扎克伯格在2025年的AI竞争中再次展现了他的风格——当内部研发跟不上节奏时，就用钱来解决问题。收购Manus的谈判全程由他亲自操盘，仅用十几天就敲定了价格，这更像是在为2026年更加激烈的AI战争储备弹药。Manus这家公司在AI圈一直有争议，被不少开发者戏称为"套壳"公司，因为它并没有自主训练的底层大模型，所有能力都来自Anthropic的Claude和阿里巴巴的Qwen模型。但不得不承认，它在商业层面确实有其独到之处。
Manus的核心技术架构被称为多智能体协同系统，这个设计其实很巧妙，它模拟了人类大脑不同区域分工协作的机制。整个系统由规划Agent、执行Agent、验证Agent和知识Agent四个核心模块组成，每个模块各司其职。用户下达一个复杂任务后，规划Agent先拆解任务，执行Agent负责具体操作，验证Agent检查结果，知识Agent提供背景信息，最终这些模块的输出被缝合成一个完整的解决方案。有开发者通过逆向工程发现，Manus集成了29种工具，几乎涵盖了用户在网页上可能进行的所有操作。
但真正让Manus具备商业价值的，是它提供的沙盒执行环境。这个设计解决了AI任务处理中的一个痛点——很多网页生成任务需要几十分钟甚至更长时间，用户不可能一直守在屏幕前等待。Manus允许AI在云端的隔离虚拟环境中持续运行，处理耗时任务，完成后通知用户。这种"托管式"的工作模式对企业用户特别有吸引力，他们可以提交任务后去忙别的事情，时间到了再回来"收菜"。
不过也要清醒地看到，Manus的技术本质上属于工程层面的优化，而非AI能力的突破。它与OpenAI的Operator相比差距很明显。Operator基于专门训练的CUA模型，这是GPT-4o的特化版本，具有原生的浏览器操作能力。在OSWorld基准测试中，Operator达到了38.1%的成功率，在WebVoyager上更是达到87%。而Manus的表现则不稳定得多，用户报告显示它容易陷入无限循环，执行错误频繁。这种差距的根源在于底层模型的能力水平——Operator真正理解如何与操作系统交互，如何处理异常情况，而Manus更多是通过架构设计来"拼接"功能。
但Manus对Meta来说确实有战术价值，它提供了一个相对成熟的产品可以快速整合到WhatsApp Business和Meta AI中，填补Meta在Agent领域的空白。更重要的是，Manus展现了极强的市场推广能力。2025年3月，Manus在X平台发布了一个4分多钟的演示视频，直观展示了AI如何自主完成简历筛选、股票分析、网站搭建等复杂任务。这个视频在几小时内观看量就超过20万，官网访问量突破千万级别，邀请码在二手平台被炒到数万元。这种让用户直观理解产品价值的推广策略，确实值得学习。
然而，Meta在AI领域面临的问题远不止产品线的短板。2025年，Meta在AI领域的投资达到了640至720亿美元，但投入与产出严重不成正比。旗舰大模型Llama 4更是成了年度笑话。4月初，Meta发布了Llama 4的两个版本，在LMArena排行榜上最初位列第二，看起来是重大突破。但技术社区很快发现问题——Meta提交测试的是专门为对话优化的实验版本，输出更冗长、包含更多表情符号，明显是针对评分机制进行了调优。而公开发布的版本在同一排行榜上只能排到第32位。这种做法虽然技术上未违反规则，但确实破坏了基准测试的公平性。
更令人担忧的是Meta内部战略的混乱。公司秘密启动了代号"Avocado"的闭源项目，这与Llama系列的开源定位形成鲜明对比。2025年9月推出的AI短视频平台Vibes，声称对标OpenAI的Sora 2，但使用的却是Black Forest Labs和Midjourney的模型，而非自家的Llama。这让外界猜测，Meta可能已经彻底抛弃了Llama。人才流失同样严重，6月斥资143亿美元收购Scale AI 49%股份后，新成立的Meta Superintelligence Labs在10月就裁员600人。多个从竞争对手挖来的顶尖研究员几周后就选择离开，原因是官僚主义、战略方向不明确以及文化冲突。
最具象征意义的是11月图灵奖得主杨立昆的离职。Meta的战略重心从基础研究转向产品化和商业化，这与杨立昆的学术理念相去甚远。更关键的是，在新组织架构中，杨立昆需要向年仅28岁的Alexandr Wang汇报，这种安排显然让他难以接受。产品线方面，Meta AI虽然依托Facebook等产品获得了10亿月活用户，但功能仍停留在基础对话层面，不具备真正的Agent能力。相比之下，OpenAI在2025年初就推出了能自主操作浏览器的Operator，2月发布了能进行深度网络研究的Deep Research，7月整合为完整的ChatGPT Agent。Anthropic的Claude在计算机控制、代码编写方面建立了清晰优势，谷歌也推出了Antigravity这样的Agent开发平台。
那么，收购Manus能否解决Meta的根本问题？答案很明确：不能。因为在Agent时代，产品包装可以快速复制，真正的竞争力在于基座模型的持续进化。Manus团队自己也承认，当模型足够强大、架构足够灵活时，Computer Use、Deep Research、Coding Agent等能力会自然涌现。多Agent编排只是优化任务执行流程，无法提升单个Agent的智能水平。根据Menlo Ventures的2025年报告，在企业LLM API使用份额中，Meta仅占约12%，距离2024年的19%下降了7%。在编程Agent这个核心领域，Claude Code占据54%的份额，OpenAI占21%，Google占16%，Meta几乎完全缺席。
更要命的是，多Agent编排、沙盒环境这些工程化手段并不构成真正的技术壁垒。任何有足够工程能力的团队都可以在几个月内搭建出类似系统。真正的护城河在于基座模型的能力，而这恰恰是Meta最薄弱的环节。收购Manus不会让Llama 4变强，它带来的只是"更好的包装"。在AI竞争日益激烈的2026年，这种战术性动作意义有限。扎克伯格的工具箱里确实还有很多钱，但有些问题，光靠"买它"是解决不了的。
