Manusが静かに2.0宣言を発表

著者：桦林舞王、極客公園

編集：靖宇、極客公園

10月26日、Manusの共同創設者でプロダクトパートナーの張涛（ネット名：HideCloud）は、自身の公式アカウント「潜云思绪」に長文を投稿しました。タイトルは《Manusを使ってManusを改造する》。

記事の冒頭には、彼が非常に印象に残ったシーンが描かれています。彼はエンジニアにいくつかの要件とバグを伝え、しばらくして進捗を確認しに行くと、相手のコンピュータにはCodexとManusのセッションが開かれていました。適当に一つを開いてみると、そこには彼がSlackで送った要件の原文がそのまま入力されていました。

さらに驚いたのは、このエンジニアが同時に十数件、二十件の要件を処理していたことです。今日のManusでは、これがすでに常態化しています。

この記事には多くの情報が含まれており、特に記録すべきいくつかのポイントがあります。

Manus内部では、Manus-monoという統一コード入口が作られ、AIが全体を把握できるようにAI向けの説明書が用意されています。一つの要件は、一人で全ての端末を完成させることができます。モバイルチームは常に7人しかおらず、2つの製品と4つのアプリを同時に担当し、進捗はウェブ版とほぼ同期しています。

すべてのプロダクトマネージャーはManusにコードを提出したことがあり、約半数は独立して要件をオンラインにすることができます。中には、文書から動画に変わった要件を提出するプロダクトマネージャーもいます。

マーケティングチームには「デジタル同僚」が登場し、自分で仕事を計画し、プロジェクトの進捗を自発的に通知し、他のチームと機能の詳細を確認することができます。

9月、会社のAIコストは一人当たり1万ドルを超え、少数の人は一ヶ月で7万から8万ドルを使っています。張涛は特にこの外部からの疑問に対して一節を使って応えました。

記事が発表されたタイミングも微妙です。9月末、Manusは2.0バージョンと個人用AIアプリCueを発表しました。10月初めには、親会社のバタフライエフェクトが5億ドルを超える新たな資金調達を完了し、北京で17のポジションを開設しました。

このタイミングで見ると、この記事はManusチームが2.0時代に入るための宣言のように見えます。これは、組織がどのようにAIを利用して進化するかを語っており、同時にこの会社の製品方向、コスト論理、採用基準を明らかにしています。

01 Manus自体が2.0のモデルルーム

もしあなたが記事の内部実践とManus 2.0の機能リストを並べてみると、それらはほぼ一対一で対応していることに気づくでしょう。

マーケティングチームのデジタル同僚は、内部サイトが使いにくいと感じた場合、フィードバックインターフェースを通じて直接要件を提出できます。要件が入ると、自動的にManusの開発タスクがトリガーされます。これには2.0のAutomationsが使われており、外部通知を受け取ると自動的にタスクが開始されます。

プロダクトマネージャーは要件文書の代わりに動画を使用し、2.0で大幅に強化された動画機能に依存しています。画像を生成して動画を作成することも、コードを使ってアニメーションを作成することもできます。音声からテキストへの機能を担当しているプロダクトマネージャーの話は典型的です。彼女はまずManusに10以上のモデルをテストさせ、1つを選定して接続し、既存の設計規範に従ってデモを作成しました。Manusにユーザーが遭遇する可能性のあるシーンを一つずつ生成させ、画像をチェックして修正し、最終的にデモを動画に編集しました。提案が明確になると、彼女は機能を完成させ、ウェブ版とデスクトップ版のインターフェースを自ら手がけました。

同僚が作成したSlackボットはクラウドコンピュータ上で動作しています。非開発の同僚が特定の機能の実現方法、文案の所在、オンラインになっているかどうかを知りたい場合、誰が担当しているかを尋ねる必要はなく、直接それに聞けばよいのです。これは2.0で常駐できるクラウドコンピュータに対応しています。

現在、いくつかの機能は内部でのみ使用されています。たとえば、同じプロジェクトのメンバーはデフォルトでお互いのセッションを見ることができ、エンジニアとAIが大部分の作業を終えた後、プロダクトマネージャーは同じセッションに入って、間隔、スタイル、文案を調整できます。

張涛は記事の最後で非常に直接的に書いています。これらはManusが今後行うべきことです。「私たちはまず自分たちで試し、その後ユーザーに渡します」。

「自分のドッグフードを食べる」という言葉はソフトウェア業界で数十年にわたり広まっています。一般的には、1988年にマイクロソフトの幹部Paul Maritzが社内メールで「Eating our own Dogfood」と題し、自社製品を多く使用するように求めたことに由来すると考えられています。後に有名な例はSlackで、最初はゲーム会社Tiny Speckが「Glitch」を開発する際に自社用のコミュニケーションツールとして使用していましたが、ゲームは成功しなかったものの、そのツールが主業となりました。

Manusは別の方向性を選んでいます。製品が先に存在し、その後会社内部でどのように使用するかを書き出し、それを製品の最良のモデルルームとしています。汎用エージェントを販売する会社にとって、「私たちの会社全体がこのように働いている」というデモは、これ以上説得力のあるものはありません。

02 一人一エージェントから、一チーム一セッションへ

この宣言の中で最も考察すべきは「私たちが見ている機会」というセクションです。

過去1年、個人エージェントは大企業の標準装備となっています。AnthropicにはCoworkがあり、MetaのMuseはリリース後すぐに米国App Storeの無料ランキングで1位になり、TencentのWorkBuddyは国内PC端末のオフィスAIの月間訪問者数が2000万を突破しました。「誰もが自分のために働くAIを持つ」ということが、すべての人が取り組んでいることになりつつあります。

張涛が挙げた3つの機会は、別のレベルを指しています。

第一に、セッション自体が複数人の協力の作業対象になるということです。一人が問題を提起し、デザイナーが提案を出し、エンジニアが実現し、プロダクトマネージャーが運用を行う、すべてが同じセッションで進められます。

第二に、デバイスを超えた、同僚を超えた協力です。

第三に、エージェントが会社のシステムや知識ベースに入った後、人が考えつかなかった解決策を自発的に見つけることができるということです。

3つのポイントはすべて組織について語っており、複数の人と複数のエージェントがどのように一緒に働くかを示しています。

これはCueの考え方とも通じます。Cueは各エージェントに独立したメールアドレス、電話番号、財布、コンピュータを割り当てました。CEOの肖弘は発表時に、「このような『もの』はおそらく『人』と呼べるものであり、次に『多くの人とボットのグループが必要ではないか』」と言いました。Cueはこの考えを個人生活に取り入れ、記事に登場するデジタル同僚は、会社でのその姿です。

デジタル同僚に関するいくつかの詳細は、どの機能紹介よりも生き生きとしています。

多くの同僚が同時にそれを探すため、デジタル同僚は一つの「作業台」セッションの中で皆と対話し、具体的なタスクは他のセッションに分けて並行して完了させます。Slackのメッセージが多いため、まず自分に関係があるかどうかを判断し、関係があるものは「手元の作業を中断する必要がある」か「終わったら処理する」かの2つに分けます。張涛は特に、このルールはAIが開発過程で自ら設計したものであると述べています。

ある時、同僚たちがSlackで2つのプロジェクトについて議論していて、一つがどの段階にあるかを思い出せませんでした。誰もそれに@を付けなかったのに、デジタル同僚は自発的に「Bはまだテスト段階です。Aの結果が出るまで待ちますか？」と知らせてくれました。プロダクトチームが3Dモデル生成と骨格バインディングをオンラインにした後、デジタル同僚は適用条件を尋ねに行き、骨格バインディングが現在サポートしている魚、蛇、四足動物など7種類の物体を明らかにし、その後外部に正確に紹介できるようにしました。

張涛は、その瞬間、デジタル同僚は会議を真剣に聞いている同僚のように感じたと言います。

単一のエージェントが標準装備となると、汎用エージェントの次の領域はおそらくチーム協力のこのレベルにあるでしょう。Manusはまず自社を実験場にしました。

03 一人当たり1万ドル

記事で最も議論を呼んだ数字は、9月のAIコストが一人当たり1万ドルを超えたことです。張涛は月初に友人のグループでこのことに触れ、「使いすぎだ」という疑問を引き起こしましたが、今回は彼は3つの理由を挙げて正面から応えました。

第一に、このお金は時間と注意を買っているということです。チームが大きくなるとコミュニケーションコストが高くなり、AIは各自の注意を節約し、各自が担当する事柄をより完全に把握できるようにします。

第二に、高価なのは最高のモデルを使用しているからで、これはAIの能力の限界を理解するための核心的な方法です。彼はコードレビュー用のロボットの例を挙げました。開発効率を担当する同僚は、最近半年間、問題のあるコードが合流したためにオンライン障害が発生したことを聞いていないと言い、AIプログラミングが普及した後、会社の日々のコード提出量は「非常に驚異的」だと述べています。この同僚は、これが会社にとって最もコストパフォーマンスの高い支出かもしれないと考えています。

第三の理由は最も興味深いです。ますます多くの開発作業がManus Studioで完了しており、StudioはManus自身の製品です。内部で消費された各トークンは、トークンの浪費がどこにあるかを明らかにするデータに変わります。製品が改善され、浪費が減り、コストが下がり、ユーザーも利益を得ます。

この論理はコストを研究開発投資に変えています。張涛の判断では、今日1万ドルで得られる作業方式は、2年後には数百ドルで済むかもしれません。

別の視点から見ると、この計算はアプリケーション層のエージェント企業が共通して抱える状況を映し出しています。記事の冒頭に登場したエンジニアの画面には、Manusの他にOpenAIのCodexも開かれていました。Manusの研究開発は最高のモデルに依存しており、これらのモデルを提供する企業もまたエージェント製品を開発しています。

このようなモデルは「依存型イノベーション」と呼ばれ、他者が構築したプラットフォーム上で能力とユーザー間の隙間を見つけることを意味し、その代償は一つのビジネスを行うたびに潜在的な競合に支払う必要があるということです。

この意味で、一人当たり1万ドルは同時に2つの事実を証明しています。一つは、チームが確かにモデルの能力の限界に達したことです。もう一つは、Manusがユーザーよりも早くエージェントのコスト問題に直面し、それを先に解決する機会があるということです。

04 速度と張涛の不安

宣言のもう一つの側面は、Manusチームのメンバーです。

この記事では、ほぼすべてのポジションが書き換えられています。エンジニアは自らコードを書くのではなく、AIに作業を指揮し、結果に責任を持つようになりました。プロダクトマネージャーは機能をオンラインにするまで書ける必要があり、Manus Studioでユーザーが見るほとんどのインターフェースやVideo Editorはプロダクトマネージャーの手によるものです。デザイナーも最近、コードを書くようになりました。

張涛はこの変化を「Human in the loop」から「Human on the loop」へと表現しました。以前はAIが7、8割を担当し、残りを人が補っていましたが、今では人がルールを設計し、複数のAIの作業を監督し、重要なポイントで判断を下し、必要に応じて介入します。

チーム内で最もAIを使用している同僚は、最も「派手な」働き方をしています。彼は全体のManusセッションを持ち、決定が必要な事柄をリストアップし、推奨案を添えています。みんながSlackで熱心に議論している中、彼はSlackを開かずに「今、何を決定する必要がありますか？」とAIに尋ねることができます。

これらの新しい定義は、ある意味で求人広告にもなっています。記事の最後には「人は依然として重要であり、私たちは依然として人を募集しています」と書かれています。ほぼ同時に、Manusは北京で17のポジションを開設し、エージェントハーネスエンジニアからビジネスアナリストまで、CEOの肖弘は1日で千件以上の履歴書を受け取ったと述べています。GitLabは従業員マニュアルをオンラインで公開し、Netflixは早期に文化マニュアルを発表しましたが、同様の理由です。

会社がどのように働くかを明確にすること自体が、どのような人が来るかを選別することになります。

しかし、この記事が極客公園に最も感動を与えたのは、張涛の不確かな部分でした。

彼は自分の気持ちが非常に複雑で、興奮と不安が入り混じっていると率直に述べています。

「このペースは正しいのか、十分に速いのか、それとも速すぎるのか？」

この問いはさらに追求する価値があります。一人が同時に20件の要件を抱える場合、品質はどう保証され、問題が発生した場合の責任はどうなるのでしょうか？「半年間オンライン障害を聞いていない」というのは一人の同僚の感想であり、まだ統計とは言えません。半数のプロダクトマネージャーが独立してオンラインにできるようになったが、残りの半数はどうやって追いつくのでしょうか？記事では詳しく述べられておらず、答えはまだ模索中かもしれません。

さらに、非常に個人的な部分があります。張涛は自分がADHDを持っていることを書いており、毎日20以上のタスクがあり、最も難しいのは「始めること」だと言います。現在、彼はすべてのタスクを専用のManusプロジェクトに渡しており、それができることは直接始め、確定していないことは彼に尋ね、Slack、Gmail、Notionを組み合わせてまず調査を行い、対応するプロダクトマネージャーに渡します。

彼は、これにより毎日「どこから始めるべきか分からない」という不安が大幅に減ったと述べています。

記事の結尾で、張涛は再びその問いに戻ります。人は最終的に何をするのか。彼の答えは、問題を定義し、品質を判断し、何をする価値があるかを決定し、結果に責任を持つことです。

AIネイティブ組織において、人の役割は小さくなるのではなく、むしろ集中化しています。

この宣言はすでにManus自身の組織効率を証明しています。これが他者が支払いたいと思う製品に変わるかどうかは、今後「内部でのみ使用される」機能がいつ、どのようにユーザーに渡されるかにかかっています。

張涛は記事の最後で、半年または1年後にこのトピックについて書いた場合、彼らの作業方式がどのようになるかに興味を持っています。

私は、その時に振り返ってみると、この記事が宣言なのか予告なのかがわかるだろうと思います。

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