26.Manus争议背后：FOMO、野心、失控，但，人均Leader的时代要来了！

摘要

• 卫诗婕的核心判断是，Manus未必是“全球首个通用AI Agent”，却是AI应用叙事真正破圈的标志性产品。 2023—2024年由基础模型主导的单线叙事暂告一段落，2025年将进入模型与Agent双线并行；它最直接的贡献，是让资本和用户看到Agent“原来可以长成这样”。
• Manus的巨大争议，源于产品定位、稀缺邀请码和超预期传播叠加后的失控。 产品定位为“全球首个通用AI Agent”，却既未准备好承接公众流量，也没有充分开放给开发者检验；大量未试用产品的媒体和KOL率先冠以“AI Agent的DeepSeek时刻”，加剧了传播争议和营销质疑。
• 李国豪的技术判断是：Manus在概念上肯定不是全球第一个通用AI智能体，但可能是第一个“把它做得很不错”的产品。 浏览器和Ubuntu虚拟机等技术在研究领域早有实践；Manus还组合了搜索、PDF解析和terminal等工具，真正值得关注的是系统整合与用户体验。他甚至认为，“他们产品能力确实做得不错，我觉得比OpenAI的产品能力都做得要好。”
• “三小时复刻Manus平替版”混淆了搭出原型与完成产品之间的距离。 借助开源工具 Browser Use，“用不了三小时，可能很快几分钟就可以做得出来”，但李国豪强调做到Manus的水准仍有差距；Manus合伙人张涛把剩余工作称为“可能还差了99%”，涉及数据、模型、架构和工程。
• 把Manus贬为“套壳”忽略了AI产业必要的分工，也低估了产品层创新的价值。 肖弘的表述是，壳要把模型创新“封装成用户最能感知的样子”；不必让所有公司都训练基础模型，围绕场景、需求和体验建立产品，本身就是独立价值。
• Manus之于Agent创业者，可能类似DeepSeek之于中国大模型团队：未必在技术概念上首创，却集中释放了全赛道的注意力红利。 卫诗婕认为，资本关注带来更多可能，用户关注则降低解释成本；风险是行业只剩一个“超级明星”，而技术演进本来就会持续上演追赶与被超越。
• Agent继续演进后，人的角色可能更多转向拆解目标、配置分工和激发数字员工。 李国豪判断Manus背后可能已带有multi-agent色彩，例如由通义千问训练而来的模型负责规划、Claude 3.5负责执行；卫诗婕由此提出，“未来可能是一个人人皆Leader的时代”，coaching能力会比单点执行更重要。

精读

1. Manus把AI从“会聊天”推向“会行动”

• 卫诗婕对Agent的定义很直接：chatbot用语言交互，Agent则用行动与物理世界交互。用户说“帮我建一个网站”，它不只给建议，还要操作电脑或网络，真正完成设计和创建。

• 基于大语言模型的Agent有三层能力：自主规划任务路径，按步骤执行动作，并在反复交互中形成记忆、自我学习。理想状态下，它会从需要指导的“实习生”逐渐变成更懂用户的“资深员工”。

• 在3月13日夸克也发布AI Agent的节点上，卫诗婕判断，2023—2024年围绕模型的单一技术叙事暂告一段落。不是模型竞争消失，而是2025年开始，模型与AI应用、AI Agent将“双线并行”。

2. “全球首个”与稀缺邀请码放大了传播争议

• 3月6日，Manus突然刷屏朋友圈和科技媒体。卫诗婕认识创始团队，也曾是其产品Monica的年费用户，因此第一反应是高兴；但她很快发现，自己拿不到邀请码，6号中午几乎所有媒体也没有拿到，后来还得知很多第一批发声的媒体同样没有邀请码。

• 最具代表性的传播标签是“AI Agent的DeepSeek时刻”。卫诗婕追问一位前同行：“你们没有试用过，怎么知道它这么好？”没有得到具体答案；而“全球首个通用AI Agent”又是连头部模型公司都未使用的高帽，公开视频里的写程序、筛简历、做网页仍只是demo，不能代替真正落地、量产并让大家感知到的产品。

• 卫诗婕把这次失控类比自己做社会记者时采访的“罗尔事件”：一篇白血病患儿求助文意外筹得数百万元，随后又因实际费用争议遭遇“诈捐”反噬。当事人的动机、传播结果和公众叙事迅速分离，舆论爆发后“几乎没有人能够再去分辨哪个是噪音”。

• 她与《屠龙之术》主编张明浩等人的推测——明确只是尚未向核心团队核实的推演——是Manus原本只想让少量亲友测试成果，服务器成本也不允许大规模开放，爆红后甚至被服务器拥堵挤崩。问题在于：极少的邀请码、极高的定位与视频demo组合在一起，发布动作显得“有一点拧巴”。

3. 发布失序不等于产品没有真东西

• Manus所谓“通用”的产品主张，是不预设固定工作流，让Agent自行决定任务应按A-B-C-D-E还是其他路径推进，对应“Less Structure, More Intelligence”。卫诗婕认为可以把它理解为实现了“一定程度上的通用”，但定位仍应更谨慎。

• 卫诗婕介绍，OpenManus是国内活跃的Agent社区，也是这次热潮中最快复刻出Manus的团队之一，其开源AI Agent框架当时在全球开源框架中排名第一；李国豪本人是牛津大学博士后。

• 李国豪从研究视角给出关键降温：“我当然不认为他们是全球第一个通用的AI Agent。”浏览器和Ubuntu虚拟机等技术在研究领域早有实践，Anthropic发布的Computer Use也采用浏览器交互，因此概念首创站不住脚。

• 但李国豪紧接着给出产品层肯定：Manus也许是全球第一个把通用AI智能体“做得很不错”的产品，组合了Ubuntu虚拟机、搜索引擎、PDF解析和terminal等工具，整体能力值得借鉴。“我觉得比OpenAI的产品能力都做得要好。”

• 卫诗婕保留了批评者的对照：DeepSeek先由V3震动海外开发者社区，再由R1进入美国媒体与政界，最后带动国内舆论；Manus首轮声量却来自清一色的媒体、自媒体和KOL。骆一航的建议是：产品准备好就大方开放，没准备好也不必用邀请码刻意营造饥饿效应。

4. 几分钟能复刻外形，剩下99%关乎体验

• 面对“开源界凌晨核爆攻击，三小时复刻Manus平替版”的说法，李国豪解释，使用YC创业公司开发的开源工具 Browser Use，搭出类似产品“用不了三小时”，可能很快几分钟就可以做得出来；但这说明的只是搭出类似产品的门槛不高，不能证明已经达到Manus的效果。

• Manus合伙人张涛在公开信中的态度同样坦率：“我们没有秘密。”复现其实并不难，真正难的是达到相同体验与水准；他估计模仿者“可能还差了99%的工作”，并预告团队未来还会开源一些“小花活”。

• 卫诗婕从Manus首席科学家的上线分享中提炼出这99%的来源：足够优质的数据、足够智能的模型、足够灵活的架构，以及足够扎实的工程。她认为，这四个要素是让Agent产品出现自然涌现能力的前提。

5. “套壳”不是原罪，注意力本身也能建设生态

• 卫诗婕反对用“套壳”一词直接否定AI应用：不可能也没必要让所有团队都训练基础模型。有人提供模型能力，另一些人寻找场景和需求、改善用户体验，这是产业生态的正常分工。

• 肖弘对“壳”的辩护更具体：它要把模型技术的创新点“以用户可感知的方式展示出来”，再把能力封装成用户最能感知的样子。Manus是否首创技术可以争论，但产品层创新价值不应因此被抹去。

• 卫诗婕用DeepSeek之后Qwen被重新看见作类比：Qwen此前在海外开发者社区已有口碑，却是在DeepSeek全球爆火后，获得更广泛关注乃至价值重估。类似地，所有Agent团队都可能受益于Manus带来的资本注意力；用户注意力则降低了行业的解释成本。

• 她同时承认“超级明星”会遮蔽同行，但认为这不是Manus一家的责任。更根本的问题是一个热衷“造神和毁神”的舆论环境；在技术演进期，追赶与被超越会持续反复发生，媒体和公众需要对技术保持尊重、判断力与耐心。

6. Multi-agent与“人人皆Leader”的可能

• 卫诗婕介绍，OpenManus团队发表了世界上第1篇关于multi-agent的论文。Single agent像一个数字员工，multi-agent则是一群能够协作、交流，甚至争论和竞争的数字员工。人与AI的协作对象可能从单一代理扩展为一支代理团队。

• 根据Manus公开信息，李国豪认为它“某种意义上可能”走的是multi-agent路线：多个模型承担不同角色，例如先由一个由通义千问训练而来的模型规划任务，再由Claude 3.5执行。

• 卫诗婕由此联想到coaching：未来人需要学习激发他人潜能，把目标拆成团队可分工、可协作的任务，并具备同理心与换位思考。她因此积极地想象，未来可能是一个“人人皆Leader”的时代。