Manus爆火对DeFAI及Web3行业的启示与冲击

作者：Haotian（X：@@tme l0 211）

近日，一款名为Manus的AI Agent引发了广泛关注。这款产品号称是全球首款真正意义上的通用AI Agent，能够实现独立思考、规划并执行复杂任务，并交付完整结果。尽管其炫酷的功能让不少人惊叹，但除了朋友圈中弥漫的“失业焦虑”外，它对Web3行业，尤其是DeFAI场景的发展有何启示？又将带来怎样的冲击？以下是笔者的一些思考：

1. OpenAI Operator的局限性

约一个月前，OpenAI推出了同类别产品Operator，该产品可以在浏览器中独立完成诸如餐厅预订、购物、订票等任务，用户可以对其进行可视化监督并随时接管控制权。然而，这套Agent并未引发太多讨论，原因在于其采用单一模型驱动，仍是基于工具调用的传统框架。当用户意识到关键决策仍需干预时，便失去了对其完全依赖的动力。

2. Manus的核心创新：多模态协作与多重签名系统

表面上看，Manus似乎与Operator并无太大差异，只是应用场景更加丰富，包括筛选简历、研究股票、购买房产等。但实际上，Manus在底层框架和执行系统上有着显著差异。其核心创新在于采用了多模态大模型驱动，并引入了多重签名系统。

简而言之，Manus通过多个大模型协作来模拟人类的PDCA循环（计划-执行-检查-行动）。每个模型专注于特定环节，既降低了单个模型的决策风险，又提升了整体执行效率。所谓“多重签名系统”，实际上是一种多模型协作的决策验证机制，通过多个专业模型的共同确认来确保决策和执行的可靠性。

3. Manus的优势与局限性

相比Operator，Manus的优势显而易见。视频Demo中展示的操作体验确实令人耳目一新。然而，客观来说，Manus的创新仅是一个迭代升级，尚未达到颠覆性革命的意义。

其核心挑战在于任务复杂度以及非标准化用户输入（Prompt）下的容错率和交付成功率。例如，在Web3的DeFAI场景中，Agent需要执行交易决策时，需依赖Oracle层Agent进行链上数据收集、验证和实时分析。这一过程对实时性要求极高，稍有延迟，交易机会可能瞬间消失（如套利窗口）。这暴露了多模态大模型在处理链上实时数据时的软肋——如何高效联网、触链调取Real-Time级别数据，并快速捕捉交易机会。

4. Manus对Web3 DeFAI的推动作用

虽然Manus的出现可能会在Web2领域引发一波“失业焦虑”，但其对Web3行业，尤其是DeFAI场景的推动作用需客观看待。必须承认，Manus提出的LLM OS理念以及多重签名系统为Web3中DeFi与AI的结合提供了重要启发。

事实上，许多DeFAI项目存在一个重大误区：试图依靠单一模型实现AI Agent的自主化思考和复杂决策。然而，在金融场景下，这种目标并不现实。真正的DeFAI愿景需要解决以下复杂问题：

• 单体AI模型能力上限；
• 多模态交互协作的原子性保证；
• 多模态系统的统一资源调度与支配；
• 系统容错和故障处理机制。

例如：

• Oracle层Agent负责收集链上数据并进行实时监控和分析，形成有效数据源；
• 决策层Agent根据Oracle提供的数据进行分析和风险评估，并制定决策方案；
• 执行层Agent根据决策层给出的方案，结合实际情况优化Gas费用、处理跨链状态和交易排序冲突等。

只有这些Agent同步强大，并在一个庞大的系统框架下运行，真正的DeFAI革命才有可能实现。

5. Manus对Web3行业的真正冲击：精神与灵魂的打击

Manus对Web3行业的冲击并非技术层面的碾压，而是精神与灵魂上的震撼。借机不吐不快，谈谈几点深刻反思：

• 1）Web3领域的“劣币驱逐良币”现象。大量以长期主义Builder之名行MEME割韭菜之实的垃圾项目充斥市场，伤害了真正致力于技术创新的团队。
• 2）泡沫破裂的代价。成堆的项目吹起数百亿美金的泡沫，最终不仅伤害了长期持币的Holder，也摧毁了许多从业者的信心。
• 3）对Web3 AI Agent创新能力的高估。短期内实现AI Agent的自主化、独立交易决策等愿景大多属于乌托邦式的幻想，缺乏可行性评估。
• 4）人才匮乏的困境。Web3开发者团队中，要么是寻找捷径的Web2失落者，要么是叙事诈骗惯犯，真正优秀的人才难以获得应有的重视。
• 5）时间无法治愈一切。如果底层价值创造的思想不重塑，时间只会带来更大的泡沫。

如今，Web2领域的创新方向已明确，期待Web3能涌现出真正具有突破性的团队，为DeFAI带来新的生机。

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