Manus Agent完成全栈项目的实战测评 🚀

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初识Manus：全球首款通用Agent的初体验 💡

作为中国AI创业公司Monica推出的划时代产品，Manus以"全球首款真正意义上的通用AI Agent"之名引发行业热议。根据官方资料显示，该产品在GAIA基准测试中斩获SOTA成绩，其核心优势在于：

• 全流程自主性：从任务规划到代码执行完整闭环 ✅
• 复杂任务处理：支持文档生成、数据分析等多元场景 📊
• 知识沉淀系统：独有的知识库功能实现任务记忆与传承 🧠

官网链接：Manus官网

本次需要实现的系统为：智能文档处理平台

系统架构如下：

层级	技术栈
前端	React + TypeScript + Tailwind CSS + Slate.js + react-dropzone
后端	Spring Boot + Java NIO文件处理 + 动态线程池
存储	MySQL（业务数据）+ 用户本地目录（文件存储）+ IndexedDB（预览缓存）

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我的一些系统信息：

• 操作系统：Windows 11
• JDK版本：JAVA 21
• IDE：IntelliJ IDEA 24.3.4.1
• Node.js版本：Node 22.13.0
• 数据库：MySQL 8.4

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任务创建：提示词优化 + 任务达成 📝

1. 提示词优化

新建任务时，直接让Manus生成一个项目并不现实，因为提示词不足往往会导致结果不理想。以下是我个人在使用时常用的提示词优化方法：

1. 根据自己的需求，给出一个任务描述，包含需求和要求  
2. 检查是否符合自己的需求，参考是否进行下一次优化  
3. 挑出不太符合需求的提示词，进行多次优化  
4. 自己根据需求，整合出自己认为合理的最终版本  

有需要的可在文章置顶自行下载，但需要注意的是，这并不是最佳版本，仅供参考。

2. 开始任务

将优化后的提示词提交给Manus后，接下来就是一个漫长的等待过程了。在此期间，我们可以了解一些Manus的功能：

• Manus计算环境：实际运行过程中，Manus会运行一些内容，我们可以通过点击相关按钮进入Manus内置的浏览器或VSCode查看，但实际作用并不大。
  manus-Vscod：

  
  manus-浏览器：
  

• 知识库功能：Manus会将你的指令文件自动等形成一个知识库，方便后续使用并保证项目的完整性。（个人见解）
  

• 显示这个表示任务已经成功
  

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项目部署：痛并快乐着的构建之旅 🛠️

下载manus生成的所有文件，当然下载好的文件这是已经帮你设置好目录的不是单个单个
文件，并且他给出了部署文档，当然这一步也是我要求的，或许他自己也是能够进行部署
文档、的编写，最后的项目是一个完整项目的压缩包形式。

系统生成的项目包采用标准化工程结构，配套部署文档的完整性超出预期。
但在实际构建过程中，体验呈现两极分化：

后端构建

后端部分较为顺利，找到依赖所在的pom.xml文件，加载所需的Maven依赖即可。整个过程问题不大，加载完成后找到程序入口执行一次便成功启动。

前端攻坚

前端部分稍显复杂，生成的package.json文件中的依赖并不完全，需要手动检查并补充。尽管如此，Manus生成的前端代码质量较高，与其他AI大模型相比也有一定优势，以下是一个个人认为前端生成质量的简单对比：

工具名称	前端生成质量	备注
Vercel	★★★★☆	整体表现优秀，适合复杂项目
Manus	★★★☆☆	表现良好，但仍需人工调整
Claude	★★☆☆☆	更擅长代码逻辑编写

需要注意的是，每个AI大模型擅长的领域不同，例如：

• DeepSeek擅长推理类任务
• 通义千问擅长视觉处理
• Claude擅长代码编写

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效果验证：项目测试 🧪

前后端均无明显问题后，接下来便是测试阶段。然而，在测试过程中发现前端与后端交互存在问题。经过仔细检查，我发现这可能是由于提示词不够明确导致的。由此可见，提示词的质量对Manus生成的结果至关重要。

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深度总结：Agent时代的开发者启示 🌟

经过完整项目实践，对Manus感受写几点总结，各说两点吧，因为还未真正深入使用，以及本身的他还在处于测试阶段：

产品优势

✅ 革命性的自动化水平：从需求解析到代码生成的全链路覆盖，基本可以达到下载即可使用的程度。
✅ 工程化输出能力：生成的项目结构标准化，且配套完善的部署方案。

现存挑战

⚠️ 依赖管理智能化不足：前端包管理仍需人工干预，而后端基本达到要求。
⚠️ 提示词高门槛：需求描述需要专业级准确度，如上述提到的前后端交互问题。
⚠️ 代码质量：整体检查下来代码质量还算可以，但是有部分需要稍微进行调整，这也是所以大模型的一个通病

🚀 此刻的里程碑

作为全球首个通用Agent，Manus已撕开「AI工程师」时代的帷幕：
✅ 自动化革命：从需求到部署的全链路覆盖
✅ 工程化基因：标准化架构 + 知识库传承
🌱 成长进行时：各个AI的协同工作仍需打磨，但每一次迭代都在逼近「自然语言即代码」的终极形态，当Manus对接市场不同顶尖AI技术时，或许我们终将能见到一个真正的Agent诞生

当提示词工程遇见顶尖AI生态，或许某天我们真能轻语一句——
💡 “要有光，于是有了系统。” 🌌

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