想像一下：現在已經來到 2025 年，你一邊啜飲著早晨的咖啡，一邊滑著新聞，發現 AI 智能代理已經橫掃整個職場。別擔心，這不是什麼科幻片裡的天網崛起，而是「我的數位同事在我還沒吃完貝果前，就已經幫我做完儀表板、篩完履歷，還從上百個網站抓好資料」的真實日常。如果你覺得 AI 代理人的進化速度快到連咖啡都還沒涼就被超車，放心，你絕對不是唯一有這種感覺的人。這波熱潮真的無所不在——2024 年 AI 代理新創公司募資高達 38 億美元（幾乎是前一年的三倍），而且85% 的企業打算在 2025 年底前導入 AI 代理（, ）。
身為一個長期在 SaaS 和 AI 自動化工具圈打滾的人，我很清楚：不是每個 AI 代理都一樣厲害。今天就帶你來認識最近討論度爆表的新星：Manus AI Agent。它到底是什麼？怎麼運作？最重要的是——它在哪些地方很強，又有哪些地方還比不上像 這種垂直型 AI 代理？準備好你的咖啡（或茶、或能量飲料），我們一起來拆解看看。
認識 Manus AI Agent：自主 AI 代理的新浪潮
先從最基本的聊起。什麼是「Manus」？什麼又叫「AI 代理」？為什麼大家突然把它們捧成下一個 iPhone？
什麼是 AI 代理？
簡單說，AI 代理就是一種能夠自己動手做事的軟體機器人。跟傳統聊天機器人（像「嘿 Siri，今天天氣怎樣？」）不一樣，AI 代理不只是回答問題，而是能根據你的目標主動規劃、研究、執行，最後交付成果，幾乎不用你插手。它們就像數位實習生，永遠不會請假、也不會偷懶。
Manus AI Agent 是什麼？
Manus AI Agent（簡稱「Manus」）是中國新創 Butterfly Effect 在 2025 年 3 月推出的產品。名字「Manus」來自拉丁文，意思是「思想與行動」，也就是「我思考，我執行」的精神。跟多數 AI 工具需要你一個步驟一個步驟下指令不同，Manus 的設計理念是你只要給目標，它就會自動規劃、執行、優化，直到搞定任務（）。
舉個例子，Manus 在發表會上直接秀了一波：自動篩選履歷、評分候選人，最後把結果整理成試算表——全程只要一個指令（）。它不是只會回你一句話，而是真的「動手做」。
通用型 AI 代理 vs. 垂直型 AI 代理
這裡就有趣了。Manus 屬於「通用型」AI 代理——它的目標是什麼都能做，從數據分析、網頁爬取到網站建置都能勝任。但還有另一種選擇：垂直型 AI 代理，像 ，專注在單一領域（例如網頁資料擷取），並針對這個領域做到極致。
你可以這樣想：Manus 像瑞士刀，什麼都能用一點；Thunderbit 則像主廚刀，雖然不能開酒瓶，但切菜一流。
Manus AI Agent 如何運作？深入 AI 代理的核心
來看看 Manus 背後的運作邏輯。（放心，不會太硬，完全不用翻電腦科學課本。）
代理循環：感知、規劃、執行
Manus 的運作流程其實很像人類解決問題的步驟：
- 分析目標： 解析你的指令，明確定義「成功」的標準。
- 規劃與選擇工具： 把目標拆解成步驟，選擇合適的工具或行動。
- 執行步驟： 根據需求執行程式碼、抓取資料、瀏覽網頁或操作檔案。
- 觀察與優化： 檢查結果，調整計畫，重複循環直到任務完成。
- 彙整與交付： 整理最終成果，可能是報告、儀表板、試算表，甚至是已部署的網頁應用。
這不是紙上談兵。Manus 實際上就是跑著這種「代理循環」（），協調多個專業子代理（像網頁瀏覽、程式撰寫、數據分析），由中央「執行者」代理統籌。
程式碼片段：Manus 的 CodeAct 機制
Manus 最宅、最酷的功能之一就是CodeAct機制。它不是靠死板的 API，而是能即時寫出並執行 Python 程式碼來解決問題。舉個簡單例子：
1# Manus 可能會自動產生這段程式碼來分析銷售數據
2import pandas as pd
3import matplotlib.pyplot as plt
4df = pd.read_csv('sales_data.csv')
5summary = df.groupby('region').sum()
6summary.plot(kind='bar')
7plt.savefig('sales_summary.png')Manus 會自動寫出這段程式碼，在雲端沙盒執行，然後把圖表交給你。就像請了一個永遠不會抱怨的初級工程師。
Manus AI Agent 的任務流程範例
來看個實際情境：「產生 Q2 銷售預測儀表板」
- 用戶指令：「請根據去年的數據和當前市場趨勢，製作 Q2 銷售預測報告。」
- 目標分析： Manus 解析需求，判斷要抓取銷售數據、分析趨勢並視覺化結果。
- 規劃： 決定（a）取得去年銷售數據（可能要爬儀表板或查資料庫），（b）線上蒐集市場趨勢，（c）執行預測模型，（d）產生圖表。
- 執行：
- 用網頁代理抓市場資料。
- 寫並執行 Python 程式做分析與預測。
- 產生圖表並彙整成儀表板。
- 優化： 如果預測結果有誤（像缺某區域數據），Manus 會自動回頭補抓資料再修正。
- 交付： 把儀表板部署到公開網址，或提供可下載報告。
這一切幾乎不用你來回溝通。你甚至可以闔上筆電去散步，回來就有完整儀表板等你（）。
Manus AI Agent 的亮點功能
那麼，Manus 有哪些讓人眼睛一亮的地方？這裡幫你整理重點：
| 功能 | Manus AI Agent | 傳統 AI 工具 |
|---|---|---|
| 自主任務執行 | 支援多步驟、端到端 | 通常僅單步對話 |
| 多代理系統 | 有（專業子代理協作） | 無 |
| 網頁自動化 | 支援（瀏覽、填表、爬取） | 功能有限或需手動 |
| 程式碼執行 | 支援（自動撰寫與執行 Python/JS） | 罕見且安全性低 |
| 數據處理 | 支援（分析、視覺化） | 有時支援 |
| 持久記憶 | 支援（檔案型會話記憶） | 僅短期上下文 |
| 多模型整合 | 支援（Claude、Qwen 等） | 通常僅單一模型 |
| 雲端非同步 | 支援 | 有時支援 |
| 多語言支援 | 支援 | 有時支援 |
Manus 的厲害在於整合這些能力，而不是單獨擁有（）。
Manus AI Agent 實戰應用
來點實際的，Manus 到底能幫你做什麼？
- 數據分析與儀表板製作： 只要給原始數據，Manus 會自動分析、視覺化，甚至幫你部署到公開網址（）。
- 履歷篩選： Manus 能自動抓取履歷、解析技能、評分候選人，最後產出精選名單（）。
- 網頁爬蟲： Manus 可以自動瀏覽網站、擷取資料並整理成試算表或 JSON。例如：
Manus 會自動規劃步驟、寫爬蟲程式並交付檔案。1「前往這個供應商目錄，擷取所有公司名稱、電子郵件與電話，並匯出為 CSV。」 - 內容生成： 能自動摘要研究、撰寫文章或產生簡報。
- 軟體自動化： 可以寫程式自動查 API、管理檔案等流程。
但要注意，雖然 Manus 能做這些事，遇到需要深度產業知識或大規模高精度資料時，還是得靠人類協助。
通用型 AI 代理的限制
這裡就要發揮我的實戰經驗和一點懷疑精神了。Manus 很強，但不是萬能。
Manus 的挑戰與不足
- 缺乏產業深度： Manus 是全能型選手，但不專精。遇到法律、醫療等專業領域，容易犯下專家不會犯的錯（）。
- 資料準確性與規模： Manus 的網頁爬取偏向臨時性，若要穩定抓上千頁、處理動態內容或繞過反爬蟲，容易出錯。適合小型、臨時任務，不適合大規模、關鍵性資料管道（）。
- 容易出現錯誤與循環： LLM 系統常有幻覺、無限循環或結果不一致的問題，排查起來有時像在抓鬼（）。
- 安全與隱私疑慮： Manus 在雲端運作，資料存放與存取權限不明，對有敏感資訊的企業來說要特別小心（）。
- 不適合所有工作流程： 如果你需要一個每次都能穩定運作的專業工具，Manus 的彈性反而可能成為阻礙。
垂直型 AI 代理 vs. 通用型 AI 代理：產業情境的重要性
這就是「垂直型 AI 代理」的價值。與其什麼都做，垂直型代理專注在單一領域（像網頁資料擷取），並做到極致。
「AI + 產業」vs.「產業 + AI」
- 通用型 AI 代理（AI + 產業）： 先有強大 AI，再嘗試應用到各種問題。Manus 就是代表。
- 垂直型 AI 代理（產業 + AI）： 先深入理解產業痛點，再用 AI 解決。像 就是典型。
簡單比較如下：
| 面向 | 通用型 AI 代理（Manus） | 垂直型 AI 代理（Thunderbit） |
|---|---|---|
| 領域知識 | 廣泛但淺顯 | 深入且專業 |
| 工具設計 | 彈性開放 | 量身打造、易用 |
| 準確性 | 需人工監督 | 高精度、即開即用 |
| 擴展性 | 大規模有限 | 支援高流量 |
| 安全性 | 雲端為主，透明度低 | 本地/雲端可選，更可控 |
| 維護方式 | 用戶自行調整 | 官方模板自動更新 |
| 適用情境 | 探索性、臨時任務 | 重複性、關鍵業務流程 |
Thunderbit：專為真實資料打造的垂直型人工智慧網頁爬蟲
讓我戴上 Thunderbit 的帽子（其實每天都戴著）。我們的解決方案有什麼不一樣？
- AI 智能結構化資料： Thunderbit 會自動分析網頁，建議合適的欄位與資料型態，完全不用你手動設定選擇器或寫程式（）。
- 動態頁面支援： 內建處理動態內容、無限滾動與子頁面爬取。
- 瀏覽器與雲端雙模式： 可選擇在本地瀏覽器（適合登入網站）或雲端（適合公開資料，高速批量）爬取。
- 彈性範本： 一個爬蟲範本可適用多種頁面結構，減少維護負擔。
- 反爬蟲繞過： 模擬真實用戶行為，有效突破反爬蟲機制。
- 免費資料匯出： 支援 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，完全免費。
- 專業提取器： 一鍵提取郵箱、電話、圖片，完全免費。
Thunderbit 與 Manus 網頁爬取功能對比
| 功能 | Thunderbit | Manus AI Agent |
|---|---|---|
| 設定時間 | 2 步驟（AI 建議、開始爬取） | 需多次提示與調整 |
| 結構化輸出 | 永遠表格化，隨時匯出 | 有時結構化，有時混亂 |
| 分頁/子頁面 | 內建自動處理 | 需明確指令 |
| 規模 | 雲端模式一次 50 頁 | 逐頁處理，較慢 |
| 維護 | 官方自動更新範本 | 用戶需自行調整提示詞 |
| 反爬蟲 | 瀏覽器模式模擬用戶 | 雲端 IP，易被封鎖 |
| 匯出選項 | Excel、Sheets、Airtable、Notion | 需手動或自訂程式 |
| 價格 | 月費 $15 起，免費方案 | 價格未公開，邀請制，傳聞昂貴 |
如果你是需要穩定、可重複網頁資料擷取的企業，Thunderbit 的垂直型設計會讓你省時又省力。（小小推薦：你可以或直接安裝免費試用。）
資安、隱私與實用性：企業該注意什麼？
- 資料安全： 要搞清楚你的資料在哪裡處理與儲存。Manus 完全雲端，資料所在地不明（）。Thunderbit 可選本地（瀏覽器模式）或雲端（高速批量）。
- 隱私與合規： 如果你在金融、醫療等受監管產業，務必謹慎評估是否要把敏感資料交給 AI 代理。
- 穩定性： Manus 目前還在測試階段，偶爾會有循環錯誤或結果不一致。垂直型代理如 Thunderbit 在專業領域更成熟。
- 人工審核： 對通用型代理來說，務必檢查輸出結果。把 AI 當成超強助理，而不是完全取代人力。
- 小規模試行： 先從低風險任務試用，再逐步導入關鍵流程。
AI 代理的未來：誰會勝出？
那麼，通用型 AI 代理如 Manus 會主宰未來，還是像 Thunderbit 這樣的垂直型代理才是幕後主角？
我的看法是：短期內垂直型代理會先普及，因為它們能以高精度、穩定性解決真實商業痛點。通用型代理雖然很酷，是「登月計畫」等級的願景，但在高風險工作流程上還需要時間建立信任。
當然，未來也許兩者界線會越來越模糊。也許你的通用代理會協調一群垂直代理，各自專精不同領域；或許通用代理內會出現「專家模式」，由垂直知識庫驅動。
但就現在來說？如果你需要把網站資料快速導入業務工具，選一個「即插即用」的垂直型 AI 代理才是王道。
結論：如何為你的企業選擇合適的 AI 代理？
總結來說：Manus AI Agent 是自主 AI 的一大突破，展現了結合頂尖語言模型、工具協作與智能代理循環的可能性。它能用極少的指令，自主規劃、執行並優化複雜任務，堪稱數位員工的雛形。
但就像瑞士刀一樣，有時你只需要一把主廚刀。通用型 AI 代理如 Manus 靈活多變，但缺乏垂直型代理的產業深度與穩定性。對於重複性、關鍵性的業務流程——像網頁資料擷取——垂直型解決方案如 才能帶來精準、快速又安心的體驗。
所以，選擇 AI 代理時，請自問：你需要一個什麼都能做（但偶爾會迷路）的工具，還是一個把單一任務做到極致的專家？ 沒有標準答案，但選對工具才能真正發揮 AI 價值。
如果你想看看垂直型 AI 代理如何幫助你的銷售、電商或房地產資料，歡迎隨時找我們。（小提示：。）
保持好奇，勇於嘗試，讓我們一起見證 AI 代理革命的下一步。至少，你的數位實習生不會把茶水間的甜甜圈吃光。
常見問題
1. Manus AI Agent 是什麼？跟傳統 AI 工具有什麼不同？
Manus AI Agent 是 Butterfly Effect 在 2025 年推出的通用型自主 AI。跟傳統 AI 工具需要你一直下指令不同，Manus 能根據單一輸入，自主規劃、執行並優化複雜任務。它結合多代理系統、動態程式碼執行與結構化代理循環，能完成數據分析、履歷篩選、儀表板製作等多種任務。
2. Manus AI Agent 怎麼自己執行任務？
Manus 透過模仿人類解題的代理循環運作：分析目標、規劃步驟、選擇工具、執行任務（像寫程式、瀏覽網頁）、評估結果並反覆優化。它用 CodeAct 機制即時產生並執行程式碼，協調多個專業子代理，完成端到端的工作流程。
3. Manus AI Agent 有什麼優勢？
Manus 擅長處理多樣化、多步驟的知識型工作，而且只要極少輸入。主要特色包括自主任務執行、多代理協作、即時網頁自動化、程式碼生成與執行、多模型整合，還支援多語言與雲端非同步運作，應用彈性超高。
4. Manus AI 相較於 Thunderbit 這類垂直型 AI 代理有什麼不足？
雖然功能很強，Manus 缺乏深度產業專業，遇到專業領域任務容易出現不一致、循環錯誤或大規模資料準確性問題。相較之下，Thunderbit 等垂直型 AI 代理針對特定應用（像網頁爬蟲）高度優化，開箱即用、精度高又容易擴展。
5. 企業該選哪種 AI 代理——通用型（如 Manus）還是垂直型（如 Thunderbit）？
這要看你的應用情境。通用型代理適合探索性、多變化任務；垂直型代理則適合重複性、關鍵性又需要高精度的工作流程。企業應根據任務複雜度、規模與所需專業知識選擇合適的代理。
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