北京
研究员｜卢杨
Manus最近推出的Website auto-publish（自动上线网站功能）有点意思。
官方说，用Website auto-publish功能，用户在构建好网站后，就能自动发布……
问题来了，Manus是否具备评判网站达到上线标准的能力？
01
19分钟建了个网站
我们设计了一个prompt：
“我是一名商业摄影师，需要创建一个个人作品展示网站。网站需要：首页包括大幅视觉Banner、展示个人介绍、一个预约拍摄按钮……设计要求：风格极简、高级、留白，要求支持手机访问。请直接生成完整网站，并开启自动发布。”
有意思的是最后这步：自动发布。从一句自然语言需求，到一个完整网站，我们的输入没有提供任何代码，也没有指定技术框架，一切让它自己“决定”。
Ps：全过程实测用的都是Manus最强的Agent模型——1.6 Max。
不过，测试下来，我们发现：Manus虽然具备了接近“AI开发者”的能力，但距离真正的软件工程Agent，还差些关键环节。
Manus接收到任务后，先进行了项目初始化，随后开始任务拆解、确定设计方向、规划页面结构、整理摄影素材、生成视觉资源、开发页面、检查移动端布局。
整个生成过程大约持续19分钟，最终效果基本符合预期。相比网站本身，疯狂科技厅更关注的是它中间做出的判断。
例如：Manus没有简单生成一个传统摄影网站模板。它主动提出“Gallery White（画廊白）”设计方向，并作了相关解释。
这是Agent区别于普通生成模型的能力：理解任务背后的目标函数。整个流程是一条多模态生产链路：文本需求、视觉定位、图片生成、网页组件组合、交互实现。
很多AI图片工具单张生成效果不错，但连续生成几十张图片时，经常出现风格漂移。比如第一张像商业大片，第二张突然变成普通素材图。
但这次生成的网站里，多张摄影作品保持了比较统一的视觉风格。这说明Agent不仅需要调用图像模型，还需要完成：视觉风格约束以及跨模态对齐。
02
真正困难的地方在后续
Manus宣传的自动发布功能，是本次实测的重头戏。但要实现真正的软件工程Agent，它还需补齐长期项目记忆、代码库理解、自主测试和风险判断能力。
如果只看第一次生成，Manus Max表现非常不错。但真正考验其Agent能力的，是后续迭代。
切换到了Manus Lite模型后，疯狂科技厅尝试优化网站，结果明显不同：一次修改大约需要10分钟，此前从0到1的生成网站，用时19分钟。
此外，部分修改也没有完全生效。例如：调整网页整体框架、调整主体颜色两大需求并没有完全执行，最终页面仍是原来的结构和视觉体系。
左边为第一次生成图片，右侧为第二次修改图片，基本没有太大区别。
这也暴露了当前Agent系统中的挑战：Project State Management。一个软件项目包含：代码结构、组件关系、设计规范、用户目标、历史修改记录。第一次生成过程中Agent只需要建立一个新的项目状态，但第二次修改Agent必须准确理解已有状态，并在不破坏原有逻辑的情况下进行调整。
显然，这一次Manus表现没有刚刚那么好了。
按照官方描述：开启自动发布后，每次构建成功，网站会自动部署上线。但实际体验中Manus并没有主动判断当前版本已经达到“准备完成”。最终，我们仍需要手动点击Publish。
从结果来看，Manus已经完成了Deployment Automation，但距离Autonomous Delivery还有距离。
测试还遇到个现实问题：成本。
Manus赠送的1500积分，基本只够完成一次完整网站生成。按Manus的pro套餐算这次从0到1生成网站，大概要花费11.25美元，约合人民币76.13元。
后续修改，需要继续“氪金”。X上有网友尖锐地评价道：“Manus在产生幻觉，他第一次听不懂的事情需要（用户）不断解释，这需要花费大量积分”。
这次测试后，我们看到了当前AI Agent发展的边界。
目前的Manus已经具备需求理解能力、任务规划能力、多模态生成能力、代码执行能力、基础验证能力。
“AI工程师”需要的是一套完整的软件工程能力。而这，很可能是未来几年Agent竞争最核心的方向。
编辑｜张猛 邱慧
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