数十亿美元的秘密：Manus与它的8个“非共识”判断

今天，Manus 正式宣布加入 Meta。

据《晚点 LatePost》报道，这笔收购的金额高达数十亿美元，是 Meta 成立以来仅次于 WhatsApp 和 Scale AI 的第三大收购。

这是一场典型的“闪电战”。在 Meta 出手前，Manus 正以 20 亿美元的估值寻求新一轮融资，而 Meta 仅用了十余天就敲定了这笔巨额交易。交易完成后，Manus 创始人肖弘将出任 Meta 副总裁，其核心技术团队将整体并入 Meta AI 部门。

Meta 如此急迫地将这支团队收入囊中，看中的不仅是代码，更是他们对 AI 独特的思考方式。

回顾过去一年，Manus 团队像一群站在新大陆边缘的探险家，分享了许多充满洞见的声音，从产品哲学到竞争策略。

在这里，我们整理了8个最有价值、甚至有些“反常识”的观点。

为什么是 Manus？这数十亿美元的答案，其实早已写在他们过往的每一次表达里。

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从浏览器到Manus

Manus 的诞生，其实源于一次昂贵的“试错”。

在此之前，团队曾开发了一款 AI 浏览器，产品形态酷似后来的 Arc Dia 和 Perplexity Comet，成熟度极高，甚至已经到了上线前一周。

在很多人看来，风口上的AI浏览器是一个更好的选择。但就发布的最后关头，这个项目被叫停了。

原因源于团队观察到的一个神奇现象：AI特别擅长操纵浏览器，甚至擅长到开始和人“打架”。

这就完全颠覆了AI浏览器的逻辑。这种感觉就像你的实习生不带电脑来上班，非要抢你的电脑干活。

于是第一条结论出现了：AI很擅长用电脑，但它不该用你的电脑，它应该用它自己的电脑。

这直接决定了 Manus 后来的样子：不仅仅是个聊天框，而是在云端给 AI 甚至配了个虚拟机。Agent 必须在云端有一个独立的运行环境，不干扰用户。

第二个关键刺激来自Cursor。

去年6月Cursor出现后，Manus合伙人张涛发现，不会写代码的同事、甚至家人开始用Cursor解决生活问题，比如他的妻子会用Cursor把一个视频文件从MP4转成MP3。

这让他们意识到一件事情：AI coding的收益第一次落到了非工程师的头上。

很多人看到Cursor就想做“更强的工程师工具”。他们的判断相反：世界已经有太多服务工程师的fancy（花哨）工具了，工程师并不需要另一个更fancy的工具。真正的大机会是把AI coding民主化，把编程这种调用世界的方式，交给每一个普通人。

于是第二条结论出现了：AI coding的潜能要被民主化，让非coder也能享受红利。

把这两条经验合起来，才最终勾勒出了Manus最初的形态：

AI要有自己的电脑（云端环境、虚拟机、可操控工具链），普通人也能用AI去写代码并完成更多复杂的任务。

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做 Hao123 ，还是做百度

Manus 团队在立项之初就做了一个极其关键、在当时看来甚至有点反直觉的决定：坚持做“通用”Agent。

肖弘用了一个非常精妙的类比：

垂直 Agent 就像 Hao123： 是开发者预设好的一个个坑位。你把功能像链接一样堆上去，用户只能在圈好的地里打转。这种模式看似精准，其实很快就到了进化的天花板。

通用 Agent 就像百度： 先做一个能理解一切的“框”。让用户随便输，当发现几百万人都在搜“怎么订票”时，再反向优化出一个“订票卡片”。

这个认知在当时还是非常具有前瞻性的。当时，行业里充满了“垂直 Agent”的声音（比如旅行规划 Agent），但 Manus 团队笃定：Agent 必须先通用，才能真正存活。否则，垂直场景高昂的获客成本会压垮整个商业模型。

这个认知的种子，其实是在做 Monica 时埋下的。

有一次，肖弘跟有赞创始人白鸦交流，他说想把 Monica 的功能集成做到极致。白鸦回了一句非常有启发性的话：“Red，极致是不够的，个性化才够。做到极致你就是 Hao123，做到个性化你才是 Google。”

后来，Manus团队花了很多时间研究来研究这句话，并最终应用到了Manus上。

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模型能力在进化，“壳”也需要进化

在今年3月的一个采访里，肖弘提出了一个深刻的行业观察：模型在进化，承载它的“壳”也必须进化。

在他看来，每一代模型能力的跃升，都需要一个新的产品形态来释放其价值。

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最早的是Jasper ，交互是填空；

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ChatGPT 是对话框；

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Monica 是自带 Context 的侧边栏；

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Cursor 是能直接改写代码的 Editor；

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Manus 是拥有独立云端环境的 Agent；

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这就是 AI 时代的“安迪-比尔定律”：硬件（模型）给出的红利，会被软件（产品形态）吃掉。 而 Manus，就是那个试图吃掉新一代模型红利的“壳”。

在“壳”设计里，产品的交互界面，被认为是决定用户接受度的关键。

在讨论 UI 时，团队对 Devin 的界面进行了批判性思考。Devin 把 Planner、Shell、Browser 一股脑堆在屏幕上，对非技术用户来说是巨大的认知负担。

Manus 提出了“渐进式披露”和“操作系统隐喻”的理念：

渐进式披露：默认界面应该极其简洁，就像 Google 的搜索框。随着任务展开，需要的工具（Shell, Browser）才像“浮出水面”一样出现。

操作系统隐喻: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。

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信任的哲学：Less Structure, More Intelligence

在 Workflow 盛行的3月份，Manus 选择了另一条路：Zero Predefined Workflow（零预设工作流）。

产品经理很容易静态地去看现在的技术进展，只想说“我要去解决用户问题”。但在Manus 团队则更愿意用更发展的眼光去看问题，比如这个问题「下一代模型可能就搞定了」。

当你把智能真正交还给模型，魔法才会发生。AI处理长尾任务的能力，往往比人类精心设计的流程还要好。这是一个关于信任的哲学：与其试图控制 AI 的每一步，不如相信 Intelligence 本身的力量。

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Agent 的竞争，是系统的竞争

所有Agent 公司都面临一个终极拷问：OpenAI下场，你怎么办？

Manus 团队认为，模型公司下场并非稳操胜券。

直接原因是，模型公司只能用自己的模型，既是优势也是桎梏。

Manus可以在任务的每一步调用最适合的模型：搜索用 Gemini，推理用 GPT-5，写代码用 Claude。这种灵活性是 ChatGPT 的产品经理无法拥有的。

更深层次的原因是，他们认为，Agent 的竞争本质上是系统级的竞争。

Agent与AGI最大的不同是，它除了用户和模型，还引入了第三个关键元素——环境。

这个「环境」的概念会因智能体类型不同而变化，比如在设计型Agent里，环境可能是一个画布或一段代码；而在Manus这里，目标是让Agent出现在虚拟机甚至整个互联网中。

这意味着，Agent比拼的不只是模型能力，而是如何构建外围的环境、如何准备工具体系。

他们认为，这里面有太多工程工作可以做了。

举个例子，当前市面上 Agent 产品（如 Devin）最大的短板在于其「一次性」的会话机制。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。

在Manus 团队看来，实现登录状态持久化，就成了实现真正「代理」的基石。Agent 必须能够保持在各种网站上的登录状态，避免每次都需要用户手动介入。

这样一来，用户只需登录一次，Agent 就能长期代表用户进行操作。

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看见，比第一名更重要

Manus成功，在于在正确的时间交付了一个正确的产品。

Manus 在早期吃到了自然流量的红利，但也清醒地意识到其中的陷阱。

自然流量吸引的是“创新者”和“早期采用者”，他们宽容、好奇、热衷尝鲜。但要跨越鸿沟进入大众市场，规则完全不同。大众不关心你是不是“第一个通用智能体”，他们只关心：你能为我做什么？

那你就要思考，在什么媒体和渠道，用什么方式把最有效的信息传递给他们？做营销的关键是信息传递效率，而不是简单地花钱。

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产品体验，亲力亲为

在Manus 团队采访里，提到很关键的一点是，核心团队永远亲自抓住产品最核心的体验部分。

最初决定做这件事情来自于核心成员之间的共识，但在产品没有做出来前，这种共识只存在于我们几个人的脑海里。如果让更多人来执行，没有足够的上下文和直觉，就很容易走偏。

所以从写Manus第一行代码开始到开发前四十天，这个项目一共只有五个人。

这样做的好处就是高度对齐、沟通极其高效。无论是每个prompt怎么写，虚拟机的整体技术框架怎么设计，产品交互细节怎么打磨，都只在这五个人的范围里，非常顺畅。

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用博弈论思考，而非简单的逻辑推理

对于 AI 创业者，肖弘给出了一个终极建议：用博弈的方式思考，而不是逻辑推理。

逻辑推理是线性的：Google 技术最强，所以 Google一定会赢。

博弈思考是动态的：因为 OpenAI 的存在，Google 的策略被迫改变了；因为你的出现，巨头的决策逻辑也会发生变化。

创业不是在真空中解题，而是在一个多方博弈的生态系统中寻找生态位。

就像如果当年有一个强大的第三方做出了 ChatGPT，OpenAI 也许就会选择成为一家纯粹的 Platform Company。

Founder 必须具备这种上帝视角：看见变量，预判博弈，然后果断落子。

文/朗朗、林白

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