Manus только что тихо выпустил свою декларацию 2.0

Автор: Хуалин Ву Ван, Geek Park

Редактор: Цзин Юй, Geek Park

26 октября соучредитель и партнер по продуктам Manus Чжан Тао (псевдоним HideCloud) недавно написал длинную статью в своем официальном аккаунте WeChat «Скрытые мысли», озаглавленную «Преобразование Manus с помощью Manus».

В начале статьи он описывает сцену, которая произвела на него большое впечатление. Он дал инженерам несколько требований и ошибок, а затем, спустя некоторое время, пришел проверить прогресс и обнаружил, что на компьютере инженера открыты сессии Codex и Manus. Он открыл одну из них и увидел, что в ней был введен текст его требований, который 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 полна информации, и несколько моментов стоит запомнить.

В Manus была создана единая кодовая точка под названием Manus-mono, сопровождаемая инструкцией, написанной для ИИ, чтобы ИИ 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, при этом прогресс синхронизировался с веб-версией.

Все менеджеры продуктов когда-либо отправляли код в Manus, и 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 самостоятельно организует работу, активно напоминает о ходе проектов и может задавать вопросы о деталях функций между командами.

В сентябре средние расходы компании на ИИ превысили 10 000 долларов на человека, а у некоторых сотрудников расходы за месяц составили 70-80 000 долларов. Чжан Тао специально посвятил целый раздел ответам на сомнения общественности.

Время публикации статьи также очень символично. В конце сентября Manus выпустил версию 2.0 и приложение для персонального ИИ 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 учетом этого момента, статья больше похожа на декларацию команды Manus о вступлении в эпоху 2.0. Она рассказывает о том, как организация использует ИИ для эволюции, но на самом деле раскрывает направление продуктов компании, логику затрат и стандарты найма.

01 Manus сам по себе является образцом 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 не может удобно использовать внутренний сайт, может напрямую отправить требования через интерфейс обратной связи, и как только требования поступают, автоматически запускается задача разработки Manus. За этим стоит автоматизация 2.0, которая автоматически начинает задачу при получении внешнего уведомления.

Менеджеры продуктов заменяют документы требований на видео, полагаясь на значительно улучшенные возможности видео в 2.0, которые позволяют генерировать видео из изображений и создавать анимацию с помощью кода. История менеджера продукта, который разрабатывает функцию 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 генерировать изображения для всех возможных сценариев, с которыми могут столкнуться пользователи, проверяя и внося изменения по мере необходимости, а затем смонтировав демонстрацию в видео. Когда план стал ясным, она просто завершила написание функции, и интерфейсы как для веб-версии, так и для настольной версии были разработаны ею.

Коллега создал Slack-бота, который работает на облачном компьютере. Сотрудники, не относящиеся к разработке, могут узнать, как реализовать определенную функцию, где находится текст, и была ли она запущена, не спрашивая, кто за это отвечает, а просто задав вопрос боту. 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 ИИ завершают большую часть работы, а менеджеры продуктов могут войти в одну и ту же сессию, чтобы отрегулировать 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 индустрии программного обеспечения на протяжении десятилетий. Обычно считается, что оно произошло от внутреннего письма в Microsoft в 1988 году, написанного руководителем Полом Маритцем, с заголовком «Eating our own Dogfood», в котором он призвал сотрудников больше использовать собственные продукты. Позже более известным примером стал Slack, который изначально был инструментом общения, разработанным игровой компанией Tiny Speck для использования в разработке игры «Glitch», которая не удалась, но инструмент стал основным бизнесом.

Manus идет по другому пути. Сначала продукт был создан, а затем было написано, как его использовать внутри компании, что стало лучшим образцом для 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 этой декларации наиболее интересным является раздел «мы видим возможности».

За последний год личные агенты стали стандартом для крупных компаний. У Anthropic есть Cowork, Muse от Meta вскоре после запуска занял первое место в бесплатном разделе App Store в США, а Tencent WorkBuddy в Китае на ПК достиг более 20 миллионов посещений в месяц. «Дать каждому человеку агента, который будет работать за него», становится делом, которым занимаются все.

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

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

Второе — это сотрудничество между устройствами и коллегами.

Третье — после того, как агент войдет в систему и базу знаний компании, он сможет самостоятельно находить решения, о которых никто не думал.

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

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

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

Многие коллеги одновременно обращаются к нему, поэтому он ведет диалог 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 позже». Чжан Тао особенно отметил, что эти правила были разработаны ИИ в процессе разработки.

Однажды коллеги обсуждали в Slack два проекта 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, стоит ли дождаться результатов A, прежде чем смотреть на B?» После того, как команда продукта запустила генерацию 3D-моделей и связывание скелетов, он снова сам пошел уточнять условия применения, выяснив, что связывание скелетов в настоящее время поддерживает семь типов объектов, включая рыбы, змей и четвероногих животных, после чего он 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 Средние расходы на ИИ составляют 10 000 долларов

Наиболее спорная цифра в статье — это средние расходы на ИИ, превышающие 10 000 долларов на человека в сентябре. Чжан Тао упоминал об этом в начале месяца в своем круге друзей, вызвав множество сомнений, что «это слишком много», и на этот раз он прямо привел три причины.

Первая причина — эти деньги покупают время и внимание. Чем больше команда, тем выше затраты на коммуникацию, ИИ 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 ИИ. Он привел пример робота для проверки кода. Сотрудник, отвечающий за эффективность разработки, сказал, что за последние полгода не слышал о проблемах с кодом, которые привели бы к сбоям в онлайн-системе, а после распространения ИИ-программирования количество кодов, отправляемых в компанию ежедневно, стало «очень впечатляющим». Этот сотрудник считает, что это, возможно, самая выгодная трата компании.

Третья причина самая интересная. Все больше разработок выполняется на Manus Studio, которое является собственным продуктом Manus, каждый токен, потраченный внутри, превращается в данные, которые помогают понять, где происходит перерасход токенов. Продукт улучшился, перерасход уменьшился, затраты снизились, и пользователи также получили выгоду.

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

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

Некоторые комментаторы называют эту модель «прилипчивой инновацией», которая находит возможности между способностями и пользователями на платформах, созданных другими, но цена за каждую сделку — это плата потенциальным конкурентам.

С этой точки зрения, средние расходы в 10 000 долларов одновременно подтверждают 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 декларации касается членов команды Manus.

В этой статье почти каждая должность была переписана. Инженеры перестали писать код вручную и стали управлять работой ИИ, неся ответственность за результаты. Менеджеры продуктов должны уметь доводить функции до запуска, а большинство интерфейсов, которые пользователи видят в Manus Studio, а также Video Editor, были разработаны менеджерами продуктов. Дизайнеры также начали писать код.

Чжан Тао использовал выражение, чтобы обобщить это изменение: от Human in the loop до Human on the loop. Ранее ИИ выполнял 70-80%, а оставшуюся часть дополняли люди; теперь люди разрабатывают правила, контролируют работу нескольких ИИ, принимают решения в ключевых моментах и при необходимости вмешиваются.

Сотрудник, который использует ИИ больше всего в команде, работает самым «экстравагантным» образом. У него есть общая сессия Manus, в которой он отвечает за перечисление дел, которые требуют его решения, с приложением рекомендованных решений. Все обсуждают в Slack, и он может не открывать Slack, а просто спросить ИИ: «Что сейчас требует моего решения?»

Эти новые определения в определенной степени также являются объявлением о наборе сотрудников. В конце статьи говорится, что люди по-прежнему важны, поэтому «мы все еще ищем людей». Почти в то же время Manus открывает 17 вакансий в Пекине, от инженеров по harness для агентов до бизнес-аналитиков, генеральный директор Сяо Хунг сказал, что за один день было получено более тысячи резюме. GitLab опубликовал свой служебный справочник в Интернете, а Netflix в прошлом опубликовал свой культурный справочник, и это одно и то же.

Объяснить, как работает компания, само по себе является отбором того, какие люди придут.

Но больше всего в статье поразило Geek Park то, что Чжан Тао не так уверен в некоторых моментах.

Он откровенно признал, что его чувства очень сложны: есть волнение, но и беспокойство:

«Правильный ли этот темп, достаточно ли он быстрый или слишком быстрый?»

Этот вопрос стоит задать. Как можно гарантировать качество, если один человек одновременно отвечает за двадцать требований? Как распределяются ответственности в случае проблем? «Полгода не слышал о сбоях в онлайн-системе» — это ощущение одного из сотрудников, и это еще не статистика. Половина менеджеров продуктов уже могут самостоятельно запускать, как же другая половина сможет за ними угнаться? Статья не развивает эту тему, возможно, ответ все еще в процессе поиска.

Есть и более личный момент. Чжан Тао пишет, что у него есть СДВГ, и каждый день у него более двадцати дел, и самое сложное — «начать делать». Теперь он передает все свои дела специальному проекту Manus, который может начинать выполнять все, что может, а неуверенные вопросы возвращает к нему, затем, используя Slack, Gmail и Notion, проводит предварительное исследование и передает соответствующему менеджеру продукта.

Он говорит, что это значительно уменьшает его тревогу по поводу «не зная, с чего начать».

В конце статьи Чжан Тао возвращается к вопросу: что в конечном итоге делает человек? Его ответ: определяет проблемы, оценивает качество, решает, что стоит делать, и несет ответственность за результаты.

В организации, ориентированной на ИИ, роль человека не уменьшилась, а наоборот, стала более сосредоточенной.

Эта декларация уже доказала эффективность организации Manus. Сможет ли она стать продуктом, за который другие будут готовы платить, зависит от того, когда и в каком виде те функции, которые «в настоящее время используются только внутри», будут переданы пользователям.

Чжан Тао в конце статьи интересуется, как изменится их способ работы через полгода или год, когда они снова напишут на эту тему.

Я думаю, что тогда, оглядываясь назад, мы, вероятно, поймем, была ли эта статья декларацией или предвестием.

Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.