押注 2027 年的下一次 Manus Moment,关键不在更聪明的 Agent,而在 Agent 之后的那一层:把一群 Agent 编织成可治理、对结果负责的组织。

Research Notes
一八九〇年代,美国的工厂主们排着队购买电动机。推销员的话术很动人:电比蒸汽干净,比蒸汽安静,比蒸汽便宜。于是他们拆掉锅炉,把一台崭新的大电机装在原来蒸汽机的位置上,然后心满意足地等待利润翻倍。
利润没有翻倍。事实上,往后差不多三四十年,账面上几乎看不出电气化带来了什么。经济史学家 Paul David 在 1990 年把这件事讲透了:工厂主把新引擎装进了旧的身体。老厂房是为一根贯穿全车间的中央传动轴设计的,所有机器靠皮带挂在这根轴上,轴在哪,机器就得挤在哪。他们换掉了动力源,却保留了那根轴。
真正的红利,要等到有人想明白一件事:既然电可以拉到任何一个角落,为什么还要让机器迁就那根轴?于是“一机一电机”出现了,车间被推倒重排,按工序的流动来组织,而不是按那根铁轴。生产率这才起飞。
我把这个故事放在最前面,是因为今天我们正站在同一个路口。只不过这一次,那台被买回家的发电机,叫 Agent。
二〇二五年三月六日,Manus 发布了一段演示。它替你找公寓、做表格、比航班、排行程,一气呵成。二十小时内上百万次观看,邀请码被炒到五万到十万人民币一个。人们说,这是“中国的第二个 DeepSeek 时刻”,是“一窥 AGI 的窗口”。
八个月后,它的年化营收冲过一亿美元。又过了没多久,二〇二五年底,它被 Meta 以据称二十亿美元以上买走,随后这桩交易又在跨境监管的拉锯中被否决。一个惊艳的产品,一个体面却未竟的退出。
但请你停下来,看一眼它的身体:Manus 自己没有模型,它跑在别人的 Claude 和 Qwen 上;它也没有一条只属于自己的、会越用越深的数据。它是一个出色的编排者,一个调度众多能力的指挥。
答案藏在那个发电机的故事里。Manus 是一台漂亮的电动机,但它没有重排自己的车间。它证明了“编排”足够动人,动人到能卖掉;却也证明了,光有编排,不足以独自活下去。
所以,当我们问“该押注什么”的时候,第一件要做的事,是别再盯着那台引擎看。
有一个开源项目,专门记录“被 AI 杀死的产品”。到现在它列了八十多个,并且仍在增加。名单上 OpenAI 一家就“杀死”了二十多个,Google 十几个。这里的“杀死”不是恶意,只是潮水上涨:昨天还要花钱买的功能,今天变成了模型里一个免费的按钮。
名单上最刺眼的,是 Jasper。二〇二二年它估值十五亿美元,靠的是替你写营销文案。ChatGPT 一出,它的“套壳”生意几乎是一夜之间被掏空,因为它从来没拥有过什么,它只是站在模型前面,转手卖模型本来就会做的事。同样消失的还有一整类“和你的 PDF 聊天”的公司:ChatPDF、PDF.ai、AskYourPDF。当原生文件上传变成模型的标配,它们的存在理由就蒸发了。
但同一片潮水里,有些公司不但没被淹,反而长得更高了。Cursor、Harvey、Glean、Sierra、Perplexity、Cognition 也都在用别人随时会变强的模型,凭什么活下来?
把它们摆在一起看,会发现一个朴素的共性。它们活下来,不是因为握住了“智能”,而是因为握住了智能旁边的四样东西:一个深得别人插不进手的工作流;一条只属于自己、越跑越厚的数据闭环;一份用户每天都要回来的习惯与分发;以及最关键的,对结果本身的负责。
注意这四样里没有一样是“模型能力”,也没有一样是“Agent 能力”。模型会变强,Agent 会变成水电煤。而这四样,会在模型变强的时候,跟着一起增值。
让我们把镜头拉远,看整部计算的历史。它其实是一条楼梯,每一级,都是“我们一次能托付出去多少东西”在往上长:汇编语言到编程语言,到框架,到云,到大模型,到 Copilot,到 Agent。
从托付一条指令,到一个函数,到一个应用,到整片基础设施,到一轮思考,再到一个任务。每上一级,下一级就变成了不必再操心的底座。汇编没有消失,但今天没人靠手写汇编立身;云没有消失,但没人再把“能开一台服务器”当成护城河。
顺着这条楼梯往上推,答案几乎是自己浮出来的:比“一个任务”更大的单位,是“一群任务被协调起来、共同完成的一整摊事”,也就是一个组织。Agent 之后的那一层,不是更聪明的 Agent,而是那个站在众多 Agent 之上、像当年操作系统站在一个个进程之上的东西。a16z 给它起了个名字,叫“协调系统”(system of coordination)。
最让我安心的,不是我自己推出了这个结论,而是几股完全独立的力量,在二〇二五年底到二〇二六年间,各自走到了同一个地方。
用户会从一个亲自干活的人,变成一个管理一队 Agent 的管理者。
记录系统会退入背景,沦为商品化的存储层;企业真正需要的,是它之上的协调系统。
未来,每家公司的 IT 部门,都会变成 AI Agent 的 HR 部门。
三个互不通气的聪明脑袋,指向了同一扇门。这通常不是巧合,而是同一个底层规律在不同地方留下的脚印。
道理可以骗人,账单很难。SaaS 卖了二十年的“按席位收费”,建立在一个朴素假设上:用的人越多,价值越大。可如果一个 Agent 顶得上十个人,这个假设就从根上断了。客户凭什么为十个工位付钱,当那十个工位都空着?
市场已经在用真金白银投票。二〇二六年二月,一轮被称作“SaaS 末日”的重新定价,抹掉了大约两千八百五十亿美元市值;Monday.com 股价从年内高点近乎腰斩、一路跌到七八十美元区间,理由写得很坦白:市场在为“AI 席位压缩”重新估值。它的 CEO Eran Zinman 承认,公司原来约百人的销售开发团队,如今“整个职能都由 AI 接手”,响应时间从一天压到三分钟。
与此同时,另一种计价方式正在长出来。Intercom 的客服 Agent 用“每解决一个问题收九毛九美元、外加履约担保”的方式,从一百万美元营收长到一亿以上,如今每周解决超过一百万个问题。HubSpot 按每次解决五毛收,Zendesk 一块五,Salesforce 两块。Sierra 干脆把整家公司都建在了“按结果收钱”之上。
这件事的深意,比“换种收费方式”大得多。一旦你开始卖结果,你就不得不拥有那个生产结果的整个组织,因为结果不是某个 Agent 的功劳,是一摊被协调好的工作的功劳。收费方式,悄悄地把你推向了协调层。账单,替我们确认了那条楼梯。
把前面这些线收成一根,结论其实很安静:最值得押的抽象层,是协调层,那个把一群已经商品化的 Agent,编织成一个可被治理、对结果负责的“组织”的系统。
如果要落到一件具体的事上,我会这样说:去为某一个高价值、今天还被大量外包出去的职能,例如一个财务部门、一家律所、一个研发组织,造一个“一盒装的 AI 原生部门”。它要满足三个条件,每一个都对应前面的一段故事。
其一,模型越强,它越好,而不是越没用。这是为了不上那份死亡名单。选的领域必须是“潮水上涨抬高你的船”,而不是“潮水上涨淹掉你的岛”。
其二,它有一条只属于自己、会复利的数据闭环。这是 Manus 缺的那样东西。每一次协调运行,都让下一次更准,这是模型再强也复制不走的土壤。
其三,它按结果收钱。这既是为了捕获席位捕获不到的价值,也是为了逼自己真的去拥有那个组织,而不是停在“做个工具”的舒适区里。
Y Combinator 在二〇二六年的招募方向,几乎是把这段话又说了一遍:它要找的,是“不卖软件、直接卖服务”的 AI 原生公司。保险经纪、会计审计、合规、医疗行政,“我们就是直接把活干了”。前沿,已经从“一个帮你的 Agent”,移到了“一个交付结果的组织”。
这只是一次推演,它可能错。模型可能突然把协调也变成默认功能;结果可能在某些行业根本无法度量;地缘政治可能盖过所有产品逻辑,Manus 那场被否决的收购,就是活生生的提醒。但如果非要把这一路留下三句话,那就是:
Agent 之后,不是 Agent。是那个让一群 Agent 像一家公司一样,安静运转的东西。
17 个来源支撑这篇 Frontier 笔记。
Manus 与 Meta 交易相关报道。
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