Manus только что тихо опубликовал свою декларацию 2.0

Автор：Хуалинь Ву Ван, Geek Park

Редактор: Цзинь Юй, Geek Park

26 октября соучредитель и партнер по продуктам Manus Чжан Тао (псевдоним HideCloud) недавно написал длинную статью в своем официальном аккаунте «Скрытые мысли». Статья называется《Преобразование Manus с помощью Manus》。

В начале статьи он описывает сцену, которая произвела на него сильное впечатление. Он дал инженеру несколько требований и ошибок, а через некоторое время, когда он пришел проверить прогресс, обнаружил, что на компьютере инженера открыто несколько сессий Codex и Manus. Открыв одну из них, он увидел, что введенный текст был именно тем требованием, которое он только что отправил в Slack, без единого изменения.

Еще более удивительным было то, что этот инженер одновременно обрабатывал десятки требований. В сегодняшнем Manus это уже стало нормой.

Статья содержит много информации, и несколько моментов особенно стоит запомнить.

Внутри Manus была создана единая точка доступа к коду под названием Manus-mono, с приложением, написанным для AI, чтобы AI мог видеть глобальную картину через разные репозитории. Одно требование может быть выполнено одним человеком для всех платформ. Команда мобильной разработки всегда состояла из 7 человек и одновременно отвечала за 2 продукта и 4 приложения, прогресс которых в основном синхронизирован с веб-версией.

Все менеджеры продуктов когда-либо отправляли код в Manus, примерно половина из них смогла самостоятельно довести требования до запуска. Некоторые требования, представленные менеджерами продуктов, уже превратились из документов в видеоролики.

У команды маркетинга появился «цифровой коллега», который сам организует работу, активно напоминает о ходе проектов и может задавать вопросы о деталях функций между командами.

В сентябре расходы компании на AI на душу населения превысили 10 000 долларов, а у некоторых людей за месяц было потрачено по семь-восемь десятков тысяч долларов. Чжан Тао специально посвятил этому вопросу целый раздел, чтобы ответить на сомнения общественности.

Время публикации статьи также было очень символичным. В конце сентября Manus выпустила версию 2.0 и приложение для персонального интеллекта Cue; в начале октября материнская компания Butterfly Effect объявила о завершении нового раунда финансирования на сумму более 500 миллионов долларов, одновременно открыв 17 вакансий в Пекине.

С этой точки зрения, статья больше похожа на манифест команды Manus о вступлении в эпоху 2.0. В ней говорится о том, как организация использует AI для эволюции, но на самом деле она раскрывает направление продуктов компании, логику затрат и стандарты найма.

01 Manus сам по себе — это образец 2.0

Если вы сопоставите внутренние практики, описанные в статье, и список функций Manus 2.0, вы обнаружите, что они почти полностью совпадают.

Цифровой коллега команды маркетинга, который считает внутренний сайт неудобным, может напрямую отправить требования через интерфейс обратной связи, и как только требования поступают, автоматически запускается задача разработки Manus. За этим стоит автоматизация 2.0: получив внешнее уведомление, автоматически начинается задача.

Менеджеры продуктов заменяют документы с требованиями видео, полагаясь на значительно улучшенные возможности видео 2.0, которые могут генерировать видео как из изображений, так и с помощью кода для анимации. История менеджера продукта, работающего над функцией преобразования речи в текст, очень типична. Сначала она протестировала более десяти моделей с помощью Manus, выбрала одну для интеграции, а затем сделала демонстрацию в соответствии с существующими стандартами дизайна, позволяя Manus поочередно генерировать изображения для возможных сценариев, которые могут встретиться пользователю, проверяя и внося изменения в каждое изображение, а затем смонтировала демонстрацию в видео. Когда концепция стала ясной, она просто завершила функциональность, интерфейсы веб- и десктопной версий были разработаны ею.

Коллега создал Slack-бота, работающего на облачном компьютере. Сотрудники, не относящиеся к разработке, хотят узнать, как реализована та или иная функция, где находится текст, и была ли она запущена, не нужно сначала выяснять, кто за это отвечает, достаточно просто спросить его. Это соответствует облачному компьютеру, который может работать 24/7 в 2.0.

Некоторые функции в настоящее время используются только внутри компании. Например, члены одной и той же команды по умолчанию могут видеть сессии друг друга, инженеры и AI завершают большую часть работы, а менеджеры продуктов могут войти в одну и ту же сессию, чтобы затем настроить отступы, стили и текст.

Чжан Тао в конце статьи прямо написал, что это те вещи, которые Manus должен сделать в будущем: «Сначала мы попробуем сами, а затем передадим это пользователям».

Выражение «есть свою собачью еду» стало популярным в программной индустрии на протяжении десятилетий. Обычно считается, что оно возникло из внутреннего письма в Microsoft в 1988 году, написанного исполнительным директором Полом Маритцем, с заголовком «Eating our own Dogfood», в котором он призывал сотрудников больше использовать собственные продукты. Позже более известным примером стал Slack, который изначально был инструментом общения, используемым игровой компанией Tiny Speck во время разработки игры «Glitch», но игра не удалась, и инструмент стал основным бизнесом.

Manus движется в другом направлении. Сначала продукт был создан, а затем написано, как его использовать внутри компании, что стало лучшим образцом продукта. Для компании, продающей универсальные агенты, нет ничего более убедительного, чем «вся наша компания работает так».

02 От одного агента на человека до одной сессии на команду

В этом манифесте наиболее интересным является раздел «Мы видим возможности».

За последний год персональные агенты стали стандартом для крупных компаний. У Anthropic есть Cowork, Muse от Meta вскоре после запуска занял первое место в бесплатном списке App Store в США, а Tencent WorkBuddy в стране на ПК достиг более 20 миллионов посещений в месяц. «Каждому человеку предоставляется AI, который работает за него», — становится делом, которым занимаются все.

Три возможности, перечисленные Чжаном Тао, указывают на другой уровень.

Первое, сама сессия станет объектом совместной работы для нескольких человек: один человек задает вопрос, дизайнер предлагает решение, инженер реализует, а менеджер продукта продолжает операционную деятельность, все это происходит в одной сессии.

Второе — это сотрудничество между устройствами и коллегами.

Третье — это то, что агент, попадая в систему и базу знаний компании, может самостоятельно находить решения, о которых люди не думали.

Все три пункта говорят об организации, о том, как несколько человек и несколько агентов могут работать вместе.

Это перекликается с концепцией Cue. Cue предоставляет каждому агенту отдельный адрес электронной почты, номер телефона, кошелек и компьютер. Генеральный директор Сяо Хунг сказал при запуске, что такой «объект» можно назвать «человеком», и затем «необходимо ли создать группу из многих людей и ботов». Cue внедряет эту идею в личную жизнь, а цифровой коллега в статье — это его проявление в компании.

Несколько деталей о цифровом коллеге более живописны, чем любое описание функций.

Многие коллеги одновременно обращаются к нему, поэтому он общается со всеми только в одном «рабочем столе» сессии, а конкретные задачи распределяются на другие сессии для параллельного выполнения. В Slack много сообщений, и он сначала определяет, есть ли связь с ним, а затем делит их на две категории: «нужно прервать текущую задачу» и «обработать после завершения». Чжан Тао особенно отметил, что эти правила были разработаны AI в процессе разработки.

Однажды коллеги обсуждали два проекта в Slack и не могли вспомнить, на каком этапе находится один из них. Никто не упомянул его, и он сам напомнил: «B все еще на стадии тестирования, не хотите ли подождать, пока результаты A не будут готовы, прежде чем смотреть на B?» После того как команда продукта запустила генерацию 3D-моделей и связывание скелетов, он снова сам спросил о применимых условиях, выяснив, что связывание скелетов в настоящее время поддерживает семь типов объектов, включая рыбу, змею и четвероногих животных, после чего смог точно представить это внешним пользователям.

Чжан Тао сказал, что в тот момент он больше походил на коллегу, который внимательно слушает на встрече.

Когда индивидуальный агент становится стандартом, следующая область для универсального агента, вероятно, будет на уровне командного сотрудничества. Manus сначала превратил свою компанию в испытательный полигон.

03 Расходы на AI на душу населения составляют 10 000 долларов

Наиболее спорная цифра в статье — это расходы на AI на душу населения, превышающие 10 000 долларов в сентябре. Чжан Тао упоминал об этом в начале месяца в своем Круг друзей е, что вызвало много сомнений по поводу «слишком больших трат», и в этот раз он прямо привел три причины.

Первая причина — эти деньги покупают время и внимание. Чем больше команда, тем выше затраты на коммуникацию, AI экономит внимание каждого человека, позволяя каждому лучше контролировать то, за что он отвечает.

Вторая причина в том, что это дорого, потому что используются лучшие модели, что является основным способом понять границы возможностей AI. Он привел пример с роботом для проверки кода. Коллега, отвечающий за эффективность разработки, сказал, что за последние полгода не слышал о сбоях в онлайн-системе из-за проблем с интеграцией кода, а после распространения AI-программирования объем ежедневных отправок кода в компанию стал «очень впечатляющим». Этот коллега считает, что это может быть самая выгодная трата для компании.

Третья причина наиболее интересна. Все больше разработок выполняется на Manus Studio, Studio — это собственный продукт Manus, каждый токен, потраченный внутри, становится данными, которые помогают понять, где происходит Трата токенов. Продукт улучшился,расточительство уменьшился, затраты снизились, и пользователи также получили выгоду.

Эта логика превращает затраты в инвестиции в разработку. Чжан Тао считает, что сегодня работа, за которую платят 10 000 долларов в месяц, через два года может стоить всего несколько сотен долларов.

С другой стороны, эта цифра также отражает общую ситуацию компаний, работающих с агентами на прикладном уровне. Инженер, о котором говорилось в начале статьи, имел на экране не только Manus, но и Codex от OpenAI. Разработка Manus невозможна без лучших моделей, а компании, предоставляющие эти модели, также занимаются продуктами для агентов.

Некоторые комментаторы называют эту модель «принадлежностью к инновациям», когда находят возможности между способностями и пользователями на платформах, созданных другими, и цена за каждую сделку — это плата потенциальным конкурентам.

В этом смысле расходы на AI на душу населения одновременно доказывают две вещи. Во-первых, команда действительно достигла границ возможностей модели; во-вторых, Manus столкнулся с проблемой затрат на агентов раньше своих пользователей, что дает ему больше шансов решить эту проблему первым.

04 Скорость и беспокойство Чжан Тао

Другая сторона манифеста — это члены команды Manus.

В этой статье почти каждая должность была переписана. Инженеры от написания кода перешли к управлению работой AI и ответственности за результаты. Менеджеры продуктов должны уметь доводить функции до запуска, большинство интерфейсов, которые пользователи видят в Manus Studio, а также Video Editor, были разработаны менеджерами продуктов. Дизайнеры также недавно начали писать код.

Чжан Тао использовал одно выражение, чтобы обобщить это изменение, от Human in the loop до Human on the loop. Раньше ИИ выполнял 70-80% работы, оставшуюся часть делал человек; теперь человек разрабатывает правила, контролирует работу нескольких ИИ, принимает решения на ключевых этапах и вмешивается при необходимости.

В команде тот коллега, который больше всего использует ИИ, работает самым «экстравагантным» образом. У него есть общая сессия Manus, где он отвечает только за перечисление вопросов, которые требуют его решения, с приложением рекомендованных вариантов. Все активно обсуждают в Slack, он может не открывать Slack, а просто спрашивает ИИ: «Что мне сейчас нужно решить?»

Эти новые определения в некотором смысле также являются объявлением о найме. В конце статьи говорится, что люди по-прежнему важны, поэтому «мы также продолжаем нанимать». Почти в то же время Manus открыла 17 вакансий в Пекине, от инженеров Agent Harness до бизнес-аналитиков, CEO Сяо Хун сказал, что за один день получили тысячи резюме. GitLab опубликовал руководство для сотрудников в интернете, Netflix в ранние годы выпустил культурное руководство, суть одна и та же.

Четко объяснить, как работает компания, само по себе является отбором людей, которые придут.

Но эта статья больше всего тронула Geek Park именно теми частями, в которых Чжан Тао не так уверен.

Он откровенно признался, что его чувства очень сложные, есть волнение, есть и беспокойство:

«Этот ритм правильный, достаточно ли он быстрый или слишком быстрый?»

Этот вопрос стоит задать снова. Как гарантировать качество, если один человек одновременно справляется с двадцатью требованиями, и как распределить ответственность в случае проблем? «Полгода не слышал о сбоях в онлайне» — такое мнение одного из коллег, пока не идет речь о статистике. Половина продуктовых менеджеров уже могут самостоятельно запускать проекты, как же второй половине успевать? Статья не раскрывает это, возможно, ответ еще в поиске.

Есть и очень личный момент. Чжан Тао пишет, что у него СДВГ, каждый день более двадцати задач, самое сложное — «начать делать». Теперь он передает все свои задачи специальному проекту Manus, который может сразу начать делать то, что возможно, а неясные вопросы возвращает к нему, затем комбинирует с Slack, Gmail и Notion для первичного исследования и передает соответствующему продуктовому менеджеру.

Он говорит, что это избавляет его от множества тревог «не зная, с чего начать» каждый день.

В конце статьи Чжан Тао возвращается к вопросу, что в конечном итоге делает человек. Его ответ — определять проблемы, оценивать качество, решать, что стоит делать, и нести ответственность за результаты.

В организации AI Native роль человека не уменьшилась, а наоборот, стала более сосредоточенной.

Этот манифест уже доказал организационную эффективность Manus. Сможет ли он стать продуктом, за который другие будут готовы платить, зависит от того, когда и в каком виде функции, «используемые только внутри», будут переданы пользователям.

Чжан Тао в конце статьи с любопытством задается вопросом, как изменится их способ работы через полгода или год, если снова написать на эту тему.

Я думаю, что тогда, оглядываясь назад, мы, вероятно, поймем, является ли эта статья манифестом или предвестником.