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      一場關于Manus的閉門會議紀要:谷歌前主管、頂級VC和SaaS產品負責人說了什么?

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        過去一周,AI創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創業公司;背景是其剛剛清空國內社交媒體,決然“撤出”中國市場的商業動作。

        

        然而,創始人季逸超發布的這篇題為《AI智能體的上下文工程:來自構建Manus的教訓》的博客,卻巧妙地避開了所有關于裁員、遷址、商業模式的敏感話題,選擇了一場純粹到近乎“枯燥”的技術復盤。

        

        這番“答非所問”,在行業內激起了遠比新聞本身更復雜的漣漪。有人視其為天才的技術獻祭,有人斥其為回避問題的公關辭令。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暴中心的一線專家。他們分別代表著“資本”、“技術”和“產品”這三個決定AI項目成敗的關鍵視角。

        以下是這場對話的詳細紀要。我們相信,他們從各自實戰經驗中提煉出的觀點,能為您提供一些幫助。

        

        一位專注AI應用層的硅谷VC合伙人

        “當我花一個小時讀完這篇長文,我的第一感覺不是在讀技術博客,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‘為什么未來應該投我’。這比我最近看過的90%的商業計劃書都要高明。

        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‘戰略性務實’,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的燒錢。季逸超開篇就坦承基于上一段創業經歷,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。這種基于慘痛教訓的清醒,本身就是一種寶貴的資產。

        其次,是用‘過程性資產’重新定義了技術護城河。

        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歷的4次底層框架重構。這在很多創業者看來是‘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’。為什么?因為在AI應用層,最終的產品形態或許可以被模仿,但通往這個產品形態過程中所積累的、對于失敗的深刻理解(know-how of failure)是無法被復制的

        他等于是在告訴我們:‘所有你們能想到的、通往穩定Agent的簡單路徑,我們都試過了,并且都失敗了。我們現在選擇的這條看似復雜的路,是唯一走得通的路。’這種由無數次試錯沉淀下來的工程經驗,才是應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,精準翻譯成機器可穩定執行的工作流的能力。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概念上,他巧妙地將其撤出中國的商業行為,從一個區域性的‘戰敗’,重塑為一個全球性的‘戰略轉移’。他等于在說:‘我們錘煉出的這套工程技術,在中國市場這片紅海里無法獲得與之匹配的商業回報,所以我們要去北美,尋找更成熟的企業軟件市場和更優質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期管理和價值重塑。它過濾掉了那些只想聽短期商業故事的投機者,而精準地吸引了那些有耐心、能理解深度技術價值的長期資本。”

        

        一位Google前AI Infra技術主管

        “讀這篇文章,我有一種強烈的親切感,因為它太像我們內部的Post-mortem(事后復盤報告)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實。我可以負責任地說,季逸超描述的挑戰,不是Manus一家的,而是整個行業在構建可用、可靠的Agent系統時共同面臨的‘結構性困境’。

        我愿意將‘上下文工程’這個概念,更進一步地解釋為 ‘AI時代的確定性編排藝術’。

        大家必須明白,當前的大模型,本質上是一個極其強大的、但不穩定的‘概率引擎’。你每一次調用它,都像是在開一個‘盲盒’,結果可能驚艷,也可能離譜。而Agent的使命,恰恰是要求在一系列連續的、相互依賴的步驟中,實現‘確定性’的結果。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。很快就會發現,對于復雜任務,這套方法脆弱不堪,模型稍微‘自由發揮’一下,整個任務鏈就崩潰了。

        第二階段,引入‘工具調用’(Tool Calling)和‘狀態機’。 這是業界的標準進步。開始讓模型不再是唯一的執行者,而是變成一個‘調度員’,去調用更穩定的外部API或內部函數來完成確定性任務。但這立刻帶來了新的問題:如何管理任務狀態?如何從工具執行失敗中恢復?這需要復雜的工程設計。

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

        第四階段,也就是他們現在的‘局部最優解’。 即,將一個大任務,拆解成多個由不同‘子Agent’負責的模塊。每個子Agent的職責更單一,其內部的‘上下文’也更可控。比如,一個Agent專門負責理解用戶意圖,一個專門負責規劃步驟,一個專門負責調用工具,還有一個專門負責生成最終報告。它們之間通過高度結構化的數據進行通信。這極大地增加了系統的復雜性,但換來了穩定性和可維護性的提升。

        所以,不要再簡單地把AI應用開發等同于‘調API’了。真正的挑戰,在于你如何用傳統的、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、狀態管理和魯棒性工程。

        季逸超把這個過程公開,是對整個行業的一次巨大貢獻。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勢,誰才能在AI應用的長跑中活下來。

        

        一家北美頭部SaaS公司AI產品負責人

        “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‘產品戰略失敗復盤’與‘未來產品路徑宣言’。

        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測的‘黑盒’。通用Agent的‘自由發揮’是商業應用中的天敵。

        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省了多少時間,或創造了多少價值。

        Manus的經歷,完美印證了這一點。而季逸超長文中反復強調的‘上下文工程’,從產品經理的視角翻譯過來,就是 ‘構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、公司財報數據庫、宏觀經濟模型。

        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、成熟的專業軟件和工作流之中。 這要求Agent必須放棄通用性,轉而追求在某個垂直領域的極致深度和可靠性。

        這個戰略轉型,也完美解釋了他們‘撤出中國,轉戰海外’的商業決策。這并非兩種市場的優劣之分,而是兩種‘產品-市場匹配’(Product-Market Fit)邏輯的選擇。

        國內市場在C端應用創新上領先,但在B端企業軟件的付費習慣和成熟度上,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產品來說,北美無疑是現階段更容易找到‘種子用戶’和實現‘價值驗證’的土壤。

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

        

        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新聞,而成為了一個棱鏡,折射出當前AI應用浪潮下,資本、技術與產品之間復雜而深刻的聯動關系。

        我們發現,真正高價值的洞察,往往具備三個特征:

        多元視角: 單一維度的信息是片面的,只有將不同領域的專家智慧進行碰撞,才能拼湊出完整的真相。

        源于實戰: 理論分析頭頭是道,但遠不如親歷者一句“這個坑我們踩過”來得有價值。

        指向行動: 真正的洞察不是為了增加談資,而是為了幫助您在下一個決策路口,做出更優的選擇。

        當您的團隊為技術路線爭論不休時,當您的投資決策懸而未決時,當您的產品戰略陷入迷霧時……請記住,您所面臨的困惑,或許正是某位專家早已跨越的征途。我們相信:真實的一手經驗,永遠來自正在推動行業變革的人本身

        硅兔君擁有超過30,000名來自硅谷一線的大廠高管、核心技術專家、知名高校教授與創業者。他們不僅擁有深厚的行業經驗,更深度參與著產業變革,具備鮮活、可信的一手洞察。

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