国产大模型与创新应用正携手共进，开创AI新篇章。
近日，Manus平台与阿里通义千问团队宣布了一项重要战略合作。双方将依托通义千问系列的开源模型，在国产模型和算力平台上全面实现Manus的各项功能。这一消息标志着双方技术团队已紧密携手，共同致力于为中国用户打造富有创造力的通用智能体产品。
据可靠消息，阿里方面已确认与Manus在开源模型方面展开合作，并期待与全球更多AI创新者携手共进。IDC中国高级分析师杨雯指出，阿里通义千问与Manus的战略携手，充分展示了国产大模型与创新应用正迈向深度融合的新阶段。
在此次合作中，阿里通义千问将为Manus提供坚实的底层模型支撑，而Manus则通过丰富的实际应用场景反馈，助力模型的优化迭代。这种“底层能力+上层应用”的协同模式，不仅有望弥补Manus在技术上的短板，更为阿里通义千问开辟了全新的商业化落地路径。
业内专家分析认为，阿里此次合作旨在抢占Manus这一“流量密码”的先机。随着AI Agent（智能体）从实验室概念迅速崛起为科技巨头的战略核心，多份研报预测，2025年将成为AI智能体爆发的关键时期。面对这一明确趋势，各大厂商的竞争愈发激烈。
从技术路径来看，Manus的崛起堪称“借力打力”的典范。其背后公司成立于2023年，并未自研大模型，而是通过整合Claude和阿里通义千问的微调模型构建产品。其创新之处在于将复杂任务拆解为模块化流程，并通过交互设计降低用户操作门槛，从而赢得了市场的广泛关注。
例如，用户只需输入“筛选适合金融岗位的应届生简历”这一简单指令，Manus即可调用自然语言理解、数据分析、决策推理等模块，轻松完成从解析岗位需求到输出候选人排序的全流程。这种“任务拆解+工具链串联”的模式，使其在发布早期预览版后迅速走红。
为满足中文用户需求，Manus与阿里通义千问团队正式达成战略合作。此前，Manus主界面为英文，此次合作将聚焦中文语境适配与算力国产化，旨在打造更符合本土需求的通用智能体。然而，Manus也曾因“技术壁垒不足”而引发争议。开源社区metaGPT团队在短时间内成功复刻出类似项目，凸显出应用层创新的技术门槛仍需提升。
反观阿里通义千问团队，其技术优势在于大模型研发与开源生态建设。在此次合作中，阿里通义千问将为Manus提供底层技术支撑，有望弥补其在算力方面的不足。由于Manus单任务Token消耗量较大，此前服务器曾屡次出现负载过高的提示。根据合作内容，阿里将为Manus提供算力平台资源，解决其算力瓶颈问题，提升其性能和稳定性。
阿里通义千问系列模型的技术突破也在显著降低算力需求。新推出的QwQ-32B推理模型，尽管参数较少，但通过强化学习优化，性能已能与更大参数的模型相媲美。该模型支持消费级显卡本地部署，为中小企业采用国产AI解决方案提供了更具经济性的选择。
此次合作对阿里而言，是其开源战略的重要延伸。通过支持Manus这类高流量应用，阿里通义千问可吸引更多开发者加入其开源生态，形成良性循环。这种生态化打法，有望增强阿里在AI产业链的影响力。
“大厂技术底座+初创应用创新”的模式，不仅加速了国产模型的商业化落地，也为行业提供了技术协同的范例。随着用户对AI智能体的期待转向个性化与场景化服务，尤其是在简历筛选、金融分析等垂直领域，市场对“真正可用”的智能体产品的需求愈发迫切。
Manus所属公司Butterfly Effect在近期完成A轮融资，吸引了多家知名投资方的参与，充分展现了市场对其商业前景的看好。与此同时，其他科技巨头也在AI Agent领域积极布局，竞相推出各种智能体产品。
然而，尽管AI Agent在技术上取得了显著进展，但仍存在一些亟待解决的问题。例如，大模型的降本增效尚未完全实现，仍需进一步优化；Agent对数据质量和数量的要求极高，而数据的生成、归纳与收集方式尚未普及。AI Agent在处理复杂逻辑任务时失误率较高，为其大规模商用带来了潜在风险。
伦理道德问题也引发了行业的广泛关注。Agent可能生成有害、虚假或误导性内容，引发社会问题；同时，它还存在数据隐私和安全风险，可能导致用户数据泄露。因此，在推动AI Agent发展的同时，也需要加强监管和伦理道德建设，确保其健康、可持续地发展。
