Nebutra 技术博客
站在旧抽象层上的人：Agent 之后的那一层
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。
Tseka Luk12 分钟阅读
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。
Tseka Luk12 分钟阅读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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