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Manus产品合伙人张涛最新分享

发布日期：2025-11-17 17:33:08 浏览次数： 1927

作者：胡言Ray语

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以下内容来自Manus产品合伙人张涛上周在葡萄牙里斯本Web Summit 的分享。

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1uYCgBXEu3

这里分享一个看这类宣讲性质内容的小心得：其实演讲者的内容里有不少深思熟虑的干货的，只是因为本身的宣讲性质，视频会看起来有一丢丢广告成分在里面，这时候用AI工具来帮助“脱水”就比较有价值，笔者用的是自家的创业产品YouNavi（未来会发布），其他工具比如Gemini、ChatGPT也是适用的。

THE CORE

智能体的核心定义与技术架构

定义智能体：超越聊天机器人

演讲明确指出，行业内对“智能体”存在普遍误解，常将其与添加了系统提示的聊天机器人混淆。真正的智能体核心在于自主性（agency）。一个系统必须能够自主思考、自主执行行动，并通过自主观察形成反馈，才能被称为智能体。这种自主性体现在一个不间断的循环中，使其能够应对非结构化和动态变化的任务需求。

无预设工作流的循环架构

与依赖预定义工作流（即为AI设定固定的“第一步、第二步、第三步”）的垂直智能体不同，Manus的通用智能体采用了一种无预设工作流的循环架构。该架构是其实现通用性的技术基石。其核心运行机制如下：

1.任务分配与规划：系统接收任务后，首先自主制定解决问题的计划。

2.预测与执行：基于计划，模型预测下一步应执行的“原子行动”（如编辑文件、运行终端命令、浏览网页等）。

3.专用环境执行：每个任务都在一个独立的云端虚拟机（VM）中运行，该环境为AI提供了独立的计算机资源，包括文件系统、浏览器和终端。

4.观察与反馈：执行行动后，系统从虚拟机环境中获取“观察结果”（如命令输出、网页内容），并将其反馈给模型。

5.循环迭代：模型基于新的观察结果，再次进行规划和预测，持续循环直至任务完成。

这种架构的优势在于将“智能”部分完全交给前沿的大语言模型，而系统本身则专注于提供正确的工具和稳定的执行环境，从而在没有硬编码工作流的情况下，灵活解决多样化任务。

THE STRATEGY

Manus的市场定位

通用Agent赋能普通大众

在行业普遍倾向于开发销售、营销等“垂直Agent”的背景下，Manus选择了打造“通用Agent”的差异化路径。其核心目标是将AI的编码和自动化能力赋予完全不懂编程的普通用户，而非服务于已有大量高级工具的工程师群体。这一战略决策旨在通过单一产品解决用户多样化的长尾任务，覆盖更广泛的用户基础。

Manus的市场策略聚焦于开发“通用智能体”，旨在为不具备编程能力的普通大众赋能，解决多样化的长尾任务，而非仅为工程师或特定垂直行业（如销售、营销）开发专用工具。

THE FRONTIERS

Manus未来发展的三大前沿

演讲者基于实践经验，提出了驱动Agentic AI未来发展的三个前沿方向。这三个方向共同构成了通往更强大、更自主AI的蓝图：

原子能力 (Atomic Capabilities)

核心概念：扩展AI可用的基础工具集。每一个新工具如同一个“原子”，可以被AI自由组合。

关键举措与影响：增加新工具（如图像识别、操作系统接口、外部服务API）会产生“网络效应”，以非线性的方式解锁大量开发者未预料到的新应用场景。例如，“查看图像”工具最初用于检查生成结果，但AI自发地用其在网页开发中进行布局验证。

基础设施 (Infrastructure)

核心概念：构建支持长时间、高并发复杂任务的底层架构。

关键举措与影响：开发新型基础设施，支持任务运行数小时乃至数天；通过将大型任务分解为并行运行的独立子任务，大幅提升系统的可靠性与执行速度。这将使处理“广泛研究”等大规模并发任务成为可能。

主动性 (Proactiveness)

核心概念：使智能体能主动为用户工作，而非被动地响应指令。这是实现完全自主的终极形态。

关键举措与影响：推动AI在后台7x24小时不间断运行，主动预测用户需求并在用户下达指令前完成工作。这标志着智能体从一个“被动工具”向一个“主动助手”的根本转变，将极大提升用户生产力。

THE ADOPTION

采纳AI的思维转变与障碍

思维框架：增强而非替代

演讲重点强调，企业在采纳AI时应避免陷入“替代人类”的思维误区。这种思维模式往往导致从风险控制的角度出发，由于当前AI的局限性无法100%完美替代现有工作流，项目最终会被搁置。

正确的思维模式应是“增强人类”（Augment Human）。该模式从收益角度出发，思考如何利用AI的优势来赋能顶尖人才，让人与AI协作创造更大的价值。这不仅降低了采纳门槛，也更能释放AI的潜力。采纳AI的关键思维转变：企业成功集成AI的关键在于思维模式的转变，即从“替代人类”的风险控制视角，转向“增强人类”的效益驱动视角，专注于人机协作带来的增益。

亟待克服的三大障碍

为实现Agentic AI的广泛应用，行业需要共同克服以下三个主要障碍：

1. 共享上下文的恐惧: 用户对向AI分享个人数据（如邮件、文档）以提供完整工作上下文存在普遍的隐私和安全顾虑。行业需要构建更安全、可信的数据共享协议与服务。

2. 缺乏为AI设计的工具: 当前的互联网服务和API大多是为人类开发者设计的。未来需要出现专门为AI智能体设计的服务和接口，以实现更高效、更可靠的自动化操作。

3. 人类的协作适应: 与AI协作是一种需要后天学习的“新素养”。人们需要刻意练习，Manus要求所有员工在接到工作任务后优先交给Manus Agent处理，并适应与AI协同工作的思维模式。这如同学习驾驶或操作电脑，是适应新时代生产力工具的必要过程。