Manus AI的崛起与通用智能体的全新范式
近年来，人工智能领域浪潮迭起，其中AI Agent作为连接模型智能与真实世界行动的桥梁，正日益成为技术前沿的焦点。在这个快速演进的生态中，Manus AI凭借其创新的产品理念和显著的商业成就，脱颖而出，为通用AI Agent的未来发展描绘了清晰的路径。公司近期披露的数据显示，其收入运行率（RRR）已逼近1亿美元大关，这一里程碑不仅证明了AI Agent不再是停留在研究层面的概念，更是具备了大规模商业落地能力的成熟技术。
Manus AI的商业突破与战略思考
Manus AI联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）在新加坡Stripe Tour活动上与Stripe亚太及日本首席营收官Paul Harapin进行深度对谈，详细阐释了Manus AI在产品和商业化方面的最新进展。季逸超指出，公司的收入运行率（RRR）已达到9000万美元，并预计很快将突破1亿美元。值得注意的是，Manus AI对此收入概念进行了严谨的定义，明确RRR指当月营收乘以12，而非将年付选项的预存款计入，这反映了公司对财务披露的透明与审慎。
季逸超强调，Manus AI的核心愿景是构建一个通用AI Agent，旨在让AI能够真正采取行动，完成任务，而非仅仅停留在提供信息或生成内容的层面。他认为，AI应该能够像人类一样使用通用计算机，从而执行各种复杂的操作，如制作演示文稿、规划旅行，乃至协助运营社交媒体。这一愿景的实现，是基于对“Agent coding”应用模式的深刻洞察。最初，工程师们使用类似Cursor这样的AI编程工具，但很快发现非工程师同事也将其用于数据可视化或文章撰写，这启发了Manus将这种能力泛化，赋能更广泛的非程序员用户。
深度剖析AI Agent与AGI的界限
在AI术语泛滥的当下，季逸超对AI Agent与通用人工智能（AGI）的概念进行了清晰的界定。他指出，许多场景下“Agent”一词被滥用，例如将麦克风称为“有环境感知的收音Agent”。Manus AI所倡导的Agent，是应用型AI的一个关键子集，其核心区别在于引入了“环境”这一关键要素。
大多数人已熟悉两类AI应用：聊天机器人和生成式工具。在这类系统中，通常只有用户和模型两个角色。而Agent则引入了第三个关键元素——环境。Agent能够观察环境，决定下一步行动，并通过行动来改变环境。例如，一个Agent可以打开浏览器、发布网页，甚至帮助预订机票，将模型的输出直接转化为现实世界的具体结果。简单而言，Agent是能够代表用户与环境交互的AI系统。
至于AGI，季逸超认为它是一种能够利用AI模型的通用能力，在无需特别设计的情况下完成多种任务的系统。他将“Agent coding”视为通向AGI的一条关键路径，因为它赋予了AI在计算机上执行几乎任何任务的能力。因此，AGI的实现，有赖于构建足够完善的环境，以充分发挥这种通用能力。
当前AI Agent面临的挑战与未来方向
尽管当前旗舰AI模型已展现出“超人”级别的智能，但在与真实世界交互时，它们仍面临诸多障碍。季逸超指出，模型的强大能力如同“瓶子里的大脑”，若要真正发挥其力量，必须使其触达现实。然而，当前的数字世界，包括网页工具、验证码等，大多仍是为人类设计，缺乏API接口，这导致Agent在执行事务性任务时遭遇大量摩擦。因此，AI Agent在封闭的、自包含的任务中表现优异，一旦涉及真实世界，便会受到生态和制度层面的限制，而非模型智能本身的瓶颈。
为了克服这些挑战，Manus AI提出了拓展通用Agent能力的两条主线：
多Agent协作以拓宽执行规模：Manus AI近期推出的“Wide Research”功能，允许一个Agent衍生出上百个子Agent并行执行任务。这种模式极大地提升了处理大规模复杂任务的能力，将原本个人难以完成的宏大研究变为可能。当任务庞大到个体无法驾驭时，这种百倍能力放大的Agent协作便显得尤为强大。
为Agent打开更大的“工具面”：传统的Agent能力往往被绑定在少数预置API上，限制了其行动空间。Manus AI致力于让Agent像程序员一样，能够调用开源生态的资源、安装各种库，甚至通过可视化后“看图自检并回改”。例如，在数据可视化中，Agent在生成图像后能够自行检查并识别字体错误，然后自动修正。这种增加工具灵活性的方式，远比硬编码规则能够解决更多复杂问题，体现了“工具的网络效应”。
消弭数字摩擦：Agentic支付与生态协作
为了将“研究—决策—下单/结算”流程连成闭环，Manus AI正积极与Stripe等基础设施提供商推进在Agent内部完成支付的功能。季逸超强调，这种基础设施层面的协作对于消弭数字世界的摩擦至关重要。通过集成Agentic支付API，AI Agent将能够直接介入用户的经济活动，让AI真正介入你的世界，实现从信息处理到实际行动的无缝过渡。
Manus AI在多样化场景中的应用实践
Manus AI作为通用型Agent，已经在诸多“长尾需求”场景中展现出强大赋能作用：
- 房产中介服务：例如，房产中介可利用Manus根据客户需求，分析公司所在地和员工偏好居住区域，生成精确的房源推荐。这解决了特定行业中高度个性化的需求，而这些需求往往没有专门的AI产品设计。
- 数据可视化与分析：许多用户利用Manus进行数据可视化，并借助其自我修正能力处理图表中的语言显示问题，大幅提升了工作效率与准确性。
- 医学研究与报告生成：研究人员使用Manus收集信息、分析数据，并直接生成高质量的正式报告或幻灯片，将研究见解无缝转化为最终成果，这是一种“工具化”的体验。
- 网站搭建：一些用户甚至利用Manus从研究到直接生成网站，这与传统网站搭建方式迥异，更注重数据可靠性和准确性，并在一个共享的上下文环境中完成整个流程。
这些案例共同说明，通用型Agent的优势在于其满足个性化和专业化“长尾需求”的能力，这类似于搜索引擎在特定时刻提供更适合结果的差异化价值。
AI时代的人类角色与经济影响
关于AI对就业市场的潜在影响，季逸超分享了Manus AI的独特观察。最初，团队预期AI Agent能帮助用户节省时间并轻松赚钱。然而，大量用户调研结果显示，用户在使用Manus后，反而工作得更多了。原因在于，Agent提高了他们的效率，使他们能够更深入地专注于自己擅长和热爱的事情，从而创造出更多价值。这并非简单的替代，而是生产力的倍增。
季逸超将Manus AI视为一种“个人云计算平台”——类似于云计算将强大的计算能力赋予工程师，AI Agent则通过自然语言指令，将这种能力解锁给普通知识工作者，赋能全新的生产力模式。
同时，他也认为AI很难完全取代人类工作。以房产中介为例，尽管AI能辅助日常工作，但Agent与客户之间的沟通、信任的建立，是AI无法完全替代的。即使是Manus的发布视频，其脚本由AI撰写，但最终呈现的仍是人类，因为信任是人类社会不可或缺的元素。
综上所述，Manus AI的实践不仅展示了AI Agent在技术和商业上的巨大潜力，更引发了对未来人机协作模式的深层思考。通过持续的技术创新、生态伙伴协作以及对“通用”与“环境交互”的深刻理解，Manus AI正引领着一场以Agent为核心的生产力革命，它将重塑我们与数字世界的交互方式，并为人类社会创造更多元化的发展机遇。
