01 Meta 为什么买下 Manus？
2025 年底，科技圈发生了一笔极具象征意义的交易：Meta 斥资超 20 亿美元收购初创公司 Manus AI。
很多人第一反应是错愕：“那个做 VR 手套的公司这么值钱？”（荷兰的 Manus XR）
错。 Meta 这次买的不是元宇宙的“手套”，而是 AI 时代的“双手”——一家主打通用智能代理（Generalist Agent）的中国公司—— Manus AI。
过去两年，我们见证了大模型的奇迹，但更多时候，它们像是一个“懂很多的教授”，能陪你聊天，却无法帮你订一张机票。而 Manus 的核心价值在于，它展示了一种可能性：AI 不再只是对话框里的文字生成器，而是可以接管浏览器、编写代码、操作软件的“执行者”。
OpenAI 和 Google 早已在通用 Agent 领域布局，OpenAI 有 “Operator”，Google 有 “Project Jarvis”，而 Meta 此前的重心一直在“模型开源”和“元宇宙”上。
这次略显昂贵的技术并购，可能是 Meta 的一次被迫战略补位，但也进一步确认了一个行业共识：通用 Agent（智能体）的竞争将进一步爆发。
而在欢呼之前，我们需要搞清楚：这个被给予厚望的“通用 Agent”，到底想革谁的命？
02 愿景：通用 Agent 为何被视为 App 的终结者？
我们正在经历一个工具过剩、但效率并未倍增的时代。
手机里躺着几十个 App，我们被迫在不同的界面间跳转：为了订票打开 A，为了比价打开 B，为了记账打开 C。
- App 的底层逻辑是“人适应机器”：开发者把功能封装好，用户去学习怎么用。
- Agent 的底层逻辑是“机器适应人”：用户只给目标，机器去拆解过程。
通用 Agent 之所以被视为下一代计算平台（Next Computing Platform），是因为它试图解决 App 时代无法解决的三个顽疾：
1）从“功能切片”回归“完整意图”
App 服务的是被拆碎的行为（拍照、打车、支付）。而通用 Agent 服务的是完整的意图。
当你对 Agent 说“帮我规划一次东京旅行”，它不再是你手机里的第 51 个 App，而是一个“超级入口”。它在后台自主调用浏览器、地图、订票接口。用户不再需要为了“做事”而不断处理“如何做事”的前置步骤。
2）真正的“一次性软件”革命
这是通用 Agent 最具颠覆性的愿景：生成式软件（Generative Software）。
在 App 时代，为了偶尔算一次房贷，你需要下载一个 50MB 的计算器应用，让它长期占用你的手机内存。
在 Agent 时代，当你提出需求时，通用 Agent 可以利用代码解释器，现场为你写一个只包含计算功能的微型程序。用完即走，代码销毁。
未来的软件可能不再是固定的资产，而是一种随需随到的“流”。
3）商业模式的跃迁：Service-as-Software
App 卖的是工具（Tool），你买回来得自己干活。
Agent 卖的是服务（Service），你付出金钱，得到结果。
这种从“卖铲子”到“卖金子”的转变，让软件行业第一次有机会真正通过替代人力来获取价值，天花板被无限拔高。
03 路径：不只是“全能神”，更是“指挥家”
那么，未来的 Agent 真的是一个无所不知、无所不能的超级 AI 吗？
并不是。行业目前更倾向于另一种演进路径：多智能体协作（Multi-Agent Orchestration）。
这就是所谓的“前端通用，后端专业”。
- 通用 Agent（如 Manus）：它是唯一的“入口”（Interface）和“调度者”。它负责听懂人话，拆解任务，然后把活派出去。
- 专业 Agent（如 Devin, Harvey）：它们是后台的“劳动力”。它们可能不懂聊天，但在写代码、审合同、做财报等垂直领域拥有极高的专业度和准确度。
未来的理想工作流是：
用户向 Manus（管家） 下达指令 -> Manus 呼叫后台的 Devin（程序员） 写代码 -> 同时呼叫 Harvey（律师） 审核合规 -> 最后由 Manus 整合结果汇报给用户。
这种“通用入口 + 专业分工”的模式，被认为是平衡成本、效率与专业度的最佳解法。它让用户感觉拥有了一个全能管家，而管家背后其实站着一个专业的专家团队。
04 泼冷水：被刻意忽视的三只“灰犀牛”
愿景很性感，但现实很骨感。
Meta 的超20亿美金虽然表明了方向，但并未解决路途中的沼泽。如果我们剥离掉资本的滤镜，会发现通用 Agent 目前面临着三个结构性、甚至可能是无解的难题。
1） 结构性悖论：用“猜”的模型，去干“定”的活
这是行业内心照不宣的房间里的大象。我们试图用 LLM（大语言模型）去做 Agent，这本身可能就是一种错配。
大模型的本质是基于概率的“下一个词预测”（Next Token Prediction）。它的基因里写着“创造”与“随机”，这意味着它天生会胡说八道（幻觉）。
Agent 的任务（如转账、删文件、部署代码）要求的是 100% 的确定性与精确性。
这是基因层面的冲突。
让一个只会“概率吟唱”的诗人去操作精密的手术刀，可靠性难题是结构性的。只要模型依然基于概率，它就永远无法像传统软件那样承诺 100% 的执行准确度。在企业级应用中，99% 的准确率和 0% 没有区别——因为没人敢承担那 1% 删库跑路的风险。
2） “一次性软件”的工程黑洞
“现场生成代码、用完即走”听起来是科幻般的终极形态，但在工程落地时，它目前更像是一个成本与安全的黑洞。
- 安全死结：让 AI 实时生成可执行代码并在用户终端运行，等同于在这个充满恶意软件的世界里“裸奔”。谁来审核这段临时代码没有后门？谁来保证它不会误删系统文件？如果加上重重沙盒与审核，响应速度又会慢到不可接受。
- 算力账本：为了算一个房贷，它需要调动千亿级参数的大模型去理解意图、规划步骤并生成计算指令，再调用专门的代码解释器来执行。这背后的每一次大模型调用、每一次工具调度都意味着不菲的成本。这就像为了喝一杯水，我们需要启动一座庞大的水泵站并铺设临时管道。
- 结果验证：如果没有 App 的固定界面，用户如何一眼判断 AI 生成的计算器逻辑是对的？“验证结果”的认知成本，可能比“直接操作”还要高。
3） 缺失的“操作系统”
关于上文提到的“通用入口+专业 Agent”的未来图景，目前也被过于简化了。
大家都在谈论 Agent，却没人谈论 Agent 之间的“语言”。
如果 Meta 的通用 Agent 要指挥 Adobe 的修图 Agent 和 Salesforce 的销售 Agent，它们通过什么协议通信？谁来定义接口标准？
- 如果是 Meta 定义，Google 会答应吗？
- 如果是 Apple 定义，OpenAI 会兼容吗？
实现多智能体协作，最难的不是造智能体，而是造“社会规则”。
目前我们极度缺乏一个类似 iOS 或 Android 的“Agent OS”或统一协作框架。没有这个“红绿灯系统”，成千上万个 Agent 放在一起，带来的不是协作，而是混乱的巴别塔。
这也正是前段时间大热的豆包 AI 手机（Ola Friend）所面临的现实困境：即便有心做入口，却被卡在各大 App 的围墙之外，无法真正调动第三方服务。
05 结语
回到开头，Meta 收购 Manus，这笔交易确认了共识，也暴露了焦虑。在 OpenAI 和 Google 的夹击下，Meta 必须跟注。但这笔钱解决不了上述的结构性难题。
App 的围墙终将坍塌，软件将从“固定的工具”变成“流动的服务”，这个大方向可能没错。但在这个未来到来之前，我们还得在“概率与确定性”、“成本与体验”、“封闭与开放”的泥潭里，进行一场漫长的工程长跑。
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