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| 編輯推薦： |
你还在用ChatGPT玩文字游戏？
真正的狠人已经开始训练24小时待命的「数字分身」——
《Manus实用操作指南》撕碎AI应用的三大谎言：
? 不是所有AI都只会聊天打杂
? 不是所有技术都烧钱如流水
? 不是所有变革都要推倒重来
用一杯咖啡的钱，解锁硅谷级的AI战力：
? 3分钟生成专业级行业报告
? 1小时搭建企业知识管理系统
? 通宵写出商业可用代码
? 数据决策精度碾压10年老兵
更狠的是——
?? 曝光「职场技能死亡清单」：哪些岗位正在被AI血洗
?? 解密「人机协作黄金比例」：让AI打工你收钱的收益法则
?? 赠送「反杀AI指南」：在幻觉洪流中做清醒的掌舵者
这不是未来科技，而是正在发生的生产力革命。当你的竞争对手用Manus实现决策降维打击时——
你选择继续做手工时代的匠人，
还是成为驾驭AI的超级个体？
翻开本书，领取数字文明时代的生存执照：
用白菜价预算打造你的AI梦之队，
在技术洪流中成为第一批上岸的冲浪者。
本书可能引发职业危机——当你发现过去80%的工作都是无效努力。
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| 內容簡介： |
《Manus实用操作指南：从0到1打造超级智能体》是一本划时代的AI生产力革命手册。在人工智能技术狂飙突进的今天，当大多数人还在用ChatGPT写诗作画时，本书将带你解锁AI的终极形态——能思考、会行动、懂协作的“数字分身”。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
全书以全球首个通用AI智能体Manus为核心，揭开从“对话玩具”到“智能员工”的进化密码。通过12个行业实战案例，手把手教你将AI变成24小时待命的超级助手：它能3分钟完成金融投资报告、1小时搭建教育课程体系、甚至通宵编写商业级代码，而成本仅需一杯咖啡的价格。书中首度曝光通义千问×Manus的“1.2%成本碾压公式”，让中小企业用星巴克预算获得硅谷级AI战力。
针对AI应用的三大世纪难题——落地难、成本高、不可控，本书给出锋利解决方案：独创的“人机接力战术”破解复杂任务执行困境，“数据小份餐”法则化解信息过载焦虑，“双轨思维模型”平衡自动化与创造力。更包含18种反杀AI幻觉的“数字生存术”，让你在技术洪流中始终掌控主动权。
这不是一本技术说明书，而是数字文明时代的生存指南。当95后实习生带着AI干出你三天的工作量，当竞争对手用智能体实现决策降维打击，本书将赋予你三大核心能力：用结构化提示词创造数字分身、用多智能体组建AI梦之队、用成本革命实现技术普惠。无论是企业管理者、创业者，还是渴望突破职业天花板的职场人，都能在此找到破局之道——因为未来已来，只是尚未均匀分布。
翻开本书，你将获得的不是ChatGPT调教技巧，而是亲手打造属于你的“钢铁侠贾维斯”的能力。在这场AI重构生产关系的浪潮中，选择成为掌舵者还是旁观者，只差一次勇敢的认知跃迁。
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| 關於作者： |
苏江
AI技术专家，量化交易策略专家，深圳链上人工智能有限公司AI研究员／CEO。专注于企业AI解决方案设计与量化投资领域，提供AI技术落地咨询与实施服务。公众号“苏江”主理人，出版《ChatGPT使用指南：人人都应该掌握的AI最强工具》《学会提问：AI大模型时代与ChatGPT对话的关键技能》等书籍。开发并主讲教育技术与资源发展中心《AI提示词工程师》证书课程。计算机专业背景，拥有丰富的人工智能商业应用实践经验。
温洁
Tipstore提示词交易站创始人，XXAI创始人，连续创业者。专注于人工智能应用开发与创新解决方案设计，提供AI产品与服务。创建国内首个提示词交易平台Tipstore，已积累上万优质提示词模板，服务设计师与新媒体从业者等用户群体。曾服务于江西赣州本土电台，为超过200家本地企业提供品牌传播服务。后创立”高能少年”青少年社会化学习品牌，开发场景化认知成长体系，通过PBL项目制学习模型培育青少年核心素养。八年媒体传播与教育科技行业经验，2022年起深耕AI领域，擅长将市场需求转化为可落地的技术产品。
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| 目錄：
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第 1 章 初识 AI Agent 1
1.1 什么是 AI Agent ？1
不仅仅是聊天 1
AI Agent 与其他 AI 应用的区分 2
1.2 进化之路：从聊天机器人到推理模型，再到通用智能体 3
最初的雏形：早期聊天机器人 3
智能的进阶：规则系统与专家系统 4
理解的飞跃：推理模型与语言理解 4
行动的革命：智能体 AI 的崛起 4
智能的分级：AI 的发展阶段 5
1.3 AI Agent 的魔力：自主、智能与目标导向的完美结合 6
自主性：主动执行，而非被动响应 6
智能性：不只是听懂你说什么，更懂你想要什么 6
目标导向性：永远聚焦在终点，而非迷失在过程 7
行动能力：行动的执行者，而非建议者 9
这些特性非常重要 9
1.4 AI 专家们怎么看：四位顶尖专家的 AI Agent 预言 9
吴恩达：AI Agent 将成为我们的数字管家 10
德米斯·哈萨比斯：AI 需要“世界地图”才能真正聪明 10
杨立昆：现有 AI 连猫都不如，需要全新架构 11
李飞飞：别忘了视觉和人文关怀 12
大师们的分歧与共识 12
他们一致认为 13
但他们存在分歧 13
第 2 章 Manus 的诞生基础 14
2.1 百花齐放——AI Agent 的多种实现形式 14
神奇组合：代码、自动化与物理世界 14
AI Agent 的多彩住所：从浏览器到服务器 17
未来可能出现的新形式 20
小结：AI Agent 的无限潜能 21
2.2 技术基石：让 AI 操控工具，从 Function Calling 到 MCP 22
奠基石：OpenAI 的 Function Calling——AI 的百宝箱 22
标准化连接：Anthropic 的 MCP——AI 的通用语言 24
2.3 自主飞跃：Manus AI——当 AI 学会了自己做决定 27
Manus：不只是另一个聊天机器人 27
从按键到思维：AI Agent 的三代进化 30
第 3 章 Manus 如何破圈 33
3.1 Manus 的产品设计理念：不止于对话的 AI 助手 33
全能选手：一站式解决各类任务 33
多智能体协作系统：AI 界的“梦之队” 34
透明工作流：掀开 AI 的“黑盒子” 35
“Less Structure，More Intelligence”：解放 AI 的创造力 36
“知行合一”：从思考到行动的 AI 伙伴 37
从“工具”到“伙伴”：Manus 破圈的启示 38
3.2 Manus 的技术原理：AI 如何变身“数字员工” 39
多智能体系统：一个团队比一个天才更聪明 39
虚拟云端计算机：AI 的独立工作空间 40
工具箱与编程能力：以代码为武器 40
持续学习能力：会成长的助手 41
Manus 技术的独特之处 42
3.3 Manus 是否有技术壁垒？ 42
开源热潮背后的真相 42
开源框架提供了骨架，但缺少血肉和灵魂 42
五大技术城墙：挡在普通团队面前的真正挑战 43
从技术到运营：AI Agent 的“商业长征” 45
四大运营挑战：技术之外的竞争壁垒 45
AI Agent 的未来之路 46
技术与商业的双重攀登 46
3.4 自动驾驶 vs 电车轨道：Manus 与 Coze、Dify 之间的关键差异 46
从实习生到得力助手：Manus 的成长之路 47
五大关键差异：为什么 Manus 不是“又一个 Zapier for AI” 48
Manus 与工作流平台的工作方式对比 49
思考一下：哪种方式更适合你？ 50
选择适合你的 AI 伙伴 51
3.5 “窥见 AI 大脑”：当 Manus 系统提示词被黑客“开瓶” 51
黑客入侵：一个简单到令人尴尬的安全漏洞 51
Agent Loop：揭秘 AI“思考 - 行动”循环 52
Manus 的“超能力清单” 54
第 4 章 快速上手 Manus 61
4.1 如何使用 Manus 61
4.2 Manus 基础使用技巧 62
4.3 运行卡壳怎么办 63
【继续】指令的妙用 63
上下文长度限制的应对策略 63
断点续传与错误排查 64
4.4 任务分享与回放功能 64
任务分享系统 65
实时回放系统 65
文件管理与收藏功能 66
4.5 知识功能的有效运用 66
4.6 提问技巧 68
为什么提问技巧很重要 68
结构化提示词框架 68
结构化提示词完整示例 70
精准提问的实用技巧 70
避免常见的提问陷阱 71
特定任务类型的提问模板 72
第 5 章 Manus 的注意事项 74
5.1 幻觉累加：当 AI 开始“做白日梦” 74
AI Agent 的“幻觉”：数字时代的海市蜃楼 74
为什么 AI 会“说谎”？它不是故意的！ 74
“幻觉累加”：从小雪球到雪崩的过程 75
实战中的“幻觉累加”：不那么理想的现实 76
5.2 疯狂价格战：Manus 有可能能让 AI 变得人人买得起吗？ 77
解密 Manus 的“2 美元”传说 77
掀开 API 成本的面纱 77
“中国版”：通义千问 ×Manus 的成本潜力 78
AI Agent 的“价格菜单”：你能接受多少？ 79
Manus 能否成为 AI 的“平民化”转折点？ 80
5.3 Manus 的局限性与聪明应对 80
“拼图大师”的噩梦：复杂任务困境 80
AI 的“金鱼记忆”：长对话中的遗忘现象 81
“我不是机器人”的讽刺：网络验证难题 82
有限工具箱：能力范围的边界 83
知识的“保质期”：时效性挑战 83
“数据消化不良”：处理大量信息的限制 85
驾驭 Manus 的艺术：综合应对策略 85
第 6 章 Manus 生产力应用案例 87
6.1 案例实操：公司手册多语言翻译 87
Manus 的处理流程 87
处理成果 91
与常规 AI 助手的对比优势 92
应用价值 92
6.2 案例实操：2048 游戏制作 92
处理流程 93
处理成果对比 95
使用优势 96
应用场景 97
延伸可能性 97
6.3 发掘更多生产力应用场景 97
第 7 章 Manus 研究应用案例 101
7.1 案例实操：AI 金融科技趋势预测报告 101
处理流程 102
从数据到洞见：预测与可视化 104
报告质量的飞跃 104
研究效率的革命性提升 105
最佳应用场景 105
7.2 案例实操：智能家居新产品市场研究 106
系统化的市场研究流程 106
洞察与价值：从数据到产品决策 110
效率与局限：人机协作的新模式 111
最佳应用场景与方法建议 111
7.3 案例实操：小米股票投资分析 111
系统化的投资分析流程 112
数据驱动的投资洞察 115
实用的投资建议 115
适用场景与最佳实践 116
7.4 案例实操：人工智能行业招聘趋势与技能提升建议 116
职场迷航时代的技能焦虑 116
传统职业指导的盲区 117
招聘趋势背后的数据挖掘 117
从数据到洞见：技能进化地图 119
个性化的职业阶梯 120
从策略到执行：技能提升路线图 121
多维度价值与未来职业规划形态 121
7.5 衍生场景：研究应用探索 122
多元研究场景扩展 122
市场与消费者研究 124
学术与专业研究 125
战略与决策支持研究 126
使用 Manus 进行研究的最佳实践 127
第 8 章 Manus 数据分析 / 文件处理应用案例 129
8.1 案例实操：表格数据清洗 129
Manus 的数据清洗工作流程展示 130
步步为营：Manus 的数据清洗过程剖析 130
数据清洗的价值转化 132
业务价值与应用场景 133
8.2 案例实操：批量图像格式转化与优化 134
Manus 的图像处理工具开发流程 135
需求分析与技术选型 135
核心图像处理模块开发 135
用户界面开发 136
测试与完善 137
交付成果与实用价值 138
8.3 更多潜在场景挖掘 138
多源数据整合与分析 138
时间序列数据分析 139
异常检测与根因分析 139
数据可视化与交互式报表生成 140
创新文件处理应用 141
第 9 章 Manus 教育应用案例 144
9.1 案例实操：制作高中 AI 课程 144
从需求到方案：课程设计的全过程 145
课程设计的创新元素 149
从教师视角看 Manus 的价值 150
教育应用的更广阔场景 150
9.2 案例实操：学习笔记制作 151
知识整合的系统工程：Manus 的工作流程 152
技术笔记的实用价值 154
学习效率的根本变革 155
技术领域的价值放大 155
9.3 案例实操：高考志愿填报 156
数据驱动的志愿规划 157
超越选校的专业导航 159
教育咨询的转型与创新 160
人机协作的决策范式 161
9.4 更多教育场景挖掘：教育工作者的 AI 助手 162
第 10 章 Manus 生活应用案例 168
10.1 案例实操：深圳购房区域筛选和决策方案 168
传统购房咨询的局限 169
从片面建议到系统分析 170
决策支持而非简单推荐 172
从理论到实践的工具箱 173
数据驱动的购房决策 173
智能购房体验的未来 174
10.2 案例实操：冥想音频制作太空漫游元素 174
从简单需求到专业制作 175
研究驱动的设计准备 175
精确的素材收集与筛选 176
结构化的内容设计 177
技术实现与障碍克服 178
专业级的输出与交付 179
工作流程的启示 179
10.3 更多生活场景挖掘：拓展 AI Agent 的日常应用 180
第 11 章 心法应用 186
11.1 企业应用 AI Agent：工作流与通用 Agent 的双轨思维 186
工作流 vs 通用 Agent ：理解两种模式 186
实用决策：哪些任务适合工作流，哪些适合 Agent 187
任务分流评估器：一个实用工具 187
从 Agent 到工作流：智慧提炼的黄金路径 188
让 Agent 成为工作流设计师：实用提示框架 189
从设计到代码：工作流实现的加速器 189
企业 AI 最佳实践：双轨系统的实际应用 191
双轨思维的关键成功因素 191
实施路线图：从试点到全面部署 192
融合是王道 192
11.2 AI Agent 与人类：重新定义人类与工具的关系 193
工具演变与人类发展的双螺旋 193
技术浪潮中的不变价值 194
人机协作的新范式 195
保持人类主导权的实用策略 196
共同进化的未来图景 197
结语：从工具使用者到发展引导者 197
附录 198
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| 內容試閱：
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前言
迎接 AI Agent 的生产力革命
我对第一次体验 ChatGPT 时，那种仿佛与一位无所不知的智者对话的感觉，至今记忆犹新。无论是深奥的历史典故，还是复杂的科学原理，它都能娓娓道来，甚至还能帮我修改润色文字。然而，这份惊喜很快就被一丝无奈取代——当尝试让它处理实际工作时，ChatGPT 就像一位只会纸上谈兵的军师，能够清晰地告诉你应该怎么做，却始终无法亲自“动手”执行。
这种体验并不罕见。全球每天有数百万人使用 AI 聊天助手，却发现自己陷入了奇怪的循环：获得了绝佳的建议，却仍需花费大量时间去实施这些建议。就像有了一位知识渊博的顾问，它能给出专业指导，但最终你还是需要自己卷起袖子，或者求助于那些精通编程的同事。
这并非 ChatGPT 或其他大型语言模型（如 DeepSeek、Claude、文心一言）的缺陷，而是它们的先天限制。这些 AI 就像被困在一个由文字构成的平行宇宙中，只能通过语言与我们沟通。它们能“说”却不能“做”，缺乏真正的执行能力——无法操作计算机，无法读取你的文件，更无法替你完成实际工作。
想象这样的场景：市场部的小李正对着一份包含 2000 条销售记录的 Excel 表格发愁，他需要在明早的会议前分析出各区域的销售趋势并制作图表。传统 AI 可以告诉他应该使用哪些 Excel 函数，甚至可以写出详细的 Python 代码。但接下来，小李仍需自己复制这些代码，找到合适的环境运行，再将结果整合到演示文稿中。一项本应简单的任务，因为执行环节的断层而变得异常烦琐。
有趣的是，这种现象在 AI 研究领域被称为“执行鸿沟”（execution gap）。根据最新调查，知识工作者平均每周浪费 10.5 小时在本可以自动化的重复性任务上，这相当于每年损失超过 500 小时的生产力！
就在这个背景下，AI Agent 这一革命性技术应运而生，标志着 AI 应用迈入了从“理解”到“行动”的新纪元。如果说传统 AI 是被关在笼子里的超级大脑，那么 AI Agent 就是获得了“身体”的智能体，能够自主规划任务、调用各种工具和资源，最终将工作完成。从浏览网页、处理文档、分析数据，到预约会议、发送邮件，它都能一气呵成。这不再是“我来告诉你怎么做”，而是“我来为你把它做好”。
本书的主角——Manus，正是这样一款突破性的通用 AI Agent。它的名字来源于拉丁语“手”，象征着它能成为用户延伸到数字世界的“双手”。想要分析销售数据，只需对 Manus 说，“分析这个 Excel 文件并制作月度趋势图表”，它就会自动读取文件、清洗数据、进行分析、生成图表、整合结果，最终呈现一份完整的报告。整个过程中，你可以悠闲地喝杯咖啡或专注于其他创造性工作。
Manus 的日常应用几乎无所不包：
营销人员用它监测社交媒体反馈并自动生成分析报告；
研究人员让它搜索整理最新学术文献并提取关键发现；
开发者将它用作编程助手，不只是提供代码建议，还能直接测试和调试；
家长们甚至用它规划假期行程，自动比较航班价格和酒店评价。
让我们设想一下：如果你每天有 30% 的时间被那些必要但机械的任务占据，Manus 能将这些时间完全释放出来，让你专注于真正需要人类创造力、情感和判断力的工作。一年下来，这相当于多出了近两个月的高效工作时间！这就是 AI Agent 带来的生产力革命。
本书将带你快速入门 Manus，掌握其核心功能和实用技巧。无论你是数字初学者还是技术达人，都能在短时间内让 Manus 成为你的得力助手。我们将通过大量实际案例和手把手教程，确保你能轻松上手，立即体验 AI Agent 带来的效率飞跃。
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