心与手 · 季忆超与Manus启示录

01 人物底色

Profile · 缩影

父亲：北大物理系教授；母亲：老一辈中关村连续创业者。自认是“科技创业者”的结合体。

时间跨度：2009 年成为一名高中生开发者，2019 年经历 GPT-3 的冲击，2024 年加入 MiniMax。

02 三次命运转折

2009

App Store 突然出现，让他成为中国第一代软件出海创业者——高中生开发第三方 iPhone 浏览器“蒙犰浏览器”，靠“卖拷贝”付费模式累计赚了约 30 多万美元。

2011→2013

因想“预测用户下一次点击并预加载”而进入 NLP 领域。2013 年看到 Google Word2Vec 论文，视作“心中最石破天惊的转折点”，彻底转向自然语言处理。

2014→2018

第二次创业：语义搜索与自动化知识图谱。自研爬虫、索引引擎与模型，把 context length 从 512 token 推进到 16K。

2019

拿到 GPT-3 早期试用权，测完感到“天塌了”：自家模型与 GPT-3 五五开。果断卖掉公司，之后到一家 to B 独角兽打榜赢显卡做实验。

2024.03

被 CEO 冯琦一句话打行动：“你想不想在一个产品里把浏览器、搜索引擎、语言模型三件事重新做一遍？”由此加入 MiniMax。

03 Monica → Manus 的抉择

✦为什么放弃 Monica 的浏览器化？

Monica 当时一年 SaaS 收入约 1200 万美元且盈利，但浏览器插件生态天花板约 5000 万用户，Chrome 日活 20 亿，渗透率不足 1%。

Monica 团队从 2024 年 4 月开始做 AI 浏览器，到 9 月底放弃。三个判断依据：

AI 和用户抢电脑，体验怪异。
长任务中电脑不能休眠、无法解放注意力。
Chrome + Monica 已经能做原生 AI 浏览器能做的事。

✦Manus 的产生

项目 2024 年 9 月底立项，2025 年 1 月基本做完，产品为对齐模型迭代等到 3 月随 Claude 3.7 发布。当前年化收入已超 1 亿美金，基础订阅约 40 美元/月。

三个关键 bet：

相信通用型 Agent 产品能造出来。
不做模型，押注 context engineering + agent 框架。
不做“中国版 Cursor”，坚持差异化。

04 硬核数据一览

$30万+高中生浏览器收入

$1200万Monica 年化收入

$1亿+Manus 年化收入

100:1Agent 输入输出 token 比

2.5%远程劳动力指标完成率

Top 2-5各大模型厂消耗排名

Critical · 为什么 token 消耗巨大

ChatGPT 场景里 input/output 约为 3:1；Agent 场景中高达 100:1 到 1000:1。Manus 的 token 消耗量，可能是 ChatGPT 的几十倍甚至上百倍。

05 技术底牌与护城河

全虚拟化路线：基于 Firecracker / KVM，而非 Docker，可同时跑 Windows 与 Linux，调用 Windows 专业软件。
自研 Agent Linux 发行版：内置大量只有 Agent 才知道怎么用的工具。
多智能体并行：任务需联系百余名 CEO，可并行启动百余个沙盒环境再汇总。

Flywheel · 数据飞轮

用户“教”Agent：筛选简历、修格式等人工反馈，构成无参数的自我进化。
用户打分 1-5 星：不到 10 人专项 Eval 团队 + 产品团队做主观评估。

06 发布复盘 · 邀请码真相

邀请码不是营销，而是算力约束下的被动选择。上线前云厂商明确说：“你们千万别放开，你如果放开我们会挂。”

“上线当天请求增加算力，对方问你下个月还是下下个月？答案是今天下午。他们物理层面把 GPU 临时插到机柜上支援。”

当时一天烧几十万美金补贴用户，token 价格极高；上线约一个月后取消邀请码。“这是最负责任的做法。”

07 对模型厂商的 4 条建议

Compaction Awareness：与其无限扩展 context，不如让模型知道自己会被压缩，主动 offload / retrieve。
Integrated Reasoning：让工具集成进推理，而不是纯“缸中之脑”。
适配异步交互：Agent 干活到一半，用户能插嘴改目标、补信息、终止任务。
错误恢复与绕过：真实环境的错误是常态，不能死循环、不轻言放弃。

模型输出过长时会感受到一种“Context Pressure”，变得非常着急——这正是用 Chat 模型做 Agent 痛点的一大来源。

08 行业图谱

OpenAI

尊重创新文化，但需平衡研究自由与产品化；未来可能分化。人员流失有影响，但只要创新文化在，最可能诞生新范式。

Anthropic

算力投入落后头部，但开发者社区根基强，优化高经济价值任务，与 Manus 思路同向。

Google

Gemini 3 预训练突破证明路径可行；搜索索引是持久差异。

xAI

赌“pixel and pixel”：一切内容生成。自有 infra 形成差异化。

心与手“Manus”启示录

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“Manus”启示录