Manus AI是一种基于套壳技术设计的智能化系统，其核心模型基础为Claude和Qwen。每次单次任务的成本控制在两美元左右，整体部署效率较高。Manus通过重新定义Agent产品的纯粹应用场景，要求它能够独立完成任务，无需人工干预。
Manus AI的工作流程中首次正式发送了10份简历至其压缩文件，显示出其高效的工作能力。该系统采用“Multiple Agent”架构，在独立虚拟机环境中规划、执行和验证代理的分工协作机制，以提升对复杂任务的处理效率，并通过并行计算显著缩短响应时间。
Manus被广泛传播的原因在于其独特性和创新性。它能够直接输出成果，而非仅仅提供建议或指导。例如，在项目规划中，“机制”这一概念能够暗示着具有解释价值的联系——如特定脑区活动与行为之间的相关性，但需特别注意这些关系未必是因果关系。
Manus AI从AutoGPT onwards，不再依赖人工干预，而是由系统自动完成任务。其应用场景涵盖多个领域，成为跨学科的知识学习者和协作型员工的理想工具。在加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的哲学研究中，约瑟夫·塔斯曼教授提到：“如果学生必须学会点东西，那么他们必定会去理解世界，而不是被动地接受它。”
Manus AI通过侵入式脑机接口技术，能够采集高精度的脑电信号，并将之用于辅助人类认知和情绪管理。这种技术赋予其强大的认知能力，为智能助手提供了可靠的数据支持。通过这些创新性的结合，Manus在AI领域展现出广阔的应用前景， potential to transformative in various fields.