Manus補上一塊短板，但Meta AI的短板實在太多了

當Meta收購Manus消息擴散開時，整個科技圈的反應既在意料之中，又充滿了微妙的張力。

整場談判由扎克伯格親自操盤，且僅持續了10多天就談攏了價格。因此它看起來像是小扎在面對2026年更加激烈的AI戰爭時，急切打出的一張牌。

Manus雖然被AI圈戲稱是“套殼”公司，但是毋庸置疑，它仍能補足Meta的戰略短板。

而對于小扎來說，這也不是他第一次用錢解決問題。

不過，小扎真的能通過Manus來改變現在Meta的頹勢嗎？我看未必。

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簡而言之，小扎很可能相中了Manus的賺錢能力。因為這家公司僅在8個月內，就達到了1.25億美元的年化收入。

Manus的增長主要來自于兩方面，一方面體現在企業本身對于工具的整合能力，另一方面體現在企業獲客上。

其實Manus的技術并不難理解，它的核心是一個多Agent編排系統。名為多智能體協同架構 (Multi-Agent System, MAS)，由規劃 (Planner)、執行 (Execution)、驗證 (Verification) 和知識 (Knowledge) 四大核心Agent組成。

就像人類一樣的大腦一樣，不同區域掌管不同的任務。這4個Agent分別完成用戶下達命令的不同部分，最終縫合成為最初的需求并輸出。

X上的開發者Jian Liao（賬號為 @jianxliao）通過逆向工程發現，Manus一共使用了29種工具，包括開源的Browser Use軟件。幾乎涵蓋了用戶打開網頁以后的所有行為。

但如果僅是這樣，那Manus肯定到不了幾十億美金的估值。

它還提供了一個沙盒執行環境，允許AI在隔離的虛擬環境中運行代碼、操作瀏覽器、管理文件系統。

這種設計讓用戶可以關閉設備，讓Manus在云端繼續工作，任務完成后再發送通知。對于需要處理耗時任務的企業用戶來說，這種“后臺執行”能力確實有實用價值。

比如某些網頁生成任務，至少需要花費幾十分鐘來。這時候用戶就能交給Manus托管，自己去忙別的事情，等時間差不多了，打開Manus，就可以“收菜”了。

不過Manus并沒有自主訓練的底層大模型。它所有的Agent能力都來自于第三方模型。

多Agent編排、沙盒環境、工具集成，這些都是工程層面的優化，而非AI能力本身的突破。

Manus聯合創始人兼首席科學家季逸超表示，這套系統主要依賴Anthropic的Claude和經過微調的阿里巴巴Qwen模型。

與OpenAI的Operator相比，這種差異更加明顯。

Operator基于專門訓練的CUA(Computer-Using Agent)模型，這是GPT-4o的特化版本，具有原生的瀏覽器操作能力。

在OSWorld基準測試中，Operator達到了38.1%的成功率，在WebVoyager上更是達到87%。而Manus的表現要不穩定得多，用戶報告顯示它容易陷入無限循環，執行錯誤頻繁。

這種差距的根源在于底層模型的能力。

Operator理解如何與操作系統交互，如何執行多步驟任務，如何處理錯誤和異常情況。Manus雖然通過多Agent架構實現了類似功能，但這種“拼接式”的解決方案在穩定性和可靠性上存在天然劣勢。

不過，Manus對Meta來說仍有戰術價值。它提供了一個即插即用的Agent產品，可以快速整合到WhatsApp Business和Meta AI中，填補Meta在這個領域的空白。

最容易被忽略的，就是Manus極強的市場推廣能力。

2025年3月6日凌晨，Manus在X平臺發布了一支4分17秒的演示視頻。

視頻制作水平暫且不提，單就這個視頻的內容而言，簡單易懂且直接地展示了Manus如何自主完成簡歷篩選、股票分析、網站搭建等復雜任務。

數小時內，這個視頻的觀看量就超過20萬，在科技圈迅速傳播。

用戶在視頻中看到AI如何一步步完成任務，無需任何額外的文字說明就能理解產品價值。這種“所見即所得”的展示方式，讓技術門檻幾乎降到了零。

這次推廣的核心策略是讓創作者直觀展示產品的實際用法，而非單純講功能和技術。

從結果來看，Manus團隊做到了。

發布后4小時，Manus官網訪問量突破千萬級別。全網都在求邀請碼，以至于官網注冊頁面一度崩潰。邀請碼在二手交易平臺被炒至數萬元，最高甚至達到10萬元。

截至發稿，Manus的用戶數量達到了百萬級。如果可以借助Meta的渠道，在Facebook、Instagram、WhatsApp這些每天觸達數十億用戶的平臺上傳播，那么Manus的吸金能力將會是指數級提升。

02

2025年小扎沒少往AI里砸錢。根據Meta的財報，今年在AI領域的投資達到了640至720億美元。

可是投入與產出并不成正比，Meta在AI領域的表現遠遠落后于OpenAI、Google和Anthropic。外媒甚至開始用“二流大模型”來嘲諷如今的Meta。

Meta的旗艦大模型Llama 4，也成了2025年AI圈最大的笑話。

4月初，Meta發布了Llama 4的兩個版本：Scout和Maverick。Maverick在LMArena排行榜上最初位列第二，僅次于Gemini 2.5 Pro，看起來是一次重大突破。

但技術社區很快發現了問題。

Meta提交給LMArena測試的版本是“
Llama-4-Maverick-03-26-Experimental”，一個專門為對話優化的實驗版本。這個版本的輸出往往更冗長，包含更多表情符號，似乎是針對LMArena的人類評分機制進行了調優。

而公開發布的版本“
Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct”在同一排行榜上只能排到第32位。

LMArena在事后發表聲明，批評Meta的做法違背了基準測試的初衷。雖然這在技術上并未違反規則，但提交一個與公開版本性能差異巨大的特化版本，確實破壞了基準測試的公平性。

獨立AI研究者Simon Willison表示，當公眾無法使用測試中表現優異的版本時，排名就失去了實際意義。

Meta的內部文件顯示，這家公司對開源策略存在根本分歧。公司秘密啟動了代號“Avocado”的閉源項目，這與Llama系列的開源定位形成鮮明對比。

2025年9月時，Meta推出的AI短視頻平臺Vibes，對外宣稱對標OpenAI的Sora 2。

要知道，Sora 2使用的是OpenAI自家的ChatGPT 5以及o3模型，然而Vibes使用的卻是付費AI生圖平臺Black Forest Labs和Midjourney的模型，而非自家的Llama。

因此外媒猜測，Meta很有可能已經徹底拋棄了Llama。

比起大模型，Meta AI戰略更是混亂。

2025年6月，扎克伯格斥資143億美元收購Scale AI 49%的股份，主要目的是聘請其CEO Alexandr Wang。Wang被任命為新成立的Meta Superintelligence Labs負責人，這個28歲的年輕人突然掌管了Meta所有的AI研發工作。

10月，Meta Superintelligence Labs裁員600人。

多個從競爭對手挖來的頂尖研究員在加入幾周后就選擇離開，原因是官僚主義、戰略方向不明確，以及與Meta現有團隊的文化沖突。

外媒在采訪中表示，許多新員工發現自己很難適應大公司的決策流程，而Meta原有的生成式AI團隊則看到自己的職責范圍被大幅縮減。

最具象征意義的事件發生在11月。圖靈獎得主、深度學習三巨頭之一的楊立昆宣布離職。

究其原因，Meta的戰略重心從基礎研究轉向了產品化和商業化，這與楊立昆的學術理念相去甚遠。還有點，在新的組織架構中，楊立昆需要向Wang匯報，而不是直接向產品主管Chris Cox匯報。

楊立昆在領英的動態中寫到，這些都讓他難以忍受，所以選擇離開Meta。

產品線的疲軟同樣明顯。

Meta AI雖然依托Facebook等產品獲得了7億月活用戶，但功能仍停留在基礎對話層面，不具備Agent能力。

OpenAI在2025年初就推出了Operator，這個AI Agent可以自主操作瀏覽器，幫用戶訂餐廳、購物、填寫表格。

2月，OpenAI又發布了Deep Research，基于o3模型，能夠進行5至30分鐘的深度網絡研究，生成帶有完整引用的研究報告。7月，OpenAI將這兩個功能整合為ChatGPT Agent，實現了“研究+行動”的完整閉環。

Anthropic的Claude也在Agent方向上建立了清晰的優勢。

2024年10月推出的Claude Computer Use讓AI可以控制計算機界面，2025年6月擴展的Artifacts功能允許用戶直接構建、托管和分享交互式應用。Claude Code更是成為企業開發團隊的首選編程Agent。

谷歌的Gemini 2.5 Computer Use可以像人類一樣導航網頁、點擊按鈕、填寫表單。

2025年11月，隨著Gemini 3 Pro的發布，谷歌推出了Antigravity，這是一個集成了聊天、終端、瀏覽器的Agent開發平臺，允許開發者在統一界面中構建和管理AI Agent。Gemini Enterprise則為企業提供了Agent的集中管理、部署和監控能力。

相比之下，Meta AI在2025年4月推出獨立App時，功能還停留在基礎層面：回答問題、生成圖像、總結網頁內容。它沒有真正的自主任務執行能力，不能進行多步驟的深度研究，不能操作瀏覽器完成實際工作。

雖然Meta AI的月活用戶超過10億，但這個數字主要來自于社交媒體的深度集成。用戶打開這些應用時，AI助手就在那里。這更多是分發渠道的勝利，而非產品能力的體現。

03

收購Manus能否解決Meta的根本問題？答案很可能是否定的。

因為在Agent時代，產品包裝可以快速復制，真正的競爭力在于基座模型的持續進化。

Manus團隊自己就承認了這一點。

他們在一次采訪中表示:“當模型足夠強大、架構足夠靈活時，Computer Use、Deep Research、Coding Agent等能力會自然涌現。”

這句話道出了AI Agent的本質。Agent的規劃、推理、決策能力直接來自基座大模型的認知水平。多Agent編排只是優化任務執行流程，無法提升單個Agent的智能水平。

根據Menlo Ventures的2025年報告，在企業LLM API使用份額中，Anthropic占40%，OpenAI占27%，Google占21%，而Meta僅占約12%，距離2024年的19%下降了7%。

編程能力是評估AI Agent的核心指標，因為它直接反映了模型的邏輯推理和問題解決能力。

在這個關鍵領域，Meta幾乎完全缺席。Claude Code占據了編程Agent市場54%的份額，OpenAI占21%，Google占16%。

這意味著Meta已經快要出局了。

更嚴重的是，多Agent編排、沙盒環境這些工程化手段并不構成技術壁壘。任何有足夠工程能力的團隊都可以在幾個月內搭建出類似系統。

真正的護城河在于基座模型的能力，而這恰恰是Meta最薄弱的環節。

收購Manus不會讓Llama 4變強，它帶來的只是“更好的包裝”。在AI競爭日益激烈的2026年，這種戰術性動作意義不大。