Manus，刚刚悄悄发布了自己的 2.0 宣言

10月26日，Manus联合创始人、产品合伙人张涛（网名 HideCloud）在公众号「潜云思绪」发表长文《用 Manus 改造 Manus》。文章披露了 Manus 内部全面 AI 化的工作常态：工程师同时处理数十个需求，产品经理独立完成代码上线，市场团队拥有主动工作的「数字同事」。

结合9月底发布的 Manus 2.0版本、个人智能体 Cue，以及母公司蝴蝶效应完成的超5亿美元融资，这篇文章被视为 Manus 进入 2.0 时代的组织宣言，揭示了其产品方向、成本逻辑及用人标准的深刻变革。

Manus 本身，就是 2.0 的样板间

Manus 的内部实践与其 2.0 版本功能高度对应，形成了「先自用，再交付」的产品迭代逻辑。

在市场团队，「数字同事」通过反馈接口自动触发开发任务，背后依托的是 2.0 的 Automations 功能；产品经理利用 2.0 增强的视频生成与代码动画能力，将需求文档转化为视频 Demo，甚至直接完成网页端和桌面端的界面开发；Slack 机器人运行于 2.0 提供的 7×24 小时常驻云电脑上，非研发人员可直接查询功能实现细节。

此外，内部已启用跨角色 Session 共享功能，工程师与 AI 完成基础工作后，产品经理可进入同一 Session 调整样式与文案。这种「吃自己的狗粮」的模式，比任何外部演示都更具说服力。

从一人一个 Agent，到一个团队一个 Session

随着 Anthropic Cowork、Meta Muse 等个人 Agent 成为标配，Manus 将竞争焦点转向团队协作层面。张涛指出三大机会点：

• Session 作为多人协作对象：设计师、工程师、产品经理在同一 Session 中推进任务。
• 跨设备与跨同事协作：打破单一终端限制。
• Agent 深入企业知识库：主动发现人类未察觉的解决方案。

这一理念与个人智能体 Cue 一脉相承。Cue 为每个 Agent 配备独立邮箱、电话、钱包和电脑，使其具备类似「人」的属性。在公司场景中，「数字同事」表现为一个中心化的工作台 Session，它能自主判断 Slack 消息优先级，拆分任务并行处理，甚至主动提醒项目进度和功能适用条件。

当单人 Agent 普及后，通用 Agent 的下一站必然是团队协作层。

人均 1 万美元：买时间与探边界

针对9月人均超 1 万美元（部分员工单月高达七八万美元）的 AI 开销质疑，张涛给出了三层解释：

第一，购买注意力。AI 降低了大规模团队的沟通成本，让员工更专注于核心职责。

第二，探索能力边界。使用顶级模型进行代码审核等关键任务，虽成本高但显著降低了线上故障率，被视为划算的投资。

第三，数据反哺产品。内部在 Manus Studio 上产生的每一笔 Token 消耗，都转化为优化产品、减少浪费的数据资产。随着产品改进，未来成本有望大幅降低。

这种高投入也反映了应用层 Agent 公司的共同处境：既依赖底层大模型能力，又需解决高昂的成本问题。Manus 试图通过率先规模化应用，寻找解决成本问题的路径。

速度，和张涛的不安

AI 的深度介入重构了 Manus 的岗位定义。工作模式从「Human in the loop」（人在回路中补位）转变为「Human on the loop」（人在回路上监督）。工程师指挥 AI 并对结果负责，产品经理直接编写界面代码，设计师也开始涉足编程。

这种高效的工作方式本身就是一份招聘筛选器。与此同时，张涛也表达了对节奏的复杂心态：一方面兴奋于效率提升，另一方面担忧过快的发展是否影响了质量把控和责任落地。

在 AI Native 组织中，人的角色并未缩小，而是更加集中于定义问题、判断质量和决定价值。张涛提到，AI 帮他缓解了 ADHD 带来的启动焦虑，让他能更专注于决策。

Manus 的组织效率已通过内部实践得到验证，但其能否转化为用户愿意付费的产品，取决于内部功能向外输出的速度与形态。

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