昨天，看到新闻：商务部正在对Meta收购Manus事件进行审查。

就这话题和朋友讨论了一下，结果发现观点存在严重分歧。

于是写下这篇文章，谈谈我对Manus的看法。

以下观点完全依据网上公开资料和实际体验判断得出，具有强烈的个人主观色彩。

Manus事件回顾

首先回顾一下Manus从创立以来发生的一系列里程碑事件[1]：

• 2022年：肖弘在北京成立北京蝴蝶效应科技有限公司，早期产品为 AI 浏览器插件 Monica
• 2024年10月：公司启动通用 Agent 产品 Manus，完成从工具型 AI 向自主执行型智能体的战略转型，“Manus”（拉丁语“手”）象征 AI 从思考走向行动。
• 2025年3月6日：Manus 正式发布，在 GAIA 基准测试中超越 OpenAI DeepResearch，刷新 SOTA
• 2025年4月：Benchmark Capital 领投 7500 万美元 B 轮融资
• 2025年7月：Manus 核心团队整体迁往新加坡
• 2025年12月：产品上线 8 个月，年化收入（ARR）突破 1.25 亿美元，累计处理超过 147 万亿 tokens，支撑逾 8000 万台虚拟计算机运行，并以约 20 亿美元估值筹划新一轮融资
• 2025年12月30日：Meta 宣布以数十亿美元完成对 Manus 的收购，创始人肖弘出任 Meta 副总裁
• 2026年1月8日：中国商务部宣布将会同相关部门对 Meta 收购 Manus 案开展评估调查

Manus基本定位

在当下，让大模型去做个调研报告，做个旅游规划已经稀松平常，Agent的概念已经深入人心，产品日趋成熟。

但是在Manus(2025年3月)刚刚发布的时候，主流大模型还是Chatbot形态，但它主打的是一款通用的Agent，能像一个助理一样实际做事，瞬间就引发了巨大关注。

本质上来说，Manus这款产品和当时的大模型是不冲突的。因为大模型普遍侧重于用更快的速度解决用户的单轮问题。

而Manus的想法是，让大模型进行更多轮的交互，以实现更好的结果。

由于处理时间比较长，它不能一直“抢占”用户的浏览器，所以它采用了云计算：借助应用沙盒，让AI在沙盒里慢慢完成任务，最后把结果呈现给用户。

这个想法是非常大胆且创新的。因为彼时大模型还没有针对于Agent的任务去做训练，让它回答内容可以，但做事是真不行。

听说Manus一开始的效果也比较有限，直到Claude 3.5这种有点动手能力的模型出现。

提早几个月就布局这个方向，他们的产品嗅觉很灵敏。

有人说，Manus不做基础模型，就是做了一个模型的基础应用的套壳团队。

这个说法有失偏颇，因为Manus的一些技术想法是挺有创意的，比如：

• 他们早就意识到长文本输入中，大模型的上下文腐烂问题，于是提出了Wide Research，通过多个独立上下文的并行沙箱来完成任务[2]。
• 他们发现MCP这种模式会扰乱模型上下文，从而降低KV Cache的缓存命中率，于是提出 Slack 连接器的概念[3]。
• 他们为了增强AI在操作系统中的调度能力，内部专门维护了一个Linux的分支版本[4]。

因此，说他们没技术含量，这不对。他们的技术嗅觉和工程能力，是让Manus在通用Agent赛道上保持头部地位的关键因素。

Manus 的六宗罪

虽然 Manus 做了很多原创性的工作，但我仍然不喜欢这个团队，理由有以下六点。

饥饿营销，邀请天价

Manus 发布初期，引发了巨大关注。

宣传片的演示很有吸引力，用户都想来体验一下。

结果一进官网，发现没有开放，需要加入等候列表(wait list)，等待邀请码才能进入，在二手市场上，邀请码的价格一度被炒至上万。

据Manus团队事后解释[4]，主要原因是他们没有准备好足够的算力来支撑这么多用户，因此才“采取下策”。

算力不足可能是事实，但它的确让用户的期待和真实情况出现了偏差。

这也反映出了 Manus 的产品迭代策略：时间就是生命，早发布才能抢占先机，即便它还没完全做好准备。

这种“仓促”的运营策略，就像现在很多科研团队为了发好的会议，哪里热就往哪凑，文章实验还没做完，有了idea之后，先发个arxiv占坑，学术圈的“浮躁风气”就是被这帮人带出来的。

摇摆不定，言不由衷

Manus的联合创始人称，这款产品从立项起就是只针对海外市场的[4]。

但实际上，在3月刚发布之后，他们就官宣和通义千问合作，并服务了国内用户[5]。

但是，当他们迁往新加坡之后，国内社交账号帖子清空，官网直接对大陆ip进行封禁。

被曝源码，假意开源

Manus发布后，有人试图研究了其运作的机理，并发现他们用了很多开源技术。

于是Manus的联合创始人季逸超出来回应，说确实用了开源技术，但也准备在HuggingFace上开源模型，来回馈开源社区[5]。

而截止目前，他们团队在HuggingFace上，开源的成果依然挂零[6]。

在Github上，他们团队也没有任何开源，四个仓库，还全是fork别人的成果。

明修栈道，暗度陈仓

Manus的创始人肖弘在做前一款产品 Monica 时，曾经拒绝海外的风险投资，理由是他舍不得离开武汉8。

而给大众“恋家”的印象后，他们在 Manus 发布前，就悄悄在新加坡成立新公司，并搭建了三层控制架构[9]。

在25年7月，团队搬到了新加坡，为接受海外投资，以及Meta收购做准备。

与其说是临时起意，不如说是早有布局。

轻装转移，暴力裁员

Manus 搬到新加坡前，在中国区的员工总数120人左右。传闻仅带走了四十多名核心技术人员，其余员工都被裁员优化，给予N+3或者2N的赔偿[10]。

作为一家年轻公司，这个赔偿方案不算高。

Manus创始人肖弘曾在采访中提到：Manus的代码中，有80%是AI写的[11]。

有理由怀疑，他们正趁着搬家此举来精简优化人员结构。

那些陪着一块“打江山”的老员工，接近2/3最后没获得“收购红利”，而是被“卸磨杀驴”式抛弃。

产品拉胯，付费陷阱

抛去其它种种传闻，最后看看Manus的产品究竟如何。

我曾在不同时间段，用过三次Manus的产品。

五月份，当manus取消邀请码制度，全面开放时，我尝试用它来完成一个相对比较复杂的模型转换任务。

结果在它经历数小时的努力后，任务失败。

十二月，尝试用它去做一个显卡发展现状的调研报告，结果它只引用了8篇参考材料，最后形成的文档很简短，不及预期。

在写这篇文章之时，又尝试用它去写一份学术性的研究报告，结果出来的结果很简短，和主流问答模型差别不大。

有可能是用了它免费的 Manus 1.6 Lite模型。

而它的增强版模型 Manus 1.6 Pro，打着“7天免费”的旗号，实际上是要用户直接付完年费，再给7天的免费期。

这不是消费习惯的问题，这是“赤裸裸”的消费陷阱。

总结

Manus被收购是必然，因为到上月年底前，他们的盈亏还没完全打正[4]，没有稳定的现金流。

Manus的核心优势是速度，在大厂反应过来之后，他们依然丧失了先发优势。

他们所宣传的做网页，结果现在但凡是一个Agent产品，几乎都能做；他们所宣传的做调研报告，结果现在各大厂商都有自己的深度研究功能。

Manus在下坡道上，遇到了“病急乱投医”的Meta，可谓恰逢其时。

但如果说它是个成功的出海产品案例，未免太功利主义。

一个中国团队，利用了中国用户的数据，摘取开源社区的成果，开发了新产品，然后卖给国外。

如果还有人认为这很成功的话，那我务必得和这种势利之徒保持距离了。

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说真的，这两年看着身边一个个搞Java、C++、前端、数据、架构的开始卷大模型，挺唏嘘的。大家最开始都是写接口、搞Spring Boot、连数据库、配Redis，稳稳当当过日子。

结果GPT、DeepSeek火了之后，整条线上的人都开始有点慌了，大家都在想：“我是不是要学大模型，不然这饭碗还能保多久？”

我先给出最直接的答案：一定要把现有的技术和大模型结合起来，而不是抛弃你们现有技术！掌握AI能力的Java工程师比纯Java岗要吃香的多。

即使现在裁员、降薪、团队解散的比比皆是……但后续的趋势一定是AI应用落地！大模型方向才是实现职业升级、提升薪资待遇的绝佳机遇！

这绝非空谈。数据说话

2025年的最后一个月，脉脉高聘发布了《2025年度人才迁徙报告》，披露了2025年前10个月的招聘市场现状。

AI领域的人才需求呈现出极为迫切的“井喷”态势

2025年前10个月，新发AI岗位量同比增长543%，9月单月同比增幅超11倍。同时，在薪资方面，AI领域也显著领先。其中，月薪排名前20的高薪岗位平均月薪均超过6万元，而这些席位大部分被AI研发岗占据。

与此相对应，市场为AI人才支付了显著的溢价：算法工程师中，专攻AIGC方向的岗位平均薪资较普通算法工程师高出近18%；产品经理岗位中，AI方向的产品经理薪资也领先约20%。

当你意识到“技术+AI”是个人突围的最佳路径时，整个就业市场的数据也印证了同一个事实：AI大模型正成为高薪机会的最大源头。

最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

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