本文來自微信公眾號：硅兔君，作者：硅兔君，原文標題：《一場關于Manus的閉門會議紀要：谷歌前主管、頂級VC和SaaS產(chǎn)品負責人說了什么？》
過去一周，AI創(chuàng)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(chuàng)業(yè)公司；背景是其剛剛清空國內(nèi)社交媒體，決然“撤出”中國市場的商業(yè)動作。
然而，創(chuàng)始人季逸超發(fā)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(yè)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(yè)內(nèi)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(chǎn)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(zhàn)經(jīng)驗中提煉出的觀點，能為您提供一些幫助。
一、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’（ReversePitch）。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(yè)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(zhàn)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地燒錢。季逸超開篇就坦承基于上一段創(chuàng)業(yè)經(jīng)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(chǎn)。
其次，是用‘過程性資產(chǎn)’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(jīng)歷的4次底層框架重構。這在很多創(chuàng)業(yè)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(chǎn)’。為什么？因為在AI應用層，最終的產(chǎn)品形態(tài)或許可以被模仿，但通往這個產(chǎn)品形態(tài)過程中所積累的、對于失敗的深刻理解（know-howoffailure）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(wěn)定Agent的簡單路徑，我們都試過了，并且都失敗了。我們現(xiàn)在選擇的這條看似復雜的路，是唯一走得通的路?！@種由無數(shù)次試錯沉淀下來的工程經(jīng)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(chǎn)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’（ContextEngineering），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(wěn)定執(zhí)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(yè)行為，從一個區(qū)域性的‘戰(zhàn)敗’，重塑為一個全球性的‘戰(zhàn)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(yè)回報，所以我們要去北美，尋找更成熟的企業(yè)軟件市場和更優(yōu)質的付費客戶來驗證它的價值?！@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(yè)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。”
二、一位Google前AIInfra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(nèi)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(xiàn)實。我可以負責任地說，季逸超描述的挑戰(zhàn)，不是Manus一家的，而是整個行業(yè)在構建可用、可靠的Agent系統(tǒng)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(wěn)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(xù)的、相互依賴的步驟中，實現(xiàn)‘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(fā)現(xiàn)，對于復雜任務，這套方法脆弱不堪，模型稍微‘自由發(fā)揮’一下，整個任務鏈就崩潰了。
第二階段，引入‘工具調用’（ToolCalling）和‘狀態(tài)機’。這是業(yè)界的標準進步。開始讓模型不再是唯一的執(zhí)行者，而是變成一個‘調度員’，去調用更穩(wěn)定的外部API或內(nèi)部函數(shù)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(tài)？如何從工具執(zhí)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(huán)。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(xiàn)上，這意味著更高的延遲、更復雜的邏輯和指數(shù)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(xiàn)在的‘局部最優(yōu)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(nèi)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(guī)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(shù)據(jù)進行通信。這極大地增加了系統(tǒng)的復雜性，但換來了穩(wěn)定性和可維護性的提升。
所以，不要再簡單地把AI應用開發(fā)等同于‘調API’了。真正的挑戰(zhàn)，在于你如何用傳統(tǒng)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(tǒng)、狀態(tài)管理和魯棒性工程。
季逸超把這個過程公開，是對整個行業(yè)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(shù)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(yōu)勢，誰才能在AI應用的長跑中活下來。”
三、一家北美頭部SaaS公司AI產(chǎn)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(chǎn)品戰(zhàn)略失敗復盤’與‘未來產(chǎn)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(yè)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(yè)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(fā)揮’是商業(yè)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(jié)省了多少時間，或創(chuàng)造了多少價值。
Manus的經(jīng)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(chǎn)品經(jīng)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(fā)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(shù)據(jù)庫、宏觀經(jīng)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AIAgent，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(yè)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(zhàn)略轉型，也完美解釋了他們‘撤出中國，轉戰(zhàn)海外’的商業(yè)決策。這并非兩種市場的優(yōu)劣之分，而是兩種‘產(chǎn)品-市場匹配’（Product-MarketFit）邏輯的選擇。
國內(nèi)市場在C端應用創(chuàng)新上領先，但在B端企業(yè)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(chǎn)品來說，北美無疑是現(xiàn)階段更容易找到‘種子用戶’和實現(xiàn)‘價值驗證’的土壤。
因此，Manus的故事給所有AI產(chǎn)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(yè)，去真正理解那個行業(yè)從業(yè)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(yè)化的真正出路。”
四、結語
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(yè)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(chǎn)品之間復雜而深刻的聯(lián)動關系。
本文來自微信公眾號：硅兔君，作者：硅兔君
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