Manus的出现，激起了科技与资本市场的双重震荡，一时间AI Agent相关概念股集体大涨，阿里、谷歌、微软等科技巨头密集发布智能体研发计划......
来源：东方财富
此外，Manus发布后，券商PPT、分析师路演火速上线，不完全统计显示，中金、华泰、招商、中泰等数十家券商研究所进行了路演，其中有分析师上线了多场路演，路演内容从技术原理、AI应用、受益方向到落地场景、产业圈推演，内容丰富。
GAIA基准测试排名来源：ManusAIX平台
有实测用户反馈，在处理复杂任务时，Manus偶尔会出现任务执行失败或结果不准确的问题。在进行股票数据分析时，Manus可能会因为数据接口的临时故障或数据格式的细微变化，导致分析结果出现偏差。
而这种幻觉，在金融、医疗等高风险领域，任何一点误差，都可能引发系统性风险。
假设某医疗诊断Agent，其误判罕见病案例的概率为3%，客若应用于千万级用户群体，那么潜在误诊人数将高达30万。
除了幻觉，紧接着的是数据孤岛与通用能力的矛盾。
AI Agent的效能高度依赖场景数据，例如金融风控需要实时交易数据，而医疗诊断依赖患者病史库，数据割裂会导致通用型Agent难以跨领域迁移。
最后是伦理与监管的滞后性。AI Agent的自主决策涉及隐私泄露、责任归属等伦理问题，比如调用用户健康数据、自动驾驶事故等等，而全球监管框架尚未成熟。
由此可见，AI Agent的破局路径需从技术、生态与监管三端协同推进。而未来，谁能率先突破技术瓶颈并构建合规生态，毫无疑问，谁就将主导这场智能体时代的“诺曼底登陆”。
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