本文來自微信公眾號：硅兔君，作者：硅兔君，原文標(biāo)題：《一場關(guān)于Manus的閉門會議紀(jì)要：谷歌前主管、頂級VC和SaaS產(chǎn)品負(fù)責(zé)人說了什么？》

過去一周，AI創(chuàng)投圈的目光被一份略顯另類的萬字長文牢牢鎖住。主角是Manus，一家曾被寄予厚望的明星Agent創(chuàng)業(yè)公司；背景是其剛剛清空國內(nèi)社交媒體，決然“撤出”中國市場的商業(yè)動作。

然而，創(chuàng)始人季逸超發(fā)布的這篇題為《AI智能體的上下文工程：來自構(gòu)建Manus的教訓(xùn)》的博客，卻巧妙地避開了所有關(guān)于裁員、遷址、商業(yè)模式的敏感話題，選擇了一場純粹到近乎“枯燥”的技術(shù)復(fù)盤。

這番“答非所問”，在行業(yè)內(nèi)激起了遠(yuǎn)比新聞本身更復(fù)雜的漣漪。有人視其為天才的技術(shù)獻(xiàn)祭，有人斥其為回避問題的公關(guān)辭令。為此，我們緊急組織了一場閉門快評會，鏈接了三位身處硅谷風(fēng)暴中心的一線專家。他們分別代表著“資本”、“技術(shù)”和“產(chǎn)品”這三個決定AI項目成敗的關(guān)鍵視角。

以下是這場對話的詳細(xì)紀(jì)要。我們相信，他們從各自實戰(zhàn)經(jīng)驗中提煉出的觀點，能為您提供一些幫助。

一、一位專注AI應(yīng)用層的硅谷VC合伙人

“當(dāng)我花一個小時讀完這篇長文，我的第一感覺不是在讀技術(shù)博客，而是在看一份精心撰寫、邏輯縝密的‘反向路演’（Reverse Pitch）。它沒有問我要錢，卻句句都在告訴我‘為什么未來應(yīng)該投我’。這比我最近看過的90%的商業(yè)計劃書都要高明。

為什么這么說？我們可以從投資人的視角，把這篇長文拆解成三個核心價值主張：

首先，是‘戰(zhàn)略性務(wù)實’，主動擺脫了資本泡沫的綁架。

過去一年，太多團隊為了融資，把故事講得天花亂墜，動輒就要‘重新定義’、‘自研基座’。這在資本充裕時是有效的敘事，但在今天，理性的投資人最怕的就是無謂地?zé)X。季逸超開篇就坦承基于上一段創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷，決定放棄自研模型。

這在投資人聽來，無異于一份‘資本效率承諾書’。它傳遞的信號是：我們團隊深刻理解邊界，懂得聚焦，不會將寶貴的資金浪費在贏不了的軍備競賽上，而是要用在刀刃上。這種基于慘痛教訓(xùn)的清醒，本身就是一種寶貴的資產(chǎn)。

其次，是用‘過程性資產(chǎn)’重新定義了技術(shù)護(hù)城河。

這篇文章最精彩的部分，在于他毫不避諱地展示了團隊所經(jīng)歷的4次底層框架重構(gòu)。這在很多創(chuàng)業(yè)者看來是‘彎路’，但在我們懂行的投資人看來，這恰恰是團隊最寶貴的‘過程性資產(chǎn)’。為什么？因為在AI應(yīng)用層，最終的產(chǎn)品形態(tài)或許可以被模仿，但通往這個產(chǎn)品形態(tài)過程中所積累的、對于失敗的深刻理解（know-how of failure）是無法被復(fù)制的

他等于是在告訴我們：‘所有你們能想到的、通往穩(wěn)定Agent的簡單路徑，我們都試過了，并且都失敗了。我們現(xiàn)在選擇的這條看似復(fù)雜的路，是唯一走得通的路。’這種由無數(shù)次試錯沉淀下來的工程經(jīng)驗，才是應(yīng)對大模型不確定性的真正壁壘。評估這種壁壘，你無法通過看代碼或產(chǎn)品demo，只能通過和真正懂行的工程師對話來驗證。

最后，是為‘全球化敘事’找到了一個堅實的技術(shù)支點。

他通篇講的‘上下文工程’（Context Engineering），其實是在回答一個根本性的問題：在后大模型時代，AI公司的核心競爭力是什么？他的答案是：將模糊的人類意圖，精準(zhǔn)翻譯成機器可穩(wěn)定執(zhí)行的工作流的能力。這是一種普適性的、跨越文化和市場的核心能力。

通過將公司的核心價值錨定在這樣一個純粹的技術(shù)概念上，他巧妙地將其撤出中國的商業(yè)行為，從一個區(qū)域性的‘戰(zhàn)敗’，重塑為一個全球性的‘戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移’。

他等于在說：‘我們錘煉出的這套工程技術(shù)，在中國市場這片紅海里無法獲得與之匹配的商業(yè)回報，所以我們要去北美，尋找更成熟的企業(yè)軟件市場和更優(yōu)質(zhì)的付費客戶來驗證它的價值。’這讓整個故事的格局瞬間打開，也為下一輪的國際融資鋪平了道路。

所以，總的來說，這篇長文是一次卓越的預(yù)期管理和價值重塑。它過濾掉了那些只想聽短期商業(yè)故事的投機者，而精準(zhǔn)地吸引了那些有耐心、能理解深度技術(shù)價值的長期資本。”

二、一位Google前AI Infra技術(shù)主管

“讀這篇文章，我有一種強烈的親切感，因為它太像我們內(nèi)部的Post-mortem（事后復(fù)盤報告）了。每一個踩過的坑，每一個看似奇怪的決策，背后都是血淋淋的工程現(xiàn)實。我可以負(fù)責(zé)任地說，季逸超描述的挑戰(zhàn)，不是Manus一家的，而是整個行業(yè)在構(gòu)建可用、可靠的Agent系統(tǒng)時共同面臨的‘結(jié)構(gòu)性困境’。

我愿意將‘上下文工程’這個概念，更進(jìn)一步地解釋為‘AI時代的確定性編排藝術(shù)’。

大家必須明白，當(dāng)前的大模型，本質(zhì)上是一個極其強大的、但不穩(wěn)定的‘概率引擎’。你每一次調(diào)用它，都像是在開一個‘盲盒’，結(jié)果可能驚艷，也可能離譜。而Agent的使命，恰恰是要求在一系列連續(xù)的、相互依賴的步驟中，實現(xiàn)‘確定性’的結(jié)果。這兩者之間存在著巨大的矛盾。

如何解決？Manus的4次迭代，其實就是一部與這種‘不確定性’搏斗的史詩：

第一階段，可能是天真的‘提示詞工程’。 以為靠一些精巧的prompt，就能讓模型指哪打哪。很快就會發(fā)現(xiàn)，對于復(fù)雜任務(wù)，這套方法脆弱不堪，模型稍微‘自由發(fā)揮’一下，整個任務(wù)鏈就崩潰了。

第二階段，引入‘工具調(diào)用’（Tool Calling）和‘狀態(tài)機’。 這是業(yè)界的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)步。開始讓模型不再是唯一的執(zhí)行者，而是變成一個‘調(diào)度員’，去調(diào)用更穩(wěn)定的外部API或內(nèi)部函數(shù)來完成確定性任務(wù)。但這立刻帶來了新的問題：如何管理任務(wù)狀態(tài)？如何從工具執(zhí)行失敗中恢復(fù)？這需要復(fù)雜的工程設(shè)計。

第三階段，構(gòu)建‘反思’與‘驗證’循環(huán)。 就像文中所說，Agent需要能‘反思’自己的行為，評估任務(wù)的完成度，甚至主動進(jìn)行修正。這在學(xué)術(shù)上叫ReAct（Reason + Act）框架。但工程實現(xiàn)上，這意味著更高的延遲、更復(fù)雜的邏輯和指數(shù)級增長的Token消耗。成本和性能的平衡，成了一場噩夢。

第四階段，也就是他們現(xiàn)在的‘局部最優(yōu)解’。 即，將一個大任務(wù)，拆解成多個由不同‘子Agent’負(fù)責(zé)的模塊。每個子Agent的職責(zé)更單一，其內(nèi)部的‘上下文’也更可控。比如，一個Agent專門負(fù)責(zé)理解用戶意圖，一個專門負(fù)責(zé)規(guī)劃步驟，一個專門負(fù)責(zé)調(diào)用工具，還有一個專門負(fù)責(zé)生成最終報告。它們之間通過高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行通信。這極大地增加了系統(tǒng)的復(fù)雜性，但換來了穩(wěn)定性和可維護(hù)性的提升。

所以，不要再簡單地把AI應(yīng)用開發(fā)等同于‘調(diào)API’了。真正的挑戰(zhàn)，在于你如何用傳統(tǒng)的、確定性的軟件工程方法，去駕馭一個充滿不確定性的AI核心。這需要一種全新的工程師畫像：他們既要懂算法和模型，又要精通分布式系統(tǒng)、狀態(tài)管理和魯棒性工程。

季逸超把這個過程公開，是對整個行業(yè)的一次巨大貢獻(xiàn)。它告訴所有人：在通往AGI（通用人工智能）的漫長道路上，我們首先需要解決的，是無數(shù)個具體、繁瑣、甚至有點‘臟’的工程問題。誰能在這里建立起體系化的優(yōu)勢，誰才能在AI應(yīng)用的長跑中活下來。”

三、一家北美頭部SaaS公司AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人

“如果說前兩位專家解讀了‘如何做’和‘做得好不好’，那我更關(guān)心的是‘為誰做’和‘值不值得做’。這篇長文，在我看來，是一份典型的‘產(chǎn)品戰(zhàn)略失敗復(fù)盤’與‘未來產(chǎn)品路徑宣言’。

其核心，是從‘橫向通用工具’到‘縱向深度解決方案’的艱難轉(zhuǎn)型。

過去幾年，受ChatGPT成功的沖擊，太多團隊（包括早期的Manus）都陷入了一個‘水平陷阱’：試圖打造一個無所不能的通用AI助理。這個故事在吸引眼球和早期用戶上很有效，但在商業(yè)化上卻是一條死路。為什么？

價值模糊：一個什么都能做的工具，往往意味著在任何一個具體場景下，它都做得不夠好。用戶很難為其定義一個清晰的、不可替代的價值。它很酷，但不是必需品。

信任赤字：對于企業(yè)級用戶來說，他們無法將核心工作流托付給一個行為不可預(yù)測的‘黑盒’。通用Agent的‘自由發(fā)揮’是商業(yè)應(yīng)用中的天敵。

付費困難：用戶愿意為解決一個‘具體痛點’付費，但很難為一個‘通用能力’付費。你很難去衡量它到底幫你節(jié)省了多少時間，或創(chuàng)造了多少價值。

Manus的經(jīng)歷，完美印證了這一點。而季逸超長文中反復(fù)強調(diào)的‘上下文工程’，從產(chǎn)品經(jīng)理的視角翻譯過來，就是 ‘構(gòu)建深度嵌入用戶工作流的垂直解決方案’。

‘上下文’是什么？

對于一個軟件開發(fā)者，上下文就是他的整個代碼庫、API文檔、項目管理工具。

對于一個金融分析師，上下文就是他的彭博終端、公司財報數(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)濟模型。

對于一個律師，上下文就是他正在處理的案件卷宗、相關(guān)的法律條文和判例庫。

未來的AI Agent，必然不是一個獨立的APP，而是像水和電一樣，無縫融入到這些已有的、成熟的專業(yè)軟件和工作流之中。 這要求Agent必須放棄通用性，轉(zhuǎn)而追求在某個垂直領(lǐng)域的極致深度和可靠性。

這個戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，也完美解釋了他們‘撤出中國，轉(zhuǎn)戰(zhàn)海外’的商業(yè)決策。這并非兩種市場的優(yōu)劣之分，而是兩種‘產(chǎn)品-市場匹配’（Product-Market Fit）邏輯的選擇。

國內(nèi)市場在C端應(yīng)用創(chuàng)新上領(lǐng)先，但在B端企業(yè)軟件的付費習(xí)慣和成熟度上，與北美市場存在差異。對于一個需要深度集成、高客單價、長銷售周期的垂直SaaS產(chǎn)品來說，北美無疑是現(xiàn)階段更容易找到‘種子用戶’和實現(xiàn)‘價值驗證’的土壤。

因此，Manus的故事給所有AI產(chǎn)品人的啟示是：不要再迷戀于構(gòu)建下一個‘賈維斯’。沉下心來，選擇一個你足夠了解的垂直行業(yè)，去真正理解那個行業(yè)從業(yè)者的‘上下文’，用AI技術(shù)為他們打造一把無可替代的‘手術(shù)刀’，而不是另一把華而不實的‘瑞士軍刀’。這才是AI應(yīng)用層商業(yè)化的真正出路。”

四、結(jié)語

聽完這三位專家的深度剖析，我們再回頭看Manus事件，它已不再是一個孤立的商業(yè)新聞，而成為了一個棱鏡，折射出當(dāng)前AI應(yīng)用浪潮下，資本、技術(shù)與產(chǎn)品之間復(fù)雜而深刻的聯(lián)動關(guān)系。

本文來自微信公眾號：硅兔君，作者：硅兔君

本內(nèi)容為作者獨立觀點，不代表虎嗅立場。未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，授權(quán)事宜請聯(lián)系 hezuo@huxiu.com

本文來自虎嗅，原文鏈接：https://www.huxiu.com/article/4628058.html?f=wyxwapp