Manus AI：通用Agent的崛起与未来展望

移居至新加坡的 Manus 团队，对通用 AI Agent 的探索未曾停歇。

在今日于新加坡举行的 Stripe Tour 活动上，Manus 联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）与 Stripe 亚太地区及日本首席营收官 Paul Harapin 展开了一场深入对话。

对话期间，Manus AI 透露了最新的业务数据，其年度经常性收入（RRR）已达9000万美元，即将突破亿美元大关。

Manus AI 的肖弘特别指出，Revenue Run Rate 是基于当月收入乘以12个月计算的，并不等同于 Cash Income。鉴于许多 AI 产品提供年付选项，这部分收入应被视为预存款而非实际收入。「如果我们采用这种【错误方式】计算，得出的数字可能会比1.2亿美元还要高。」肖弘解释道。

除了业务数据，季逸超还分享了 Manus 团队如何规划通用 Agent 的下一步发展，以及 AI Agent 与 AGI 之间的区别。

「现在，人们几乎将所有事物都称为 Agent，比如一个麦克风被称之为‘有环境感知的收音 Agent’。」季逸超幽默地说。

他提出了拓展通用 Agent 能力的两大方向：一是通过多 Agent 协作扩大执行规模（如在大型调研中衍生出上百个并行子 Agent）；二是为 Agent 解锁更广泛的‘工具面’，不局限于预设 API，而是像程序员一样调用开源生态、安装库，甚至通过可视化工具进行自检和回改。

季逸超还提到，当前的数字世界仍遵循‘给人用’的范式构建——非 API 化网页、CAPTCHA 以及流程‘游戏化’带来了大量摩擦，瓶颈更多在于生态与制度限制，而非模型智力。

这也是 Manus 参与 Stripe 活动的原因之一：双方正致力于在 Agent 内实现支付功能，将‘研究—决策—下单/结算’流程无缝连接，通过基础设施协作消除世界摩擦。

以下为对话精华，经极客公园编辑整理：

问：请简单介绍一下自己。你最近的‘上下文工程’博客非常鼓舞人心，我觉得对于任何正在开发 AI Agent 的人来说都是必读的。我经常和工程师们午餐时讨论这个话题。对于可能不太了解 Manus 的朋友，能否分享一下你的经历和愿景？

答：谢谢 Paul。很高兴能来到这里。Manus 正在构建一个通用 AI Agent。

许多研究机构和公司都在尝试打造一个大脑——一个大语言模型。但我们认为，从消费者角度来看，这并不好。AI 应该能够真正采取行动，完成任务，因此我们构建了 Manus。

我们的方式是利用人类历史上最伟大的发明之一——通用计算机。赋予 AI 计算机能力后，它能做人类能做的一切。Manus 能真正完成任务，比如制作演示文稿、规划旅行，甚至运营社交媒体——尽管我并不建议你这样做。

我们的用户非常喜欢 Manus。我们在三月份发布了 Manus，现在已实现了约9000万的年度经常性收入（RRR），很快就会突破1亿。

我觉得这对我们这样的小公司来说是巨大的成就。更重要的是，这表明 AI Agent 已不再只是研究领域的一个流行词，而是真正被应用、落地生根。

我可以和大家分享一个构建 Manus 过程中的小故事。

我们从 Agent coding 的应用中获得了许多灵感。比如像 Cursor 这样的 AI 编程产品，已经吸引了大量关注。

作为工程师，我们自然会使用 Cursor。但让我们惊讶的是，公司里很多非工程师同事也在用 Cursor。他们用它来做数据可视化，甚至写文章。他们忽略了左边的代码部分，只与 AI 对话来完成工作。

这让我们意识到应该将这种应用方式泛化，赋能非程序员。这就是 AI 的一个用例。