>> 國金證券-量化漫談系列之十七：首款通用人工智能助手Manus，競品分析與投研應(yīng)用展望-250307
| 上傳日期： |
2025/3/7 |
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| 2415KB |
| 格式： |
pdf 共17頁 |
來源： |
國金證券 |
| 評級： |
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作者： |
高智威,許坤圣 |
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Manus:首款通用型人工智能助手
Manus在其宣傳視頻中，宣稱其為全球首款通用人工智能助理（General AIAgent）。不同于傳統(tǒng)人工智能，在用戶提出需求后，Manus能不止步于僅僅提供方案，還可以親自“動手實踐”向用戶交付成果。在測試智能體系統(tǒng)能力的GAIA基準測試中，Manus在三個難度等級問題中的表現(xiàn)均優(yōu)于OpenAI的Deep Research，成為了該領(lǐng)域新的SOTA。目前，在日程規(guī)劃、數(shù)據(jù)挖掘分析、財報審查等諸多領(lǐng)域，Manus都可以提供高效可靠的一站式解決方案。
Manus相似競品對比
目前來說,市面上沒有一個與Manus絕對意義上的對標競品，因為其本身是目前市面上多款產(chǎn)品功能的結(jié)合。Manus有和OpenAI的Deep Research都具有強大的研究和任務(wù)處理能力。甚至能力在其發(fā)布的GAIA基準測試對比圖看，能力強于Deep Research。另外，Manus的運行方式又與Anthropic的Computer Use類似，都能在獨立環(huán)境中運行并調(diào)用各類工具。Manus更像是結(jié)合各家所長的集成體。雖然目前沒有絕對意義上的競品，但我們也整體對比了下各類與Manus有部分相似功能的競品。在運行方式上類似的有Computer Use、Proxy和Operator;從信息收集和分析能力強度上類似的有Deep Research。
綜合對比來看，Claude需占用本地資源創(chuàng)建虛擬環(huán)境，并且單一的Computer Use在處理復(fù)雜問題時表現(xiàn)不盡人意，時常發(fā)生系統(tǒng)崩潰的問題。例如，用戶在使用Claude獲取B站游戲類top10視頻信息時，由于B站主頁并無“排行榜”標簽，需要大模型進行推理與嘗試以尋找可能的排行榜入口，但Claude因受限于推理能力，在頻繁報錯后程序崩潰，未能完成該任務(wù)。相比之下，Manus優(yōu)化解決了這一問題，從目前展示的示例來看，無論是像“尋找潛在客戶”的抽象問題還是像“分析財務(wù)報告”的多步驟問題，Manus都能高效交付結(jié)果。另一方面，Proxy和Operator的可執(zhí)行范圍僅局限于瀏覽器，無法調(diào)用終端、文件系統(tǒng)等資源交付最終結(jié)果，并且在發(fā)生異常時也不能像Manus一樣高效地自動處理?？偟膩碚f，結(jié)合性能測試結(jié)果與用戶反饋，Manus從其展示的demo來看，在功能和性能上均顯著領(lǐng)先于現(xiàn)有競品，也成為其廣受矚目的重要原因。
Manus產(chǎn)業(yè)鏈解析
Manus的成功展示了Agent范式的新潛力，可以獨立地承擔(dān)更多復(fù)雜任務(wù)，大幅提高工作效率。因此，Manus相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈也受到了金融市場的關(guān)注。本文從模型的角度出發(fā)，給出“Manus”產(chǎn)業(yè)鏈圖譜結(jié)果，并提供概念股相關(guān)標的結(jié)果。
風(fēng)險提示
大語言模型輸出結(jié)果具有一定隨機性的風(fēng)險，模型迭代升級、新功能開發(fā)可能會導(dǎo)致結(jié)論不同。新聞可能包含誤導(dǎo)性的信息，語料質(zhì)量對結(jié)果正確性存在負面影響的風(fēng)險。人工智能模型得出的結(jié)論僅供參考，可能出現(xiàn)錯誤答案的風(fēng)險。
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