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今天，Manus 正式宣布加入 Meta。

據《晚點 LatePost》報道，這筆收購的金額高達數十億美元，是 Meta 成立以來僅次于 WhatsApp 和 Scale AI 的第三大收購。

這是一場典型的“閃電戰”。在 Meta 出手前，Manus 正以 20 億美元的估值尋求新一輪融資，而 Meta 僅用了十余天就敲定了這筆巨額交易。交易完成后，Manus 創始人肖弘將出任 Meta 副總裁，其核心技術團隊將整體并入 Meta AI 部門。

Meta 如此急迫地將這支團隊收入囊中，看中的不僅是代碼，更是他們對 AI 獨特的思考方式。

回顧過去一年，Manus 團隊像一群站在新大陸邊緣的探險家，分享了許多充滿洞見的聲音，從產品哲學到競爭策略。

在這里，我們整理了8個最有價值、甚至有些“反常識”的觀點。

為什么是 Manus？這數十億美元的答案，其實早已寫在他們過往的每一次表達里。

/ 01 /

從瀏覽器到Manus

Manus 的誕生，其實源于一次昂貴的“試錯”。

在此之前，團隊曾開發了一款 AI 瀏覽器，產品形態酷似后來的 Arc Dia 和 Perplexity Comet，成熟度極高，甚至已經到了上線前一周。

在很多人看來，風口上的AI瀏覽器是一個更好的選擇。但就發布的最后關頭，這個項目被叫停了。

原因源于團隊觀察到的一個神奇現象：AI特別擅長操縱瀏覽器，甚至擅長到開始和人“打架”。

這就完全顛覆了AI瀏覽器的邏輯。這種感覺就像你的實習生不帶電腦來上班，非要搶你的電腦干活。

于是第一條結論出現了：AI很擅長用電腦，但它不該用你的電腦，它應該用它自己的電腦。

這直接決定了 Manus 后來的樣子：不僅僅是個聊天框，而是在云端給 AI 甚至配了個虛擬機。Agent 必須在云端有一個獨立的運行環境，不干擾用戶。

第二個關鍵刺激來自Cursor。

去年6月Cursor出現后，Manus合伙人張濤發現，不會寫代碼的同事、甚至家人開始用Cursor解決生活問題，比如他的妻子會用Cursor把一個視頻文件從MP4轉成MP3。

這讓他們意識到一件事情：AI coding的收益第一次落到了非工程師的頭上。

很多人看到Cursor就想做“更強的工程師工具”。他們的判斷相反：世界已經有太多服務工程師的fancy（花哨）工具了，工程師并不需要另一個更fancy的工具。真正的大機會是把AI coding民主化，把編程這種調用世界的方式，交給每一個普通人。

于是第二條結論出現了：AI coding的潛能要被民主化，讓非coder也能享受紅利。

把這兩條經驗合起來，才最終勾勒出了Manus最初的形態：

AI要有自己的電腦（云端環境、虛擬機、可操控工具鏈），普通人也能用AI去寫代碼并完成更多復雜的任務。

/ 02 /

做 Hao123 ，還是做百度

Manus 團隊在立項之初就做了一個極其關鍵、在當時看來甚至有點反直覺的決定：堅持做“通用”Agent。

肖弘用了一個非常精妙的類比：

垂直 Agent 就像 Hao123： 是開發者預設好的一個個坑位。你把功能像鏈接一樣堆上去，用戶只能在圈好的地里打轉。這種模式看似精準，其實很快就到了進化的天花板。

通用 Agent 就像百度： 先做一個能理解一切的“框”。讓用戶隨便輸，當發現幾百萬人都在搜“怎么訂票”時，再反向優化出一個“訂票卡片”。

這個認知在當時還是非常具有前瞻性的。當時，行業里充滿了“垂直 Agent”的聲音（比如旅行規劃 Agent），但 Manus 團隊篤定：Agent 必須先通用，才能真正存活。否則，垂直場景高昂的獲客成本會壓垮整個商業模型。

這個認知的種子，其實是在做 Monica 時埋下的。

有一次，肖弘跟有贊創始人白鴉交流，他說想把 Monica 的功能集成做到極致。白鴉回了一句非常有啟發性的話：“Red，極致是不夠的，個性化才夠。做到極致你就是 Hao123，做到個性化你才是 Google。”

后來，Manus團隊花了很多時間研究來研究這句話，并最終應用到了Manus上。

/ 03 /

模型能力在進化，“殼”也需要進化

在今年3月的一個采訪里，肖弘提出了一個深刻的行業觀察：模型在進化，承載它的“殼”也必須進化。

在他看來，每一代模型能力的躍升，都需要一個新的產品形態來釋放其價值。

· 最早的是Jasper ，交互是填空；

· ChatGPT 是對話框；

· Monica 是自帶 Context 的側邊欄；

· Cursor 是能直接改寫代碼的 Editor；

· Manus 是擁有獨立云端環境的 Agent；

這就是 AI 時代的“安迪-比爾定律”：硬件（模型）給出的紅利，會被軟件（產品形態）吃掉。 而 Manus，就是那個試圖吃掉新一代模型紅利的“殼”。

在“殼”設計里，產品的交互界面，被認為是決定用戶接受度的關鍵。

在討論 UI 時，團隊對 Devin 的界面進行了批判性思考。Devin 把 Planner、Shell、Browser 一股腦堆在屏幕上，對非技術用戶來說是巨大的認知負擔。

Manus 提出了“漸進式披露”和“操作系統隱喻”的理念：

漸進式披露：默認界面應該極其簡潔，就像 Google 的搜索框。隨著任務展開，需要的工具（Shell, Browser）才像“浮出水面”一樣出現。

操作系統隱喻:將不同的核心功能（如瀏覽器、表格、文檔編輯器）設計成獨立、平等的「一級應用」，而不是混亂地嵌套。用戶可以在這些「應用」之間切換，就像在 Windows 或 macOS 中一樣。這為未來的功能擴展提供了清晰、可伸縮的框架。

/ 04 /

信任的哲學：Less Structure, More Intelligence

在 Workflow 盛行的3月份，Manus 選擇了另一條路：Zero Predefined Workflow（零預設工作流）。

產品經理很容易靜態地去看現在的技術進展，只想說“我要去解決用戶問題”。但在Manus 團隊則更愿意用更發展的眼光去看問題，比如這個問題「下一代模型可能就搞定了」。

當你把智能真正交還給模型，魔法才會發生。AI處理長尾任務的能力，往往比人類精心設計的流程還要好。這是一個關于信任的哲學：與其試圖控制 AI 的每一步，不如相信 Intelligence 本身的力量。

/ 05 /

Agent 的競爭，是系統的競爭

所有Agent 公司都面臨一個終極拷問：OpenAI下場，你怎么辦？

Manus 團隊認為，模型公司下場并非穩操勝券。

直接原因是，模型公司只能用自己的模型，既是優勢也是桎梏。

Manus可以在任務的每一步調用最適合的模型：搜索用 Gemini，推理用 GPT-5，寫代碼用 Claude。這種靈活性是 ChatGPT 的產品經理無法擁有的。

更深層次的原因是，他們認為，Agent 的競爭本質上是系統級的競爭。

Agent與AGI最大的不同是，它除了用戶和模型，還引入了第三個關鍵元素——環境。

這個「環境」的概念會因智能體類型不同而變化，比如在設計型Agent里，環境可能是一個畫布或一段代碼；而在Manus這里，目標是讓Agent出現在虛擬機甚至整個互聯網中。

這意味著，Agent比拼的不只是模型能力，而是如何構建外圍的環境、如何準備工具體系。

他們認為，這里面有太多工程工作可以做了。

舉個例子，當前市面上 Agent 產品（如 Devin）最大的短板在于其「一次性」的會話機制。每次任務都是一個全新的、無菌的環境，這導致了大量重復工作和糟糕的用戶體驗。

在Manus 團隊看來，實現登錄狀態持久化，就成了實現真正「代理」的基石。Agent 必須能夠保持在各種網站上的登錄狀態，避免每次都需要用戶手動介入。

這樣一來，用戶只需登錄一次，Agent 就能長期代表用戶進行操作。

/ 06 /

看見，比第一名更重要

Manus成功，在于在正確的時間交付了一個正確的產品。

Manus 在早期吃到了自然流量的紅利，但也清醒地意識到其中的陷阱。

自然流量吸引的是“創新者”和“早期采用者”，他們寬容、好奇、熱衷嘗鮮。但要跨越鴻溝進入大眾市場，規則完全不同。大眾不關心你是不是“第一個通用智能體”，他們只關心：你能為我做什么？

那你就要思考，在什么媒體和渠道，用什么方式把最有效的信息傳遞給他們？做營銷的關鍵是信息傳遞效率，而不是簡單地花錢。

/ 07 /

產品體驗，親力親為

在Manus 團隊采訪里，提到很關鍵的一點是，核心團隊永遠親自抓住產品最核心的體驗部分。

最初決定做這件事情來自于核心成員之間的共識，但在產品沒有做出來前，這種共識只存在于我們幾個人的腦海里。如果讓更多人來執行，沒有足夠的上下文和直覺，就很容易走偏。

所以從寫Manus第一行代碼開始到開發前四十天，這個項目一共只有五個人。

這樣做的好處就是高度對齊、溝通極其高效。無論是每個prompt怎么寫，虛擬機的整體技術框架怎么設計，產品交互細節怎么打磨，都只在這五個人的范圍里，非常順暢。

/ 08 /

用博弈論思考，而非簡單的邏輯推理

對于 AI 創業者，肖弘給出了一個終極建議：用博弈的方式思考，而不是邏輯推理。

邏輯推理是線性的：Google 技術最強，所以 Google一定會贏。

博弈思考是動態的：因為 OpenAI 的存在，Google 的策略被迫改變了；因為你的出現，巨頭的決策邏輯也會發生變化。

創業不是在真空中解題，而是在一個多方博弈的生態系統中尋找生態位。

就像如果當年有一個強大的第三方做出了 ChatGPT，OpenAI 也許就會選擇成為一家純粹的 Platform Company。

Founder 必須具備這種上帝視角：看見變量，預判博弈，然后果斷落子。

文/朗朗、林白

       原文標題 : 數十億美元的秘密：Manus與它的8個“非共識”判斷