一场关于Manus的闭门会议纪要:谷歌前主管、顶级VC和SaaS产品负责人说了什么?

AI资讯 20小时前 charles
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过去一周,AI创投圈的目光被一份略显另类的万字长文牢牢锁住。主角是Manus,一家曾被寄予厚望的明星Agent创业公司;背景是其刚刚清空国内社交媒体,决然“撤出”中国市场的商业动作。


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然而,创始人季逸超发布的这篇题为《AI智能体的上下文工程:来自构建Manus的教训》的博客,却巧妙地避开了所有关于裁员、迁址、商业模式的敏感话题,选择了一场纯粹到近乎“枯燥”的技术复盘。


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这番“答非所问”,在行业内激起了远比新闻本身更复杂的涟漪。有人视其为天才的技术献祭,有人斥其为回避问题的公关辞令。为此,我们紧急组织了一场闭门快评会,链接了三位身处硅谷风暴中心的一线专家。他们分别代表着“资本”、“技术”和“产品”这三个决定AI项目成败的关键视角。


以下是这场对话的详细纪要。我们相信,他们从各自实战经验中提炼出的观点,能为您提供一些帮助。


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一位专注AI应用层的硅谷VC合伙人


“当我花一个小时读完这篇长文,我的第一感觉不是在读技术博客,而是在看一份精心撰写、逻辑缜密的‘反向路演’(Reverse Pitch)。它没有问我要钱,却句句都在告诉我‘为什么未来应该投我’。这比我最近看过的90%的商业计划书都要高明。


为什么这么说?我们可以从投资人的视角,把这篇长文拆解成三个核心价值主张:


首先,是‘战略性务实’,主动摆脱了资本泡沫的绑架。


过去一年,太多团队为了融资,把故事讲得天花乱坠,动辄就要‘重新定义’、‘自研基座’。这在资本充裕时是有效的叙事,但在今天,理性的投资人最怕的就是无谓的烧钱。季逸超开篇就坦承基于上一段创业经历,决定放弃自研模型。


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这在投资人听来,无异于一份‘资本效率承诺书’。它传递的信号是:我们团队深刻理解边界,懂得聚焦,不会将宝贵的资金浪费在赢不了的军备竞赛上,而是要用在刀刃上。这种基于惨痛教训的清醒,本身就是一种宝贵的资产。


其次,是用‘过程性资产’重新定义了技术护城河。


这篇文章最精彩的部分,在于他毫不避讳地展示了团队所经历的4次底层框架重构。这在很多创业者看来是‘弯路’,但在我们懂行的投资人看来,这恰恰是团队最宝贵的‘过程性资产’。为什么?因为在AI应用层,最终的产品形态或许可以被模仿,但通往这个产品形态过程中所积累的、对于失败的深刻理解(know-how of failure)是无法被复制的


他等于是在告诉我们:‘所有你们能想到的、通往稳定Agent的简单路径,我们都试过了,并且都失败了。我们现在选择的这条看似复杂的路,是唯一走得通的路。’这种由无数次试错沉淀下来的工程经验,才是应对大模型不确定性的真正壁垒。评估这种壁垒,你无法通过看代码或产品demo,只能通过和真正懂行的工程师对话来验证。


最后,是为‘全球化叙事’找到了一个坚实的技术支点。


他通篇讲的‘上下文工程’(Context Engineering),其实是在回答一个根本性的问题:在后大模型时代,AI公司的核心竞争力是什么?他的答案是:将模糊的人类意图,精准翻译成机器可稳定执行的工作流的能力。这是一种普适性的、跨越文化和市场的核心能力。


通过将公司的核心价值锚定在这样一个纯粹的技术概念上,他巧妙地将其撤出中国的商业行为,从一个区域性的‘战败’,重塑为一个全球性的‘战略转移’。他等于在说:‘我们锤炼出的这套工程技术,在中国市场这片红海里无法获得与之匹配的商业回报,所以我们要去北美,寻找更成熟的企业软件市场和更优质的付费客户来验证它的价值。’这让整个故事的格局瞬间打开,也为下一轮的国际融资铺平了道路。


所以,总的来说,这篇长文是一次卓越的预期管理和价值重塑。它过滤掉了那些只想听短期商业故事的投机者,而精准地吸引了那些有耐心、能理解深度技术价值的长期资本。”


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一位Google前AI Infra技术主管


“读这篇文章,我有一种强烈的亲切感,因为它太像我们内部的Post-mortem(事后复盘报告)了。每一个踩过的坑,每一个看似奇怪的决策,背后都是血淋淋的工程现实。我可以负责任地说,季逸超描述的挑战,不是Manus一家的,而是整个行业在构建可用、可靠的Agent系统时共同面临的‘结构性困境’。

我愿意将‘上下文工程’这个概念,更进一步地解释为 ‘AI时代的确定性编排艺术’。

大家必须明白,当前的大模型,本质上是一个极其强大的、但不稳定的‘概率引擎’。你每一次调用它,都像是在开一个‘盲盒’,结果可能惊艳,也可能离谱。而Agent的使命,恰恰是要求在一系列连续的、相互依赖的步骤中,实现‘确定性’的结果。这两者之间存在着巨大的矛盾。

如何解决?Manus的4次迭代,其实就是一部与这种‘不确定性’搏斗的史诗:

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第一阶段,可能是天真的‘提示词工程’。 以为靠一些精巧的prompt,就能让模型指哪打哪。很快就会发现,对于复杂任务,这套方法脆弱不堪,模型稍微‘自由发挥’一下,整个任务链就崩溃了。

第二阶段,引入‘工具调用’(Tool Calling)和‘状态机’。 这是业界的标准进步。开始让模型不再是唯一的执行者,而是变成一个‘调度员’,去调用更稳定的外部API或内部函数来完成确定性任务。但这立刻带来了新的问题:如何管理任务状态?如何从工具执行失败中恢复?这需要复杂的工程设计。

第三阶段,构建‘反思’与‘验证’循环。 就像文中所说,Agent需要能‘反思’自己的行为,评估任务的完成度,甚至主动进行修正。这在学术上叫ReAct (Reason + Act)框架。但工程实现上,这意味着更高的延迟、更复杂的逻辑和指数级增长的Token消耗。成本和性能的平衡,成了一场噩梦。

第四阶段,也就是他们现在的‘局部最优解’。 即,将一个大任务,拆解成多个由不同‘子Agent’负责的模块。每个子Agent的职责更单一,其内部的‘上下文’也更可控。比如,一个Agent专门负责理解用户意图,一个专门负责规划步骤,一个专门负责调用工具,还有一个专门负责生成最终报告。它们之间通过高度结构化的数据进行通信。这极大地增加了系统的复杂性,但换来了稳定性和可维护性的提升。

所以,不要再简单地把AI应用开发等同于‘调API’了。真正的挑战,在于你如何用传统的、确定性的软件工程方法,去驾驭一个充满不确定性的AI核心。这需要一种全新的工程师画像:他们既要懂算法和模型,又要精通分布式系统、状态管理和鲁棒性工程。

季逸超把这个过程公开,是对整个行业的一次巨大贡献。它告诉所有人:在通往AGI(通用人工智能)的漫长道路上,我们首先需要解决的,是无数个具体、繁琐、甚至有点‘脏’的工程问题。谁能在这里建立起体系化的优势,谁才能在AI应用的长跑中活下来。

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一家北美头部SaaS公司AI产品负责人


“如果说前两位专家解读了‘如何做’和‘做得好不好’,那我更关心的是 ‘为谁做’和‘值不值得做’。这篇长文,在我看来,是一份典型的‘产品战略失败复盘’与‘未来产品路径宣言’。

其核心,是从‘横向通用工具’到‘纵向深度解决方案’的艰难转型。

过去几年,受ChatGPT成功的冲击,太多团队(包括早期的Manus)都陷入了一个‘水平陷阱’:试图打造一个无所不能的通用AI助理。这个故事在吸引眼球和早期用户上很有效,但在商业化上却是一条死路。为什么?

价值模糊: 一个什么都能做的工具,往往意味着在任何一个具体场景下,它都做得不够好。用户很难为其定义一个清晰的、不可替代的价值。它很酷,但不是必需品。

信任赤字: 对于企业级用户来说,他们无法将核心工作流托付给一个行为不可预测的‘黑盒’。通用Agent的‘自由发挥’是商业应用中的天敌。

付费困难: 用户愿意为解决一个‘具体痛点’付费,但很难为一个‘通用能力’付费。你很难去衡量它到底帮你节省了多少时间,或创造了多少价值。

Manus的经历,完美印证了这一点。而季逸超长文中反复强调的‘上下文工程’,从产品经理的视角翻译过来,就是 ‘构建深度嵌入用户工作流的垂直解决方案’。

‘上下文’是什么?

对于一个软件开发者,上下文就是他的整个代码库、API文档、项目管理工具。
对于一个金融分析师,上下文就是他的彭博终端、公司财报数据库、宏观经济模型。
对于一个律师,上下文就是他正在处理的案件卷宗、相关的法律条文和判例库。

未来的AI Agent,必然不是一个独立的APP,而是像水和电一样,无缝融入到这些已有的、成熟的专业软件和工作流之中。 这要求Agent必须放弃通用性,转而追求在某个垂直领域的极致深度和可靠性。

这个战略转型,也完美解释了他们‘撤出中国,转战海外’的商业决策。这并非两种市场的优劣之分,而是两种‘产品-市场匹配’(Product-Market Fit)逻辑的选择。

国内市场在C端应用创新上领先,但在B端企业软件的付费习惯和成熟度上,与北美市场存在差异。对于一个需要深度集成、高客单价、长销售周期的垂直SaaS产品来说,北美无疑是现阶段更容易找到‘种子用户’和实现‘价值验证’的土壤。

因此,Manus的故事给所有AI产品人的启示是:不要再迷恋于构建下一个‘贾维斯’。沉下心来,选择一个你足够了解的垂直行业,去真正理解那个行业从业者的‘上下文’,用AI技术为他们打造一把无可替代的‘手术刀’,而不是另一把华而不实的‘瑞士军刀’。这才是AI应用层商业化的真正出路。”


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听完这三位专家的深度剖析,我们再回头看Manus事件,它已不再是一个孤立的商业新闻,而成为了一个棱镜,折射出当前AI应用浪潮下,资本、技术与产品之间复杂而深刻的联动关系。


我们发现,真正高价值的洞察,往往具备三个特征:


多元视角: 单一维度的信息是片面的,只有将不同领域的专家智慧进行碰撞,才能拼凑出完整的真相。

源于实战: 理论分析头头是道,但远不如亲历者一句“这个坑我们踩过”来得有价值。

指向行动: 真正的洞察不是为了增加谈资,而是为了帮助您在下一个决策路口,做出更优的选择。


当您的团队为技术路线争论不休时,当您的投资决策悬而未决时,当您的产品战略陷入迷雾时……请记住,您所面临的困惑,或许正是某位专家早已跨越的征途。我们相信:真实的一手经验,永远来自正在推动行业变革的人本身


硅兔君拥有超过30,000名来自硅谷一线的大厂高管、核心技术专家、知名高校教授与创业者。他们不仅拥有深厚的行业经验,更深度参与着产业变革,具备鲜活、可信的一手洞察。

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