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Meta收购Manus：9个月40亿美元背后的AI Agent进化论

2025年12月29日，AI Agent新秀Manus被Meta以约40亿美元收购。这家3月才推出产品的公司，已处理147万亿tokens，服务数百万用户。收购引发激烈争议：中国社区质疑其技术深度，国际用户高度认可。这个案例揭示了AI应用层的深刻变革：从聊天机器人到自主Agent的代际跃迁，从”Hao123模式”到”百度模式”的战略跃升，产品整合能力正在重新定义技术价值。Manus代表的不只是一次成功退出，更是AI进入实用化、工具化新阶段的标志性事件。

 

一、一场AI Agent进化的闪电战

3月，一个名不见经传的AI工具上线。

4月，估值5亿美元。

12月，被Meta以40亿美元收购。

9个月，从0到40亿，Manus的故事听起来像一场精心策划的资本游戏。但事情远比看上去复杂。

12月29日，Manus官方博客发布公告：”The news is out, and it’s big: Manus is joining Meta.”CEO 肖弘在声明中表示：”加入Meta让我们能在更强大、更可持续的基础上发展，而不会改变Manus的工作方式或决策方式。”

公告发布后，科技社区炸了锅。

有人感叹时代的疯狂：”5亿美元估值是在推出一个月后拿到的。不到一年就被收购。”

有人质疑技术含量：”感觉就是个Claude的包装，加了很多营销。但Meta收购了它，肯定有些门道……我们大概是在泡沫里。”

Meta的官方公告则郑重其事：”我们很高兴地宣布，Manus正在加入Meta，将领先的Agent技术带给数十亿用户，并为我们产品上的企业创造机会。”

一个不到一年的初创公司，凭什么让Meta掏出40亿美元？这背后隐藏着AI Agent赛道怎样的生死时速？更重要的是，这个案例对整个AI创业生态意味着什么？

 

二、Manus速成记：数据、产品与两极评价

2.1 数字最不会说谎

时间线：

• • 2025年3月：推出首个通用AI Agent产品
• • 2025年4月：Benchmark领投7500万美元，估值5亿美元
• • 2025年12月：Meta收购，估值据传40亿美元

使用数据：

• • 处理超过147万亿tokens（相当于数千亿次AI对话）
• • 创建超过8000万个虚拟计算机
• • 服务数百万全球用户

147万亿tokens是什么概念？如果平均每次对话消耗1000个tokens，这相当于1470亿次对话。即使按照每个用户1000次对话计算，也意味着1.47亿活跃用户的使用量。

8000万虚拟计算机意味着什么？这说明用户不只是在聊天，而是在大规模使用Manus完成实际工作——代码执行、数据分析、文档生成。这是真实的生产力工具，不是玩具。

 

2.2 不只是聊天机器人的Agent产品

Manus的核心定位是”通用AI Agent”——它不只回答问题，而是自主执行任务。

深度研究（Wide Research）：Manus最早出圈的功能。用户提出研究主题，系统自动搜索多个信息源，综合分析后生成结构化报告。在ChatGPT Deep Research、Perplexity Pro等产品推出类似功能之前，Manus已经占据了先发优势。这个时间差，在AI领域可能就是全部优势。

浏览器自动化（Browser Operator）：模拟人类操作浏览器，批量完成网页浏览、表单填写、数据提取等任务。对需要重复性网页操作的用户来说，这个功能极为实用。

文档生成：包括AI设计、PPT制作（Nano Banana Pro Slides）等。用户描述需求，Manus生成可直接使用的成品。

工作流集成：Slack集成、邮件处理（Mail Manus）等，Agent嵌入日常工作流，成为工作伙伴而不是偶尔使用的工具。

但Manus的产品设计背后，藏着更深层的战略思考。

 

2.2.1 “百度模式” vs “Hao123模式”：产品哲学的战略分野

理解Manus的产品策略，需要先理解团队内部曾经激烈讨论的一个核心问题：应该做”无所不能的通用智能体”，还是”精通特定领域的垂直专家”？

Manus团队在立项初期用了一个精妙的类比——”百度”与”Hao123″的模式差异。

Hao123模式（传统Chatbot路径）：就像导航网站，开发者预先实现和集成各种特定功能（链接）。用户能做的事情，被限制在开发者已经提供的能力范围内。这种模式拓展缓慢，且容易陷入同质化竞争。每增加一个新功能，都需要开发者手动实现。

百度模式（Agent路径）：首先打造一个具备强大通用能力的底层平台（像搜索引擎，能爬取和理解一切）。这个平台因其通用性，吸引大量用户尝试各种各样的任务（Query）。然后，通过分析高频、高价值的Query，反向进行优化，推出”框计算”或”阿拉丁卡片”那样的”预设能力”（Preset），使得常见任务能够被”秒级”完成。

Manus选择了后者。

这个选择的深刻之处在于：通用性是获客和探索可能性的基础，而后续的优化则是构建核心竞争力和护城河的关键。

先让Agent”什么都能做”，吸引用户来尝试各种任务，然后从海量使用数据中发现真正的高价值场景，再针对性优化。这是一条从供给到需求的逆向创新路径。

这也解释了为什么Manus的数据如此惊人——147万亿tokens、8000万虚拟计算机——这些不只是使用量，更是在探索Agent能力边界的过程中积累的宝贵数据。每一次用户尝试新任务，都是在帮助Manus理解：Agent可以做什么，应该优化什么。

当ChatGPT、Perplexity等竞品还在一个个手工添加功能时，Manus已经通过通用能力获取了海量用户反馈，知道了该往哪个方向发力。

 

2.2.2 技术实现：云端持久化的突破

Manus的另一个核心突破，是解决了Agent产品的最大痛点：状态持久化（Persistence）。

当时市场上的Agent产品（包括知名的Devin），最大的问题是”一次性”会话机制。每次任务都是一个全新的、无菌的环境，这导致了大量重复工作和糟糕的用户体验。

想象一下：你让Agent帮你登录某个网站完成任务，下次再用时，它又需要重新登录；你让它下载了一个文件，下次会话中这个文件就消失了；你配置好的API密钥，每次都要重新输入。

这不是真正的”代理”（Agency），而是”一次性工具”。

Manus从根本上解决了这个问题，实现了全面的状态持久化：

登录状态持久化：通过云端保存Cookies和LocalStorage，Agent能够保持在各种网站上的登录状态。用户只需登录一次，Agent就能长期代表用户进行操作。这是实现真正”代理”的基石。

文件系统持久化：为每个用户提供持久化的工作目录。所有生成的文件、下载的数据、编写的代码都被保存下来，方便在不同会话之间复用和迭代。

环境变量与密钥管理：设计了一套既安全又友好的密钥管理系统，避免了API Keys等敏感信息的泄露风险。

用户接管机制：当Agent遇到障碍（如复杂验证码、两步验证），用户可以流畅地”接管”浏览器，完成操作后，再将控制权交还给Agent。

这些看似技术细节的功能，实际上定义了Agent产品的体验分水岭。没有持久化，Agent只是高级版的对话工具；有了持久化，Agent才真正成为你的”数字助理”。

 

2.3 被忽视的前传：Monica的成功基因

理解Manus，必须先理解Monica。

Monica是Manus团队此前开发的AI聊天机器人聚合器，这是一个关键背景。在大模型时代早期，Monica就已经是前沿AI聊天机器人聚合器（frontier AI chat bot aggregator），帮助用户在一个界面中使用多个AI模型。

这意味着什么？

第一，团队有成功产品经验。Monica的成功证明团队懂得如何做出用户喜欢的AI产品，这不是实验室项目，而是真实的市场验证。

第二，团队有技术整合能力。做聚合器最大的挑战是整合不同模型的API、统一用户体验、处理各种边界情况。这套能力迁移到Manus上，就是快速整合各种Agent功能的基础。

第三，团队有用户基础和数据积累。Monica积累的用户理解、使用数据、产品迭代经验，都是Manus快速起飞的助推器。

这就是为什么Manus能在3月推出后迅速获得市场认可——团队不是从零开始，而是带着丰富的弹药进入新战场。

一位业内人士评价：”Manus不是突然出现的奇迹，团队在AI应用层已经深耕多年。Monica的成功让他们知道用户真正需要什么，也让投资人相信他们能做出下一个爆款。”

 

2.4 最好的Agent还是营销包装？

真实用户评价构成了Manus故事中最戏剧化的一面。

国际用户的赞誉：

“Manus是我认为物有所值的最佳实际Agent。我现在就让它在为我工作，这样我可以在技术论坛上闲逛……这不是开玩笑。”——某资深开发者

“从一开始，它就是该领域最好的产品，超越了此前任何美国公司的产品。我在顶尖高校的研究中使用它取得了很好的成果。”——某学术研究者

“Manus是将文本转化为工作成果——可用的幻灯片、代码、从网站提取数据等——我见过的最好的Agent。”——某技术博主

中国社区的质疑：

“试过Manus，但从未找到对我有效的用例。价格比其他深度研究产品贵得多，而且深度研究越来越成为大多数产品的标配功能。”——某早期用户

“这次收购在中国简直是个笑话。从一开始，这家公司就几乎完全专注于营销。”——某科技媒体观察者

“Manus主要是营销包装，技术上并不令人印象深刻。”——某中国AI创业者

 

2.5 24小时的嘲讽：OpenManus事件

最能体现中国社区质疑态度的，是OpenManus事件。

Manus产品发布的第二天，就有开发者做了一个叫”OpenManus”的开源项目。用意很明确：证明Manus的技术门槛不高，任何人都能快速复制。

这个事件在中国技术圈引发热议。支持者认为这证明了Manus”技术含量不高，主要靠营销”；反对者则认为”能快速复制不代表能做好产品，执行力本身就是壁垒”。

OpenManus事件成为一个象征——它代表了中国AI社区对”应用层创新”的普遍怀疑态度。在很多人看来，如果技术可以被快速复制，那就不算真正的创新。

但问题是：可复制性真的能否定产品价值吗？

 

2.6 东西方视角：对创新的不同定义

Manus可能是2025年AI圈评价最两极化的产品。

中国社区的质疑集中在：

• 基于Claude等现有模型，缺乏核心技术

• 营销投入大于产品研发

• 从中国市场迁往新加坡的动机可疑

• 技术壁垒低，容易被复制（OpenManus事件）

国际社区的认可基于：

• 产品体验确实优秀，工程化水平高

• 先发优势明显，早于巨头推出类似功能

• 实际解决了用户痛点，创造了真实价值

• 整合能力强，将多个功能统一到Agent体验中

这种评价差异的根源，是对”创新”的不同定义。

中国AI社区更推崇底层技术突破。”基于现有模型的应用”天然被视为技术含量不高，无论产品体验多好，都难以获得技术圈的真正尊重。这种文化下，模型训练、算法优化、核心专利才是”硬通货”。

欧美市场更重视产品创新和用户价值。”站在巨人肩膀上”的整合创新同样受到尊重，关键看能否创造用户价值。iPhone不是因为发明了触摸屏才伟大，而是因为重新定义了手机。

市场环境也有差异。在中国市场，由于监管和竞争环境的特殊性，Manus确实面临挑战。迁往新加坡不是”逃离”，而是务实的战略选择——在更开放的市场环境中，Manus获得了更好的成长空间。

客观地说，Manus不是模型层的技术突破，但在应用层的产品化能力上确有独到之处。而Meta的收购，至少在商业层面为Manus的价值投了一票。

 

2.7 产品细节：从Devin学到的和超越的

Manus团队在产品设计上，深入研究了当时Agent产品的标杆——Devin，既学习其优点，也力图超越其局限。

Devin的界面智慧：Devin的界面分为左右两栏，左侧是对话流，右侧是Agent的工作区（Planner, Shell, Browser）。这个设计巧妙地服务了两类不同用户：

对于管理者/非技术用户，他们可能不关心右侧窗口里具体的代码，但这个窗口的存在，动态展示了Agent”正在忙碌”，建立起一种”它在认真干活”的信任感。

对于工程师/专业用户，他们需要看到过程的细节，以便进行调试、监督和修正。右侧的工作区为他们提供了必要的”控制感”和透明度。

Manus的改进方向：尽管Devin的设计有其合理性，但团队也指出了明显的不足：

信息过载：一上来就将所有工作组件（Planner, Shell, Browser, Editor）全部平铺给用户，会造成巨大的认知负担，尤其是对新用户。

缺乏全局概览：Devin的Editor没有文件目录树，这对任何写过代码的人来说都是难以忍受的。没有overview，理解和修改一个稍复杂的项目变得异常困难。

功能组织混乱：将表格、文档等不同类型的内容都塞进一个”Browser”标签页里，既不符合用户直觉，也限制了未来的扩展性。

基于这些洞察，Manus确立了自己的UI设计哲学：

渐进式披露（Progressive Disclosure）：默认呈现给用户的应该是一个极其简洁的界面（可能只有一个对话框）。随着任务的展开，Agent所使用的工具（如Shell, Browser）才作为独立的窗口或标签页”浮现”出来。就像Windows的任务栏，应用程序随着使用逐渐出现，而不是一开始就全部展示。

操作系统隐喻（OS-like Metaphor）：将不同的核心功能（如浏览器、表格、文档编辑器）设计成独立、平等的”一级应用”，而不是混乱地嵌套。用户可以在这些”应用”之间切换，就像在Windows或macOS中一样。这为未来的功能扩展提供了清晰、可伸缩的框架。

这种设计哲学的背后，是对用户心理的深刻理解：人需要信任，但不需要一次性理解所有细节；人需要控制，但只在需要时才需要。

在AI时代，会用比会做更值钱。

 

三、Meta的算盘：一场不得不打的防御战

3.1 从Llama到完整AI生态的跨越

Meta在AI领域的处境，可以用八个字概括：基础研究很强，应用产品很弱。

基础模型层面，Llama系列是开源大模型的标杆。Llama 3.1和3.3凭借出色性能和完全开源策略，赢得了开发者社区广泛支持。Meta在AI基础设施、模型训练技术上的投入也是业界顶级。

但在应用层，Meta的表现远不如其基础能力那么亮眼。Meta AI虽然整合到WhatsApp、Instagram、Facebook中，但在用户心智中很难与ChatGPT、Claude竞争。更关键的是，在快速崛起的AI Agent领域，Meta几乎没有存在感。

这形成了一个尴尬局面：Meta有最好的开源模型，但用户不一定用Meta的产品来体验AI；第三方基于Llama做的产品，反而可能比Meta自己的应用更受欢迎。

这就像手握金矿却不会冶炼。

Manus的出现，正好补上了这块短板。

 

3.2 Agent战场：错过就是灾难

2025年是AI Agent元年。OpenAI的Operator、Anthropic的Computer Use、Google的Project Mariner，科技巨头都在押注Agent。

聊天机器人只是AI的第一阶段，真正的价值在于AI能够自主完成任务。Agent能够规划、执行、调用工具、处理多步骤任务，这才是AI的未来形态。

市场数据支持这个判断。Manus在不到一年内就服务数百万用户，处理147万亿tokens，说明用户对Agent产品有强烈需求。这不是小众市场，而是正在快速扩张的新品类。

Meta如果想在AI时代保持领先，不能只做”模型提供商”，必须有自己的杀手级应用。而从零开始做一个Agent产品，不仅耗时长，还要面对已有先发优势的竞争对手。

收购Manus，是最快的赶超方式。

Meta官方公告明确表示：”Manus的优秀团队将加入Meta，在我们的消费者和商业产品中提供通用Agent，包括Meta AI。”

更重要的是，Meta透露了具体的整合计划：”随着时间推移，我们希望将这项订阅服务扩展到Meta平台上的数百万企业和数十亿用户。”

想象一下这些场景：

• 在WhatsApp中，用户让Agent自动搜索餐厅并预订

• 在Instagram上，Agent帮创作者批量处理图片和发布计划

• 在Facebook Workplace中，Agent自动完成报告撰写和数据分析

• 在Messenger中，Agent帮助处理客户咨询和订单管理

这些场景一旦实现，商业价值是天文数字。

 

3.3 40亿美元：战略溢价还是泡沫？

虽然交易金额未披露，但据多方信息源估计，收购价值可能在40亿美元左右。有业内人士透露：”两个独立的外部估计都认为收购价值约40亿美元，这绝对不是小钱。”

40亿美元买一个成立不到一年、本质上是”模型应用层包装”的公司，值吗？

这取决于怎么算账。

时间价值：自己从零开发类似产品，至少需要1-2年。而Agent市场的窗口期可能只有几个月。用40亿美元买到1-2年的时间优势，对于年营收超过1000亿美元的Meta来说，不算贵。时间就是一切。

人才获取：Manus团队在短时间内做出了被市场验证的产品，而且有Monica的成功先例。Meta一直在高薪挖AI人才，据悉愿意为顶级研究员提供9位数薪酬包。收购Manus相当于一次性获得一个经验证的产品团队。

用户和数据：数百万用户、147万亿tokens的使用数据，都是宝贵资产。这些数据可以帮助Meta理解用户如何使用Agent产品，哪些功能最受欢迎，如何优化产品体验。这些洞察无法用钱买到。

战略防御：如果不收购，Manus可能被竞争对手收购，或者继续成长为独立竞争者。40亿美元既是进攻，也是防守。在Agent这个关键战场上，Meta不能缺席。

从估值倍数看，如果Manus真的达到1亿美元年收入（这是一些分析师的估计），那么40亿美元相当于40倍PS（市销率）。在SaaS行业，高增长公司的PS倍数通常在10-20倍，40倍确实偏高。

但考虑到AI赛道的特殊性、Meta的战略需求，以及Manus在Agent领域的先发优势，这个溢价可能是必要的代价。

 

3.4 整合风险：Instagram还是Oculus？

Meta的收购历史褒贬不一。

成功案例有Instagram和WhatsApp——虽然收购价格当时被认为”疯狂”（Instagram 10亿美元，WhatsApp 190亿美元），但事后证明是非常成功的投资。这两个产品保持了独立运营，同时受益于Meta资源支持，最终成为Meta生态中最有价值的资产。

失败案例也不少。Oculus被收购后，虽然技术继续发展，但市场表现远不如预期。Meta在元宇宙上烧了数百亿美元，至今没有看到明显回报。还有一些小型收购，产品被收购后逐渐消失，比如Tbh、Drop.io等。

![Meta历史收购案例对比]

Manus会是下一个Instagram，还是下一个Oculus？

关键在于整合方式。Manus官方声明强调”将继续运营和销售服务”、”公司将继续从新加坡运营”。这听起来像是要保持相对独立性，类似Instagram模式。

用户可以继续通过Manus的网站和应用订阅服务，产品体验不会因为收购而改变。这是一个积极信号——说明Meta至少在短期内不打算大刀阔斧地改造Manus。

但也有担忧的声音。有观察者质疑：”Meta有把大部分收购搞砸的倾向。创新会慢下来吗？顶尖人才会离开吗？Meta怎么可能自己做不出这个？”

真正的考验将在6-12个月后显现：Manus是会保持快速迭代，还是会被大公司节奏拖慢？产品团队是能保持创业公司的灵活性，还是会被大公司的流程和政治消磨掉？

历史告诉我们，这取决于Meta高层的战略决心和执行智慧。

 

四、透视AI并购潮：时代的转折点已经到来

4.1 2025：并购大年不是偶然

Manus被收购不是孤立事件，而是2025年AI并购潮的一个缩影。

类似案例还有：

• Anthropic收购Bun（未披露金额，但两家有共同投资者）

• 多家Agent工具公司被收购（规模较小，未公开披露）

有业内人士预测：”接下来几个月会看到更多这样的收购。类似案例是Anthropic收购Bun。”

为什么2025年成为AI并购大年？三个原因。

市场成熟度到达临界点。2023-2024年是AI创业爆发期，大量公司涌入赛道。到了2025年，市场开始分层：头部公司逐渐确立地位，腰部公司面临站队或退出选择，尾部公司面临生存危机。这是任何新技术浪潮的必然阶段，只是AI的周期被极度压缩了。

技术快速商品化。大模型能力快速提升，同时也快速商品化。一个基于GPT-4或Claude的应用产品，技术护城河越来越窄。今天的创新，可能几个月后就成为标配功能。独立公司很难长期保持差异化优势，不如趁估值还高时卖给大公司。

资本退出压力显现。2023-2024年投进AI赛道的钱，需要在2025-2026年看到退出路径。IPO市场不景气，监管趋严，而大公司收购意愿强烈。并购成为VC退出的主要方式，甚至是唯一方式。

 

4.2 投资人的完美退出样本

从投资人视角看，Manus案例是教科书级的快速退出。

Benchmark在Manus估值5亿美元时领投7500万美元。如果收购价是40亿美元，不到一年时间，估值增长了8倍。即使考虑后续可能的稀释，Benchmark的回报也非常可观。更重要的是，这是一个干净利落的退出，没有拖泥带水。

但反过来想：如果没有Meta收购，Benchmark如何退出？

Manus要做到IPO，至少需要：

• 持续高速增长（年收入增长100%以上）

• 达到一定规模（通常年收入1-2亿美元以上）

• 证明可持续盈利能力或清晰盈利路径

这些都不容易。Agent产品正在快速商品化，Manus面临OpenAI、Anthropic、Google等巨头的直接竞争。独立发展到IPO，不仅路径漫长，而且风险巨大。很可能等不到IPO，就在竞争中失去优势。

相比之下，Meta的收购提供了一个完美的退出：

• 投资人获得可观回报，短期内完成退出

• 创始团队获得财务自由和继续发展产品的资源

• Benchmark能向LP展示成功案例，在AI赛道建立品牌

有观察者一针见血：”投资人把大量资金投入各种AI初创公司。大多数可能不会保持独立或达到IPO。除了让它们失败，通过并购让投资人退出，是一种节省面子的方式。”

这种”投资-快速成长-大公司收购”的模式，可能会成为AI创业的新常态。

独立上市的AI公司，会越来越少。

 

4.3 大公司的”人才+技术+洞察”收购策略

从收购方角度看，Meta买的到底是什么？

表面上是产品和用户，但更深层的价值在于人才和know-how。

Manus团队证明了自己能够：

• 快速识别市场需求（深度研究、浏览器自动化）

• 高效整合现有技术（基于Claude等模型构建产品）

• 打造出色的用户体验（获得国际用户认可）

• 快速获取用户（数百万用户，147万亿tokens）

• 建立商业模式（付费订阅）

• 有成功先例（Monica的成功）

这些能力是稀缺的。即使Meta有顶尖AI研究员，也不一定有这样的产品团队。收购Manus，相当于”买”了一套经过市场验证的Agent产品方法论。

有观察者的评论很深刻：”Meta花钱如流水，这对他们来说是零花钱。也许只是看看高级AI用户在做什么，就值这个价。这次收购让他们可以直接看到。”

这个观察切中要害。Meta虽然有数十亿用户，但这些用户的AI使用场景主要是简单对话。Manus的用户则是”重度用户”，他们用AI完成复杂工作任务——代码开发、市场研究、数据分析、文档生成。

观察这些用户如何使用Agent，能够帮助Meta理解AI产品的高阶用例：

• 用户真正需要什么功能？

• 哪些场景最有价值？

• 如何设计工作流？

• 如何平衡自动化和人工控制？

• 如何定价？

从这个角度看，40亿美元不只是买一个产品，而是买一个通往未来AI应用形态的窗口。

 

4.4 商品化速度：从创新到标配只需几个月

Manus案例也揭示了一个残酷现实：Agent产品正在以惊人速度商品化。

2025年初，Manus推出深度研究功能时，这还是相对独特的能力。但到了年底，ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini等几乎所有主流AI产品都推出了类似功能。

有用户的评价很有代表性：”深度研究越来越成为大多数产品的标配功能。”

一个功能从创新到标配，只需要几个月。这就是AI时代的残酷现实。

在这种情况下，独立公司很难维持长期的差异化优势。今天的护城河，明天可能就被填平。你辛辛苦苦开发的创新功能，巨头几个月就能复制，而且往往做得更好——因为他们有更多数据、更多用户、更多资源。

Manus的选择是：与其在商品化竞争中逐渐失去优势，不如在还有溢价时卖给大公司，借助平台资源扩大影响力。

这对其他AI创业者来说是重要信号：**在快速商品化的赛道，时间窗口极其宝贵。**要么在窗口期内建立足够强的壁垒（如积累独特数据、建立网络效应、打造品牌），要么就要做好在高点退出的准备。

幻想”长期独立竞争”，可能只是战略僵化。

 

 

五、新创业范式：Manus案例的三大颠覆性启示

5.1 应用层的整合能力被严重低估

Manus案例挑战了一个根深蒂固的认知：AI创业必须要有技术突破。

传统认知中，一个值得投资的AI公司应该有自己的模型、独特的算法、或者核心技术专利。但Manus几乎没有这些东西——它基于Claude等现有模型，主要是应用层的整合。

然而，40亿美元的估值说明，“整合能力”本身就是稀缺价值。

这让人想起iPhone的故事。iPhone的成功不在于发明了触摸屏（已有技术）、不在于发明了移动芯片（用的ARM架构）、不在于发明了应用商店概念（已有前例）。iPhone的核心价值在于将这些技术完美整合，创造出前所未有的用户体验。

Manus做的是类似的事情。它整合了：

• 大模型的对话能力

• 浏览器自动化技术

• 信息检索和综合能力

• 文档生成能力

• 工作流编排能力

并将这些能力包装成一个统一、易用的Agent产品。这种整合本身就是创新。

一位顶尖高校研究者的评价值得重视：”Manus从一开始就是该领域最好的产品，超越了此前任何美国公司的产品。”

这个评价的关键不在于技术突破，而在于产品体验的突破。

在AI应用层，优秀的整合能力、产品感觉、用户体验优化，可以创造巨大价值。尤其是在基础模型能力快速提升的背景下，能够快速利用新能力的应用团队，可能比埋头研究底层技术的团队更有价值。

技术当然重要，但”整合能力”同样不应该被低估。

在AI时代，会用比会做更值钱。这不是贬低技术，而是承认现实：当基础模型快速进步时，应用层的创新空间和商业价值可能更大。

 

5.1.1 Agent的本质价值：克服人类认知局限

但Manus的价值不止于技术整合。更深层次上，Agent存在的根本意义，在于它能够成为人类能力的延伸和补充。

人类在执行复杂任务时存在诸多局限，而这正是Agent的优势所在：

经验主义陷阱：人倾向于依赖过去的成功经验，即”不知道自己不知道”，从而错过更优的解决方案。当你习惯了用某个工具解决问题，很难想到可能存在更好的替代方案。

缺乏持续性：人很难长时间、高强度地专注于一个任务而不分心。注意力会衰减，会被打断，会遗忘之前的思路。

第一性原理的缺失：Agent则可以不知疲倦地、始终从”第一性原理”出发，通过全局搜索和评估，寻找任务的最短路径。它不会被经验束缚，每次都会重新评估所有可能性。

这种能力差异，在复杂系统管理中体现得尤为明显。

Manus团队在早期讨论中，用游戏《EVE Online》作为类比。这个拥有极其复杂经济系统和生产链的科幻网游，玩家需要像经营一个国家一样，进行长期资源规划、生产调度和战略博弈。许多玩家军团需要使用Excel表格来管理其庞大的生产体系。

这恰恰揭示了Agent的一个潜在高价值应用场景：作为复杂系统的”总调度官”或”超级助理”，帮助人类管理和优化那些超越了单人能力上限的庞大工程。

想象一个大型项目的资源调度、生产规划、战略博弈——这些超越了单人认知和执行能力上限的任务，正是Agent的理想应用场景。Agent不是取代人，而是放大人的能力，让人能够管理更复杂的系统，做出更优的决策。

 

5.2 快速退出不是认怂，而是战略清醒

Manus的另一个反共识之处在于：快速退出可能比长期独立更明智。

传统创业叙事推崇”做一家伟大的独立公司”。创始人应该有”改变世界”的理想，应该抵制诱惑，应该长期主义。

但在AI这样快速变化的领域，Manus不到一年就选择被收购，可能是更理性的策略。

窗口期短暂。Agent产品的技术门槛不高，巨头入场后，差异化优势会迅速缩小。Manus在2025年初有几个月的先发优势，但到年底，这个优势已经大幅收窄。再等一年，可能就没有议价能力了。窗口期是以月为单位关闭的，不是年。

竞争压力巨大。面对OpenAI、Anthropic、Google这样的对手，独立公司的资源劣势是压倒性的。这些巨头不仅有更强的模型，还有更多用户、更多数据、更多资金、更多人才。长期竞争下去，胜算接近于零。这不是认怂，而是认清现实。

资金消耗巨大。AI产品的算力成本极高。Manus处理了147万亿tokens，这背后是天文数字的算力开销。继续扩大规模，需要持续融资，但每一轮融资都会稀释股份，最终创始团队可能所剩无几。不如在估值高点退出，创始团队和早期投资人都获得实实在在的回报。

平台价值。加入Meta后，Manus的技术可以触达数十亿用户，这是独立公司永远无法达到的规模。从影响力角度看，这可能比独立运营更有意义。改变世界不一定要独立，有时候借助平台能做得更多。

CEO 肖弘说得很坦诚：”加入Meta让我们能在更强大、更可持续的基础上发展。”这不是失败，而是务实的选择。

不要为了”独立性”而独立。在快速变化的赛道，灵活调整策略、抓住合适的退出机会，可能比执着于”做成一家独立公司”更重要。

独立到死不是理想主义，而是战略僵化。

 

5.3 给AI创业者的三点残酷建议

综合Manus案例，给AI创业者三点建议：

1. 聚焦产品体验，不要迷信技术壁垒

在大模型能力快速提升的时代，应用层的产品化能力可能比底层技术更稀缺。专注于解决用户痛点、优化产品体验、快速迭代，可能比追求技术突破更有价值。

如果你能像Manus一样，将现有技术整合成卓越的用户体验，这本身就是创新，就有价值。不要被”技术含量”的执念束缚。

当然，这不是说技术不重要。而是说，在AI应用层，产品能力和技术能力同样重要，甚至可能更重要。

2. 把握时间窗口，该出手时就出手

AI赛道的窗口期极短，几个月的先发优势可能就是全部优势。在窗口期内快速增长、建立品牌、获取用户，然后在巨头入场前抓住退出机会，这可能是很多AI创业公司最现实的路径。

不要幻想”长期独立竞争”，除非你有非常独特的壁垒——独特数据、网络效应、强品牌、监管保护等。否则，在高点退出是更理性的选择。

AI创业的窗口期，正在以月为单位关闭。 这不是危言耸听，而是Manus案例给出的血淋淋教训。

3. 保持战略灵活性，不排斥任何可能

不要一开始就给自己设定”必须做成独立公司”的限制。根据市场变化、竞争态势、团队情况，灵活调整策略。

被大公司收购、与巨头合作、转型其他方向、甚至体面退出，都可以是合理选择。关键是为团队和投资人创造价值，而不是执着于某种理想化的路径。

Manus的9个月闪电战证明：在AI时代，快即是慢，慢即是快。看似”快速退出”，实际上可能是最有效率的价值实现路径。

 

六、尾声：AI Agent时代的到来

Manus的故事到这里还没有结束，真正的变革才刚刚开始。

 

Agent正在重新定义AI的使用方式

回顾Manus的产品演进，可以清晰看到AI应用的代际跃迁：

第一代：聊天机器人
用户问，AI答。交互模式是一问一答，AI是回答问题的工具。

第二代：自主Agent
用户提需求，AI自主完成。交互模式是委托-执行，AI是完成工作的伙伴。

这不只是功能升级，而是AI角色的根本性转变。

从Monica到Manus，团队用实践证明了一个趋势：AI正在从”回答问题”向”解决问题”进化，从”提供信息”向”完成任务”进化。这是AI实用化、工具化的必然方向。

Manus的深度研究功能，不只是搜索信息，而是自主完成完整的研究流程；浏览器自动化，不只是模拟点击，而是理解意图并执行复杂任务；文档生成，不只是提供模板，而是直接输出可用成品。

这种从”助手”到”执行者”的转变，才是Manus真正的价值所在。

 

Meta的布局揭示了行业共识

Meta为什么愿意花40亿美元收购Manus？因为它看到了Agent技术的战略价值。

数十亿WhatsApp、Instagram、Facebook用户，如果都能使用Agent完成工作任务，这意味着什么？意味着Meta的平台不再只是社交和娱乐工具，而是变成生产力平台。

想象这样的场景：

• 小企业主在WhatsApp中让Agent完成市场调研

• 内容创作者在Instagram中让Agent批量生成和发布内容

• 职场人士在Workplace中让Agent撰写报告和分析数据

这些场景一旦实现，Meta的商业模式将发生根本性改变——从”注意力经济”向”生产力经济”延伸。

而OpenAI、Anthropic、Google也都在押注Agent技术，这不是巧合，而是行业共识：Agent是AI的下一个主战场。

 

产品整合能力正在被重新定义

Manus案例给了我们一个重要启示：在AI时代，”技术”和”产品”的边界正在模糊。

传统意义上的”技术壁垒”——模型训练、算法优化、专利积累——当然重要，但在应用层，产品整合能力可能更稀缺。

Manus没有训练自己的大模型，但它做到了：

• 准确识别用户真实需求（深度研究、自动化、文档生成）

• 高效整合现有技术能力（Claude、浏览器自动化、API调用）

• 设计流畅的用户体验（工作流编排、结果呈现）

• 快速获取市场验证（数百万用户、147万亿tokens）

这套能力，在AI快速进步的时代，可能比拥有独家技术更有价值。因为技术会快速扩散和商品化，但理解用户、整合技术、打造产品的能力，不会。

这也是为什么Meta愿意为一个”基于现有模型的应用”付出40亿美元——它买的不是技术，而是产品方法论和对Agent应用场景的深刻理解。

 

Manus会是下一个Instagram还是Oculus？

短期内（3-6个月），观察信号：

• Manus的产品迭代速度是否保持？

• 核心团队是否稳定留在Meta？

• Agent功能是否快速整合到Meta产品中？

中期内（1-2年），关键问题：

• Agent能否成为WhatsApp、Instagram的核心功能？

• Meta能否借此建立AI应用层的领先优势？

• Manus的产品理念能否在Meta生态中开花结果？

有用户担忧：”希望Meta不要搞砸它。Manus是最好的将文本转化为工作成果的Agent。”

也有用户乐观：”Manus的技术如果能覆盖数十亿Meta用户，影响力将远超独立运营。”

 

AI应用的新纪元

无论Manus在Meta的最终命运如何，它已经标志着一个转折点：

从追求技术突破，到追求产品价值。
从聊天机器人时代，到自主Agent时代。
从模型竞赛，到应用革命。

Manus的147万亿tokens、8000万虚拟计算机，不只是使用量数据，更是AI从实验室走向真实生产力场景的证明。

从Monica到Manus，从聊天聚合器到自主Agent，这条演进路径揭示了AI应用的未来方向：更实用、更自主、更深入地嵌入工作流程。

Meta收购Manus，OpenAI推出Operator，Anthropic开发Computer Use，Google打造Project Mariner——科技巨头的集体押注，宣告了Agent时代的到来。

而Manus的故事告诉我们：在这个新时代，会整合比会发明更重要，会用比会做更值钱，理解用户比理解算法更稀缺。

这不是对技术的贬低，而是对产品能力的重新认识。在AI能力快速提升的背景下，应用层的创新空间和商业价值，可能比我们想象的更大。

Manus为AI应用层创业树立了一个样本：不必拥有最强的技术，但必须有最好的产品；不必追求独立到底，但必须创造真实价值。

AI的下一个十年，属于那些真正理解如何让AI创造价值的人。

Manus只是开始。更多的Agent产品正在路上，更深刻的应用变革即将到来。

这是一个属于AI Agent的时代。

 

原文：
https://mp.weixin.qq.com/s/O8B-N4LuN86yIZg9YjCN3Q