中國(guó)Coding Agent最大融資浮現(xiàn)，螞蟻、凱輝、錦秋等投了

文｜周鑫雨

編輯｜蘇建勛

2025年2月，OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人Andrej Karpathy金口一開(kāi)，他提出的“Vibe Coding（氛圍編程）”就成了AI創(chuàng)業(yè)最性感的賽道。

在這個(gè)主打“忘卻代碼存在，靠與AI對(duì)話創(chuàng)作式編程”的賽道中，跑出了全球增速最快的AI獨(dú)角獸，ARR（年化收入）已達(dá)1億美金的Lovable。

在國(guó)內(nèi)，入局Vibe Coding的明星創(chuàng)業(yè)者眾多。不過(guò)，隱形冠軍卻出自一家深圳公司，DeepWisdom。

提起DeepWisdom，你可能會(huì)覺(jué)得稍顯陌生，但從中卻誕生了近幾年國(guó)內(nèi)最知名的幾個(gè)爆款開(kāi)源項(xiàng)目：

GitHub上擁有近60k stars的多智能體框架項(xiàng)目MetaGPT，以及5名成員半夜僅用3小時(shí)就復(fù)刻出Manus的OpenManus。

旗下2025年2月發(fā)布的多智能體Vibe Coding產(chǎn)品MetaGPT-X（簡(jiǎn)稱“MGX”），0投放，卻在發(fā)布一個(gè)月實(shí)現(xiàn)了全球50萬(wàn)注冊(cè)用戶、100萬(wàn)美金ARR的成績(jī)。

上線7個(gè)月以來(lái)，MGX依然保持穩(wěn)定的增速。官方數(shù)據(jù)顯示，截至2025年9月，MGX的月訪問(wèn)量已達(dá)到120萬(wàn)，每天生成應(yīng)用數(shù)量超過(guò)1萬(wàn)。

DeepWisdom創(chuàng)始人兼CEO吳承霖對(duì)我們透露，MGX是目前國(guó)內(nèi)Vibe Coding領(lǐng)域用戶規(guī)模最大的產(chǎn)品。

不僅如此，DeepWisdom也拿下了國(guó)內(nèi)Coding Agent賽道最高的融資金額。

《智能涌現(xiàn)》獲悉，2025年上半年，DeepWisdom連續(xù)完成了由螞蟻集團(tuán)、凱輝基金、錦秋基金、BV百度風(fēng)投、概念基金等機(jī)構(gòu)投資的兩輪融資，折合約2.2億元。

其實(shí)，在2024年之前，商業(yè)化和漂亮的收入數(shù)據(jù)，都不是DeepWisdom的核心目標(biāo)。

比起一個(gè)商業(yè)化的公司，DeepWisdom的氣質(zhì)，更像是高校的實(shí)驗(yàn)室。內(nèi)部鼓勵(lì)發(fā)論文，對(duì)幾乎所有成員開(kāi)放核心代碼，也組織過(guò)數(shù)十場(chǎng)有關(guān)Self-play（自我博弈）和Reward Model（獎(jiǎng)勵(lì)模型）的分享會(huì)。

吳承霖信奉“學(xué)術(shù)循環(huán)”的理念——只有經(jīng)過(guò)持續(xù)的學(xué)術(shù)積累和突破，才能獲得爆發(fā)性的成功。比如DeepSeek，如果沒(méi)有此前MLA、新MoE架構(gòu)、self-play等一系列創(chuàng)新，就不會(huì)有R1的突破。

兩年以來(lái)，他也保持著高強(qiáng)度的論文閱讀習(xí)慣。這期間，他掃完了Arivix上近20萬(wàn)篇論文，著重梳理了其中2100篇，并標(biāo)記了不到300篇重要研究。

“你必須明白世界發(fā)生了什么，以及什么事情是重要的。”吳承霖告訴《智能涌現(xiàn)》，“只要做重要的事，沿著規(guī)劃走，產(chǎn)品達(dá)成100萬(wàn)美金ARR不是難事。”

對(duì)DeepWisdom而言，做出能給用戶帶來(lái)完整商業(yè)閉環(huán)的AI Coding工具，是當(dāng)下最重要的事。

此前，吳承霖在華為、騰訊等公司有過(guò)十億級(jí)用戶、千億級(jí)數(shù)據(jù)的大規(guī)模復(fù)雜AI落地經(jīng)驗(yàn)。2019年成立DeepWisdom后，他先是做了不少B端的AI Infra和機(jī)器自動(dòng)化定制項(xiàng)目。

在這一過(guò)程中，他從定制化的累活中趟出的路徑是：用AI Coding解決徹底的定制化；更進(jìn)一步，AI Coding工具的角色不僅是工程師，而是一家能幫助用戶商業(yè)化變現(xiàn)的公司。

為此，從開(kāi)源的MetaGPT，到MGX，DeepWisdom都設(shè)計(jì)了一套多智能體框架，讓承擔(dān)調(diào)研、產(chǎn)品經(jīng)理、工程師等不同角色的Agent相互配合，找到一套合適的SOP，并不斷自我反饋和迭代。

2026年1月13日，DeepWisdom發(fā)布了新一代MGX，并且改名為“Atoms（原子）”。

相較于競(jìng)品，吳承霖告訴我們，Atoms不像其他產(chǎn)品，只能生成“玩具”，而是內(nèi)嵌了登錄、數(shù)據(jù)庫(kù)、用戶認(rèn)證、部署、支付等系統(tǒng)，5分鐘就可以交付能直接上線運(yùn)營(yíng)的完整網(wǎng)站。

另一個(gè)優(yōu)勢(shì)，則在于Atoms的高性價(jià)比。Atoms可以用20%的成本，達(dá)到超過(guò)市場(chǎng)競(jìng)品45%的效果，性價(jià)比高于Lovable、Replit等競(jìng)品。“用戶依然是價(jià)格敏感的。”吳承霖表示。

△Atoms與競(jìng)品的性價(jià)比對(duì)比。圖源：DeepWisdom

AI Coding，從“玩具”到幫用戶獲利

當(dāng)下，AI Coding賽道火熱，但大多產(chǎn)品依然被詬病為“玩具”，關(guān)鍵在于生成的產(chǎn)品，還無(wú)法端到端實(shí)現(xiàn)前后端開(kāi)放，也無(wú)法打通第三方支付等系統(tǒng)。

這就導(dǎo)致，大多Coding應(yīng)用生成的是“預(yù)覽版”的單一網(wǎng)頁(yè)，無(wú)法做到為用戶實(shí)現(xiàn)真正的提效和獲利。

通過(guò)內(nèi)置的后端、數(shù)據(jù)庫(kù)、用戶認(rèn)證、安全支付等，Atoms開(kāi)發(fā)的是可直接上線運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品。

具體到效果，多智能體的架構(gòu)，能夠讓Atoms通過(guò)自然語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)“需求調(diào)研—需求文檔定義-原型設(shè)計(jì)-代碼開(kāi)發(fā)-數(shù)據(jù)分析爬取“等完整的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、交付流程。

在一個(gè)典型的開(kāi)發(fā)流程中，Atoms會(huì)調(diào)用調(diào)研智能體（信息搜集）、產(chǎn)品經(jīng)理智能體（撰寫(xiě)需求、功能對(duì)比文檔）、架構(gòu)師智能體（撰寫(xiě)技術(shù)文檔）、工程師智能體（網(wǎng)站開(kāi)發(fā)）、數(shù)據(jù)分析智能體（數(shù)據(jù)爬取與分析）。

△用Atoms搭建的在線課程平臺(tái)，配備視頻課程、可下載資源和學(xué)生進(jìn)度追蹤功能。網(wǎng)址：https://mgx-2x5x65xztvp.mgx.world。圖源：企業(yè)官方

多智能體協(xié)作的優(yōu)勢(shì)，還體現(xiàn)在能夠解決AI Coding產(chǎn)品的三個(gè)卡點(diǎn)：從市場(chǎng)到用戶數(shù)據(jù)的深度調(diào)研、復(fù)雜功能支持、產(chǎn)品自動(dòng)化測(cè)試反饋。

比如，為了滿足產(chǎn)品開(kāi)發(fā)前后期的深度調(diào)研需求，DeepWisdom開(kāi)發(fā)了一款名為“Iris”的研究Agent，能根據(jù)用戶研究主題形成摘要/音頻、數(shù)據(jù)圖表、社交媒體內(nèi)容/應(yīng)用等形式的完整調(diào)研報(bào)告。

Iris。圖源：企業(yè)官方

在官方評(píng)測(cè)中，Iris的研究能力超過(guò)了Gemini-2.5-Pro、OpenAI、Kimi和Perplexity。

△Atoms-DeepResearch的能力評(píng)測(cè)。圖源：DeepWisdom

除了通過(guò)內(nèi)嵌Stripe等第三方支付能力解決產(chǎn)品的付款問(wèn)題，Atoms還內(nèi)嵌了一個(gè)名為“Sarah”的SEO Agent。簡(jiǎn)單而言，Sarah就是一個(gè)SEO專家。通過(guò)為用戶搭建的產(chǎn)品構(gòu)建自動(dòng)化的SEO策略，Sarah可以幫助產(chǎn)品獲得搜索引擎的自然流量。

因此，通過(guò)Atoms構(gòu)建的產(chǎn)品，可以直接上線運(yùn)營(yíng)，并且實(shí)現(xiàn)獲利和自動(dòng)化增長(zhǎng)。

△用Atoms搭建珠寶電商網(wǎng)站的過(guò)程。圖源：企業(yè)官方

在DeepWisdom內(nèi)部，圍繞智能體，學(xué)術(shù)研究、開(kāi)源、閉源商業(yè)化形成了一個(gè)閉環(huán)。

在吳承霖看來(lái)，學(xué)術(shù)研究，有助于團(tuán)隊(duì)判斷產(chǎn)品和技術(shù)的迭代方向。

截至目前，DeepWisdom已經(jīng)向計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議NeurIPS投稿了9篇論文，中稿了5篇。在最具含金量的Oral（作匯報(bào)）環(huán)節(jié)中，DeepWisdom入選了3篇論文。

通過(guò)學(xué)術(shù)研究，DeepWisdom形成了一條構(gòu)建下一代Agent的思路：

通過(guò)多智能體的動(dòng)態(tài)分工和合理路由，像人類(lèi)項(xiàng)目管理流程那樣形成合適的SOP，同時(shí)逐步補(bǔ)齊自我評(píng)估、記憶管理和跨環(huán)境操作等關(guān)鍵能力。

后來(lái)，無(wú)論是DeepWisdom推出的第一代商業(yè)化產(chǎn)品MGX，還是爆火的OpenManus，都是在多智能體協(xié)作的思路下實(shí)現(xiàn)的。

如今發(fā)布的產(chǎn)品Atoms，也是在多智能體的框架下，通過(guò)多智能體團(tuán)隊(duì)的協(xié)作，來(lái)實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)的全流程，包括市場(chǎng)調(diào)研、全棧開(kāi)發(fā)（包括用戶認(rèn)證、支付、數(shù)據(jù)庫(kù)后端能力）、部署運(yùn)維、產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo) ，數(shù)據(jù)分析等環(huán)節(jié)。

△Atoms在開(kāi)發(fā)產(chǎn)品過(guò)程中調(diào)用了7個(gè)角色不同的Agent。圖源：Atoms官網(wǎng)

而快速驗(yàn)證技術(shù)和產(chǎn)品、獲得靈感的路徑，就是開(kāi)源。

早期，DeepWisdom在2023年6月開(kāi)源的智能體框架MetaGPT，就初步驗(yàn)證了多智能體協(xié)作、SOP管理理念在編程上的可行性。這一項(xiàng)目發(fā)布后，不僅在GitHub上獲得了58.8k的stars，還為DeepWidsom社區(qū)帶來(lái)上萬(wàn)的新成員。

鮮為人知的是，比Manus幾乎早了一整年，吳承霖和阿里通義千問(wèn)技術(shù)負(fù)責(zé)人林俊旸，就推動(dòng)了一項(xiàng)名為OpenDevin的開(kāi)源Coding Agent項(xiàng)目，也就是后來(lái)在GitHub上獲得超6萬(wàn)star的OpenHands依托的開(kāi)源框架。

這一項(xiàng)目的基礎(chǔ)，也讓DeepWisdom的幾名實(shí)習(xí)生，半夜花了三個(gè)小時(shí)就復(fù)刻出了Manus。

目前，DeepWisdom的開(kāi)源組織Foundation Agents，在GitHub上已經(jīng)擁有超過(guò)15萬(wàn)stars。

在開(kāi)源上的成功，也為DeepWisdom的商業(yè)化，打好了技術(shù)口碑。

2025年2月發(fā)布的商業(yè)化產(chǎn)品MGX，誕生在一個(gè)并不樂(lè)觀的時(shí)間點(diǎn)。

吳承霖回憶，彼時(shí)公司的融資還沒(méi)到位，賬上現(xiàn)金流吃緊，連服務(wù)器和大語(yǔ)言模型都是找UCloud和AWS賒賬的。MGX的宣發(fā)幾乎沒(méi)有預(yù)算，全靠成員剪輯宣傳視頻和社區(qū)成員轉(zhuǎn)發(fā)。

但此前積累的口碑，讓MGX的增長(zhǎng)產(chǎn)生了超乎預(yù)期的效果——上線一個(gè)月，MGX在0投放的前提下，ARR（年化收入）靠訂閱就突破了100萬(wàn)美元。吳承霖對(duì)我們透露，上線一年以來(lái)，MGX的ARR還在穩(wěn)步增長(zhǎng)。

但想要追上Lovable 1億美金的ARR，MGX必須破圈增長(zhǎng)。

吳承霖做了兩個(gè)關(guān)鍵決定，一是改名，二是針對(duì)產(chǎn)品性價(jià)比做優(yōu)化。

將一款具有50多萬(wàn)用戶的產(chǎn)品改名，無(wú)疑有巨大的風(fēng)險(xiǎn)。但吳承霖認(rèn)為，在英語(yǔ)語(yǔ)境下，MGX的發(fā)音對(duì)普通用戶而言并不友好，改名為“Atoms”，更易于C端的傳播。

至于高性價(jià)比的迭代方向，源自最為樸素的產(chǎn)品觀：能把握用戶心智的產(chǎn)品，一是幫助用戶賺錢(qián)獲利，二要多快好省。

官方測(cè)評(píng)結(jié)果顯示，Atoms在任意成本下，都能實(shí)現(xiàn)優(yōu)于Lovable、Replit等競(jìng)品的效果。

高性價(jià)比的實(shí)現(xiàn)，源于通過(guò)DeepSeek、Qwen等多個(gè)開(kāi)源模型組合的效果優(yōu)化。吳承霖告訴我們，這證明了在現(xiàn)階段，閉源模型還無(wú)法與開(kāi)源模型拉開(kāi)絕對(duì)的差距，“Claude的效果不是最優(yōu)的”。

△在花費(fèi)同等成本的情況下，Atoms的性能優(yōu)于競(jìng)品。圖源：DeepWisdom

通過(guò)打造高性價(jià)比和“一站到位”的開(kāi)發(fā)流程，Atoms讓“編程小白”等更多的普通人，也能釋放自己的開(kāi)發(fā)、經(jīng)營(yíng)需求，并從中獲得回報(bào)。

讓DeepWisdom團(tuán)隊(duì)印象深刻的Atoms用戶，是一名加拿大的修車(chē)工人。這名沒(méi)有編程背景的普通藍(lán)領(lǐng)，下班后用手機(jī)在Atoms上，就開(kāi)發(fā)了一款包含劇情的2D機(jī)器人對(duì)戰(zhàn)游戲。

如今，他在Discord上建立了一個(gè)15-20名測(cè)試玩家的游戲社區(qū)，持續(xù)收集反饋，并且不斷迭代。

△加拿大修車(chē)工人開(kāi)發(fā)的游戲。圖源：游戲官網(wǎng)

不要迷信“1人公司”神話

比起商業(yè)化和產(chǎn)品數(shù)據(jù)，吳承霖最有心得、花費(fèi)大量時(shí)間推演思考的，反而是AI時(shí)代公司的組織形式。

在組織團(tuán)隊(duì)的過(guò)程中，DeepWisdom一個(gè)反共識(shí)的觀點(diǎn)是：“一人公司”“十人公司”在當(dāng)下AI賽道的高強(qiáng)度競(jìng)爭(zhēng)中，大概率并不占有優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)下，Midjourney（初始團(tuán)隊(duì)規(guī)模11人）、Cal AI（初始團(tuán)隊(duì)規(guī)模4人）、OpenArt（約10人）等明星AI公司的增長(zhǎng)神話，讓10人規(guī)模左右的“微型公司”，成為AI創(chuàng)業(yè)的主流敘事——

隨著AI工具的普及，業(yè)內(nèi)普遍相信，靠10人的規(guī)模，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)能干20人，甚至50人的活。

但吳承霖不止一次在公開(kāi)場(chǎng)合提到，當(dāng)每個(gè)人擁有計(jì)算機(jī)時(shí)，就相當(dāng)于無(wú)人擁有計(jì)算機(jī)。他在2025年的外灘大會(huì)上表示：“AI賦能意味著‘卷度’只會(huì)上升，不會(huì)下降。AI創(chuàng)業(yè)公司會(huì)更卷。”

他對(duì)《智能涌現(xiàn)》舉了個(gè)例子：當(dāng)下最火的瑞典AI Coding公司Lovable，規(guī)模從2024年末的15人，在2025年6月快速增長(zhǎng)到45人，近8個(gè)月的時(shí)間擴(kuò)張到了3倍。

與此同時(shí)，Lovable高強(qiáng)度的工作節(jié)奏也與北歐work-life balance的文化大相徑庭——吳承霖告訴我們，“996”才是Lovable的常態(tài)。

“卷”和“高速擴(kuò)張”，是AI創(chuàng)業(yè)小團(tuán)隊(duì)面對(duì)高壓競(jìng)爭(zhēng)、保持產(chǎn)品高速迭代的一個(gè)選擇。比如，Lovable幾乎保持著一周3個(gè)features的迭代速度。

DeepWisdom不執(zhí)著于規(guī)模的小——公司已經(jīng)有80多人，并在持續(xù)擴(kuò)充，預(yù)計(jì)在2025年底擴(kuò)張至100-120人。

在吳承霖看來(lái)，保持高效和靈活的關(guān)鍵點(diǎn)，是管理。

在之前的工作經(jīng)歷中，吳承霖發(fā)現(xiàn)，分工的難度，會(huì)給組織帶來(lái)很高的隱形成本：“有的公司可能白天傳遞需求、相互吵8個(gè)小時(shí)的架，到了晚上才寫(xiě)2個(gè)小時(shí)代碼，80%都是溝通成本。”

因此，在他看來(lái)，AI不僅要提高人效，更應(yīng)該解決組織管理的痛點(diǎn)。

當(dāng)下用AI管理團(tuán)隊(duì)的“尖子生”，是美國(guó)大模型獨(dú)角獸Anthropic（旗下大模型為Claude）。

Anthropic官方網(wǎng)站發(fā)布的“Anthropic團(tuán)隊(duì)如何使用Claude Code”一文提到，員工的每個(gè)項(xiàng)目都會(huì)伴隨著AI搭檔的跟進(jìn)。

比如，Data Infrastructure團(tuán)隊(duì)在每個(gè)任務(wù)結(jié)束后，都會(huì)要求Claude總結(jié)成果并提出優(yōu)化建議，形成反饋循環(huán)；沒(méi)有機(jī)器學(xué)習(xí)背景的推理團(tuán)隊(duì)成員，也能依靠Claude來(lái)結(jié)束特定模型的功能，將研究時(shí)間縮短了80%。

更進(jìn)一步，隨著記憶能力的提升，和對(duì)足夠工作、員工個(gè)人（性格、能力等）數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)積累，吳承霖認(rèn)為，AI的角色會(huì)是團(tuán)隊(duì)的管理者：

“AI將識(shí)別你所有的歷史行為，識(shí)別你的技能體系，判定你的舒適區(qū)，再給你派超出舒適區(qū)一點(diǎn)點(diǎn)的任務(wù)——它能比人類(lèi)構(gòu)建出最高效的團(tuán)隊(duì)運(yùn)作模式。”

不過(guò)，在AI能力尚且無(wú)法達(dá)到“管理者”標(biāo)準(zhǔn)的當(dāng)下，吳承霖覺(jué)得，團(tuán)隊(duì)需要更多融匯算法、產(chǎn)品、工程等能力的“通才”，去彌補(bǔ)協(xié)作中的隱形成本。

在DeepWisdom內(nèi)部，不到15名最核心的“通才”員工，組成了一個(gè)名為“ROOT”的組織。在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，ROOT指代的是擁有最高權(quán)限的賬戶。

這個(gè)頗具實(shí)驗(yàn)性的組織，沒(méi)有產(chǎn)品經(jīng)理、算法工程師之類(lèi)的職權(quán)劃分，而是需要負(fù)責(zé)從前端、后端，到算法、測(cè)試的全棧開(kāi)發(fā)，目的是避免傳統(tǒng)分工中冗長(zhǎng)的需求傳遞。

為了篩選人才，不同于標(biāo)準(zhǔn)招聘流程，DeepWisdom的多數(shù)核心成員，來(lái)自用戶社區(qū)，以及吳承霖發(fā)起的Mini Hackathon。

在他看來(lái)，用戶在產(chǎn)品實(shí)操中的表現(xiàn)，比簡(jiǎn)歷更能直觀體現(xiàn)出員工在產(chǎn)品全棧開(kāi)發(fā)中展現(xiàn)的“通才”能力，還有“Critical Thinking”和“Motivation”，他最看重的兩種員工素質(zhì)。

讓吳承霖印象深刻的，是一名通過(guò)Mini Hackathon選拔，并參與公司絕大研究工作的成員。在加入DeepWisdom之前，甚至不會(huì)寫(xiě)代碼，但在Mini Hackathon中思維非常活躍。

“我們從Mini Hackathon中招的幾名人才，效果是所有員工中最好的。”吳承霖告訴我們，“但他們和早期的OpenAI團(tuán)隊(duì)一樣，背景都不是主流意義上最好的。”

最近，DeepWisdom即將在硅谷擁有第一個(gè)海外Office——這一棟被維基百科標(biāo)記為“the lucky office”的寫(xiě)字樓，跑出過(guò)Google、Paypal、Logitech等公司。

增添一些玄學(xué)的力量外，吳承霖告訴我們，這一棟寫(xiě)字樓與斯坦福大學(xué)僅有一墻之隔，團(tuán)隊(duì)來(lái)到硅谷的主要目的，是找到更多來(lái)自全球的“通才”：

“在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，第一梯隊(duì)AI公司的競(jìng)爭(zhēng)，依然是人效的競(jìng)爭(zhēng)。”

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