调用。推理芯片主要以 H20 为主，open I 等只是调用 API，不需要采购芯片。

Q：GGALA 开头的 benchmark 的含金量如何？manus 在这个 benchmark 上比 deep research 表现好，是因为 benchmark 的选择有 bias，还是确实水平更高？

A：目前全球代理的评价框架成熟的基本只有这一个，OpenAI 也用这一套评价指标，所以当下它的含金量还是可以的。从结果来看，不是因为 benchmark 的选择导致 manus 分数更高，而是比较实际客观的水平。因为 manus 的架构引入大量编程任务做校验，代码可通过简单方法检测任务完成情况，且它有自主学习能力，大部分来自代码，代码执行正确就可固化成成功经验，所以在同样模型基础下，manus 分数更高。

Q：manus 执行的任务是要对应 APP 开放 API 给它吗？还是现有的 API 调用已经可以执行任务了？

A：manus 执行任务大部分针对公开的网站和数据，对于完全不公开的 APP 无法执行任务。例如简历分析数据源由用户提供，无需与外部打交道；金融股票分析数据基本公开，股票分析代码现在大部分大模型都能写出，它不具备绝对创新性，只能基于现有的公开数据和经验形成一套工具流方法，在工程和产品上做了一些创新，使 agent 执行更易用，能力局限在公开数据和知识经验上。

Q：manus 单任务的成本大概是多少？单任务用的 token 数大概是多少？

A：单任务的平均成本大概在两美金，这是能确定的数据；token 的用量预估三个任务可能在 1000 个 token 左右，这只是推测数据。

Q：token 用量 1000 多个是怎么估出来的数字？如何看待 manus 整个任务和推理过程都在云端上跑的生态体系？

A：token 用量是根据每次任务的反馈、整个思考过程以及其他处理时间推测其 token 的生成量得出的。manus 在云端跑的解决方案对云计算是利好，能极大增加云计算的消耗量，对于数据分析、基于公开数据的任务，现有架构可以支撑，但对于一些特定平台才能完成的任务，如 windows 打游戏等任务无法实现，因为其使用的容器技术（如 K8S）不支持 windows 操作系统，存在一定局限性。它是对 ChatGPT 的 agent 使用 web 的更深入应用，增加了写代码和代码执行等前置工作，更多依赖 API 完成下一步操作，而非完全依赖大模型指导操作。

Q：manus 在官方演示 demo 里读 PDF，是纯视觉识别一页一页识别，还是直接读取 PDF 的数据？翻页是真的在翻吗？

A：manus 读 PDF 应该有两步操作，如果能读出文字，会直接读取每一页文字；如果文字无法读出，会用 OCR 识别提取图片中的文字。翻页 PDF 只是可视化效果，造成 AI 在工作的现象，实际上可以不打开 PDF，直接在后台找出所有内容，真实读文字的速度比演示快很多，即使通过 OCR 读 PDF 速度也比演示快至少十几倍，所以翻页是个假动作。

Q：manus 现在做的事情在本质上是否是套壳产品？国内模型大厂如阿里、字节在复刻上有没有非常大的壁垒？

A：如果从底层 80% 都是外部供应来定义，manus 可以认为是套壳产品，比如虚拟机，容器用的是 doka 的解决方案，工具调用决策、结果生成用的都是外部研发的大模型，不是自主研发的。但从另一个角度看，软件也像是供应链管理系统，找到各模块最好的供应商（开源或收费的）整合成最终产品。阿里等大厂复刻大概流程可能不是很难实现的门槛，但要做到与 manus 整体完全一致不太可能，可能会在大概流程上保持一致，细节上有的地方可能做得更好，不是有很高门槛的产品。

Q：manus 是怎么保证准确率的？manus 这种形式对 token 的消耗量与传统 chat 相比大概是什么比例？

A：manus 主要通过写代码保证准确率，先通过编程大模型根据用户任务生成相应代码，大概能保证百分之八九十代码正确运行，但生成结果是否符合客户真实需求无法百分百保证。manus 对 token 的消耗量最少比传统 chat 高十倍，平均可能高 10 到 100 倍，因为如果决策模型智能水平稍差，可能导致多次循环，每次还需检查结果，所以 token 消耗量按几个数量级估算。

Q：单任务 1000 token，chat 的平均一个对话是 5000 token，为什么 manus 的 token 量会更少？

A：提问不太明确所指的 manus 的 token 量情况，未给出清晰解答。

Q：从端侧可以使用 manus 吗？

A：如果用端侧大模型配合 manus，当下可能可以用，但准确率和重复试错率比用云端高很多。manus 需要配合云端容器才能很好运行，对端侧的 GPU 推理算力、计算能力、内存要求都很高，绝大部分用户在端侧不太可能使用。不像 chatGPT 的一些产品，如 code 和 interm 这种 AI，只是用云端 AI 做代码任务，所有执行基本在端侧完成，且端侧操作相对简单，主要是文件修改和比对等。manus 任务较重，要执行代码，存在安全性问题，如执行带病毒代码可能导致电脑无法工作甚至删除重要文件，所以在端侧不太好落地，最多还是借助云端容器的方式落地。

Q：单任务成本两美金，这个单任务是指拆分出来的单个子任务，还是一个提问的成本？

A：是指一个提问的成本大概是两美金，不是拆分出来的单个子任务。

直接受益于Manus技术突破的标的

立方控股

逻辑：Manus发布后，A股市场情绪龙头，因技术标杆效应带动AI智能体概念股爆发，今日30%涨停。其业务涉及智慧建筑与城市数字化，市场预期其可能通过AI Agent优化物联网场景任务执行效率。

鼎捷数智

逻辑：与微软合作开发的制造业智能体“娜娜帮我”与Manus的通用任务执行逻辑高度契合，技术路径相似。Manus的突破验证了其在工业场景中任务拆解与自动化的商业模式 1。

迈富时（港股）

逻辑：中国最大营销SaaS厂商，旗下AI-Agentforce中台覆盖营销、销售等全场景智能体，被机构视为企业级AI Agent核心服务商。Manus的通用能力强化了市场对B端SaaS厂商商业化落地的信心。

多场景应用落地的核心标的

汉得信息

逻辑：自研AIGC平台已落地智慧导购、质检等垂直场景智能体，Manus的通用性验证其“细分场景+任务闭环”模式的可行性。今日20%涨停，市场关注其制造业与金融业客户订单转化。

致远互联

逻辑：联合华为布局海外AI Agent市场，合同金额已达2500万元。Manus的全球化潜力推动其企业级协同办公智能体的海外拓展预期。

酷特智能

逻辑：与华为合作开发服装定制AI Agent，通过智能量体、AI试衣实现C2M全流程自动化。Manus的复杂任务执行能力为其提供技术背书，今日20%涨停。

开普云

逻辑：开悟大模型升级为“智能体中台”，提供多模态交互、任务编排工具链。Manus的成功凸显中台化架构价值，公司政务、媒体场景智能体开发能力受关注。

底层技术与工具链支撑标的

泛微网络

逻辑：AI Agent深度集成至OA系统，如合同智能审批、知识管理升级。Manus的通用性表明“流程自动化+知识管理”是核心场景，公司客户基础庞大。

云从科技

逻辑：聚焦政务AI智能体，试点重庆项目并构建行业知识库。Manus在政务数据分析、报告生成等场景的突破推动其技术验证。

高弹性情绪标的

中科金财/浙文互联/南兴股份

逻辑：资金炒作产业链扩散逻辑，虽未披露具体进展网上股票配资平台，但业务属性（金融科技、数字营销、智能制造）与Manus的应用场景（数据分析、自动化）存在想象空间，今日涨停。

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