Полный разбор: как был создан Manus?

Автор：Вань Чэнь

История стартапа, которая в прошлом году дала больше всего духовной пищи, пришла от основателя Dify Чжан Лую.

Впервые я увидел его на мероприятии «Сиси Луньдао» в 2023 году; среди множества сияющих имен на сцене три иероглифа Чжан Лую не выделялись. Когда я увидел его снова в 2024 году, Dify был уже другой историей——предприниматель без блестящего бэкграунда, вопреки сомнениям всех, вопрошавших о бизнес-модели, создал один из самых успешных продуктов с открытым исходным кодом в области ИИ в мире.

То, что произошло с этой компанией за год, например, неожиданная популярность на японском рынке, известном своим «консерватизмом и неприступностью», заставило меня глубже понять «стартап». Много неожиданностей, нужна удача, но в конечном итоге необходимо умение проложить путь в условиях постоянных изменений и обстоятельств, идущих вопреки желаниям.

Теперь похожая история происходит с другим привлекающим внимание предпринимателем——Сяо Хун из Manus.im и его командой.

4 месяца назад Сяо Хун высказал недоумение: «Команда сильна в движении от 0 к 1, очень хорошо ловит возможности, но как только начинается этап от 1 к N, состояние уже не то».

В его прошлом опыте проекты стартапов в основном получали относительно стабильную и可观ную выручку, предыдущая компания была успешно приобретена. В 2023 году его новая компания «Эффект бабочки» с помощью браузерного плагина Monica.im заняла нишу в нарративе ИИ среди битвы сотен моделей, став одним из fastest growing AI приложений с отличным пользовательским опытом. Кажется, он предприниматель, у которого все идет гладко. Чтобы сделать все это, ему всего 32 года.

Но на самом деле, он не испытывал особого удовлетворения. По мнению Сяо Хуна, так называемый «серийный предприниматель, успешно выходящий из проектов», так называемое удовлетворение от постоянного движения от 0 к 1, похоже на «Осажденную крепость»——способность ловить возможности от 0 к 1 очень сильна, это круто, но с другой стороны, есть опасение, не придется ли снова делать это еще раз.

В 2024 году отраслевые эксперты считали, что ИИ-ассистенты с функцией памяти, такие как Monica.im, столкнутся с давлением со стороны сильных конкурентов, таких как Doubao, и делать бизнес будет не так легко, как в 2023 году. У Monica.im было хорошее начало от 0 к 1, но未必 удастся рывок от 1 к N.

И его недоумение связано именно с тем, что «команде действительно нужно делать более сложные вещи, вещи с более высоким потолком», исследовать возможности для跨越 от 1 к N.

Ранее многие голоса, следившие за Monica.im, предполагали, что эта «более сложная вещь с более высоким потолком» относится к давно ходившим слухам, но так и не выпущенному командой ИИ-браузеру.

Теперь看来, действительно, ошиблись.

Это более сложное исследование на самом деле было: отказаться от ИИ-браузера, который уже был готов к выпуску, найти следующий продукт ИИ «момента ChatGPT», найти цель в виде универсального агента и создать недавно выпущенный Manus.im.

Насколько инновационен Manus, какого уровня он сможет достичь в будущем, сейчас это тема, которая взрывает обсуждения при любом упоминании. Но值得看的是, по-прежнему направление, найденное amidst «обстоятельств, идущих вопреки желаниям», и процесс нахождения этого направления. Manus.im未必能让这支团队做成 1 到 N 的事情, даже未必 повторит импульс Monica.im, но как название этой компании——«Эффект бабочки», многие мелкие действия и решения непреднамеренно оказывают глубокое влияние на будущее, «Connect the Dots», путь завтрашнего дня скрывается в сегодняшнем опыте.

01 Уникальный пользовательский опыт Manus源自уроков создания «ИИ-браузера»

С середины до конца прошлого года создание ИИ-браузера командой «Эффект бабочки» стало «полуоткрытым секретом» в отрасли. Официально представленный продукт, Manus, вызвал неконтролируемое внимание.

Если вы лично попробовали Manus или смотрели демонстрационное видео, вы почувствуете, что по сравнению с чат-ботами или некоторыми приложениями класса agent, у него есть очевидное отличие: Manus может выполнять задачи асинхронно и параллельно.

Когда вы открываете, например, Doubao, Kimi или приложения типа Computer Use, задаете вопрос, вы должны ждать ответа. Иначе, если вы заговорите во время его ответа или выполнения задачи, предыдущий ответ/задача прервется, и вы с ним можете вести только диалог в стиле эстафеты A-B-A-B.

Но в Manus.im, хотя внешне это все еще форма чат-бота, вы можете提出, например, 20 вопросов для синхронного выполнения задач. Вы meanwhile можете делать на компьютере любые другие вещи: смотреть видео, писать документы, играть в игры и т.д., это не помешает его работе. Как только эти задачи будут выполнены или возникнут проблемы в процессе выполнения, Manus может уведомить вас. Если в середине выполнения задачи вы увидите отклонение в его мышлении, вы также можете в любое время добавить подсказку в диалоговое окно, и он продолжит думать и выполнять задачу с новым контекстом.

Опыт асинхронный, может быть параллельным, действительно похоже на наличие команды реальных стажеров, которые могут вам помочь.

Фактически, дизайн продуктовой архитектуры асинхронного опыта Manus源自урок, извлеченный командой из предыдущего неопубликованного продукта——ИИ-браузера. Это также является причиной, по которой команда вложила много усилий, но в октябре прошлого года решила прекратить работу над браузером.

The Browser Company 25 октября 2024 года объявила о прекращении разработки новых функций для браузера Arc, решив перенаправить ресурсы на новый браузер Dia, стремясь создать более простой и удобный ИИ-браузер.｜Источник: официальный сайт Arc

«В ИИ-браузере ИИ постоянно прерывает пользователя». Потому что это сценарий, разработанный для одного пользователя: если ИИ использует, вы использовать не можете; когда ИИ начинает работать, вы можете только смотреть, как работает ИИ, трудно вмешаться. Глядя, как ИИ забирает вашу мышь, компьютер, вы не только не смеете забрать обратно, но и боитесь, что случайно коснетесь клавиатуры, мыши, что приведет к краху всего его процесса, и придется начинать заново.

Это заставило команду сделать два вывода:

1. Непосредственное использование компьютера для Computer Use в краткосрочной перспективе不太可行.

2. ИИ должен использовать браузер, но не в вашем браузере, у него должен быть свой браузер, и этот браузер лучше всего должен быть в облаке, наконец возвращая результат вам.

В интервью с Чжан Сяоцзюнь из Tencent Technology Сяо Хун упомянул, что команда, обобщая формы продуктов от Jasper до ChatGPT, до Monica, до Cursor, до Devin, обнаружила, что «человек-программист» Devin очень соответствует этой архитектуре асинхронного опыта.

В отличие от использования Windsurf, когда иногда нужно подтверждать, устанавливать ли эту библиотеку на ваш компьютер; или它执行操作 командной строки, заставляя вас填写 yes or no, потому что это может действительно сломать ваш компьютер, или что-то冲突——оно заставляет вас填写「yes」, чтобы перейти к следующему шагу, но перекладывает ответственность.

Поэтому, по мнению команды Manus, «Чатбот должен иметь компьютер в облаке, выполнять написанный им код, вещи, которые нужно проверить через браузер, на том компьютере. Поскольку это виртуальный сервер, если сломается, не страшно, можно взять другой. Он даже может освободить этот сервер после выполнения текущей задачи».

Следует отметить, что по сравнению с Devin, выбравшим垂直领域, хардкорных инженеров, команда Manus выбрала универсального, потребительского ИИ-ассистента, будут Web, будет и App. Это универсальный ИИ-ассистент, который может вызывать инструменты по команде, выполнять различные задачи в работе и жизни, и в будущем будет доставлять результаты задач по цене, доступной для потребителей.

02 Less Structure，More Intelligence

Имея четкую идею и цель, следующий шаг——реализовать эту идею. Как именно Manus это сделал?

По мнению Чжан Тао, партнера по продукту, для этого нужно оснастить большую модель компьютером,同时 предоставить ей системные разрешения (доступ к репозиториям кода, сайтам профессионального查询 данных и другим私有 API), и给予 определенное обучение.

Таким образом, ИИ может самостоятельно использовать этот компьютер, чтобы открыть браузер, совершать действия для调度 инструментов, затем наблюдать влияние своих действий на реальный мир на основе обратной связи от инструментов, затем думать о следующем шаге, снова действовать, снова наблюдать……Это процесс выполнения задачи ИИ в исследовании и изыскании. В течение этого времени Manus также будет под вашим «обучением» все лучше понимать ваши требования, и в будущем, даже если вы четко не определите需求, он сможет «угадывать скрытые намерения» на основе знаний, накопленных в задачах.

Гениальный юноша Huawei, основатель Logenic AI Ли Боцзе считает, что у Manus есть одно выдающееся отличие от других продуктов: решение проблем способом гик-программиста.｜Источник изображения: скриншот WeChat

Философия продукта Manus постепенно прояснилась в процессе продуктовой практики команды: а именно Less Structure, More Intelligence（меньше структуры, больше интеллекта）.

Это также заставляло команду Manus переживать моменты «A-Ha, Wait!»（изумление）. Например, вот сцена, произошедшая в команде в январе этого года:

Когда попросили Manus попробовать решить задачу из тестового набора GAIA: «В ссылке на видео Youtube в стиле National Geographic, где пингвины туда-сюда выходят и заходят, пусть Manus посчитает, сколько видов пингвинов одновременно появляется в кадре, где их больше всего?»

Затем произошло чудо.

Manus сначала открыл эту ссылку на видео, затем первым действием было «Press K», затем по очереди делал скриншоты, записывая, в каком кадре появился какой пингвин, и наконец пришел к выводу, что в кадре с максимумом было 3 вида пингвинов. Manus далее должен был вернуться и проверить, его следующим действием было «Press 3»……. После окончательной проверки ответ был 3.

Как люди, стоящие за созданием Manus,理应 очень хорошо знать границы его возможностей, но для команды реальная ситуация такова, что «всегда происходят сюрпризы». Неожиданно не только то, что Manus правильно решил задачу, но и то, что человеческие друзья, использующие компьютер и Youtube много лет,未必清楚, что такое клавиши «K»「3」на клавиатуре?

Глядя на эту сцену с некоторым ошеломлением, команда повторила действия за Manus: «K» на клавиатуре——это клавиша паузы, позволяющая Manus сделать паузу, затем по очереди делать скриншоты, записывая, какой пингвин появился в каком кадре; «3» также является горячей клавишей, от 0 до 9 представляют 0% до 90% прогресс-бара, 3——это 30% прогресс-бара, можно точно定位到 ту секунду видео, затем сказать человеку, сколько видов пингвинов на этом кадре.

«Этот процесс отличается от традиционного чатбота. Во-первых, он может видеть изображения YouTube, а не читать субтитры. Во-вторых, мы даже обнаружили, что он использует горячие клавиши YouTube, очень震惊, он ответил на этот вопрос». Сяо Хун также упомянул эту сцену в предыдущем интервью Tencent Technology.

Внезапно обнаружилось, что Manus не только лучше людей в программировании, но даже на Web, App, которые люди используют ежедневно, объем знаний Manus далеко за пределами воображения. Как всеведущий ИИ, он может понимать все пути и средства в любом инструменте, затем выбирать оптимальный метод.

Это заставило команду снова почувствовать «Less Structure, More intelligence»——максимально уменьшить искусственные ограничения на ИИ, позволить ИИ发挥作用通过 собственную эволюцию, а не учить его, как делать.

В самом низу официального сайта Manus тихо представлено самое важное открытие, стоящее за Manus: «Less Structure, More intelligence».｜Источник скриншота: Manus

Это изложение и расширенное размышление Peak, соучредителя «Эффекта бабочки», главного ученого, о самом важном первом принципе, стоящем за продуктом Manus——«Less Structure, More intelligence», в день запуска продукта Manus:

Когда ваши данные достаточно качественны, модель достаточно умна, архитектура достаточно гибка, инженерия достаточно солидна, тогда концепции Computer Use, Deep Research, Coding Agent и т.д. превращаются из функций продукта в естественно возникающие способности.

Возврат к первому принципу также дал нам новое мышление о форме продукта：· ИИ-браузер——это не добавление ИИ в браузер, а создание браузера для ИИ;

· ИИ-поиск——это не извлечение из индекса и затем суммирование, а позволяющее ИИ получать информацию с разрешениями пользователя;
· Управление GUI——это не захват контроля над устройством пользователя, а позволяющее ИИ иметь свою виртуальную машину;
· Написание кода——это не конечная цель, а универсальная среда для решения различных проблем;
· Сложность генерации веб-сайтов——не в построении框架, а в том, чтобы содержание было substance;
· Attention——это не all you need, освобождение внимания пользователя может переопределить DAU;
· ···

Раз за разом открытия и практика «Less Structure, More intelligence», Manus произвел эффекты, превышающие ожидания, включая то, что分数 pass@1 в бенчмарке GAIA превысил результат OpenAI Deep Research при cons@64; одновременно во внутреннем тестировании Manus также смог напрямую покрыть 76% сценариев специализированных агентских продуктов в Y Combinator W25.

03「Агент может быть проблемой『выравнивания』, а не проблемой возможностей базовой модели」

Теперь ценность этих инсайтов вызывает обсуждения в более широком масштабе:

Основатель Hugging Face, CEO Клеман Деланг на платформе X предложил, что открытие Peak стоит обдумать: способности агента не застряли на базовой модели, а как разница между GPT-3 и InstructGPT (ChatGPT), это проблема выравнивания. Некоторые открытые базовые модели просто обучены「независимо от сложности вопроса, отвечать на все вопросы в одном раунде」, но это требование сценария чат-бота, нужно лишь сделать некоторое пост-обучение пути агента, чтобы немедленно принести огромные различия.｜Источник скриншота: X

Manus не внедрял MCP（《Протокол контекста модели》）, а позволил ИИ самостоятельно писать код для вызова API, чтобы胜任 различные длиннохвостые задачи.｜Источник скриншота: X

В обсуждениях Manus за последние несколько дней чаще всего слышался один вопрос: «Универсальный AI Agent»работоспособен ли, где границы?

По мнению Peak, потому что взаимодействие человека с миром на самом деле очень стандартно, есть глаза, руки, уши, если хорошо определить action space（пространство действий）, то应该 можно встроить агента в звено,原本 выполняемое человеком.

Раз человек может использовать различные инструменты для выполнения глубоких операций в垂直领域, то если сам агент обладает достаточно хорошими знаниями, прошел соответствующее обучение, и имеет хороший интерфейс взаимодействия с миром, он должен работать как человек, и даже можно позволить этому агенту использовать какой-то SaaS-продукт. Например,案例поиска дома, представленный на официальном сайте Manus.im, на самом деле заключается в том, чтобы позволить ИИ работать с использованием специализированного SaaS-продукта в области недвижимости.

Он считает, что следует четко определить границы использования инструментов агентом, а не то, для какой группы людей он служит. Manus не симулирует человека, делающего конкретное дело, не角色-агенты, разделенные по R&D, менеджерам продуктов и т.д.; а симулирует человека, который может делать дела, симулирует, как работает стажер.

Многоагентная система Manus（Multi-agent system）относится к разделению планирования（Planning）и выполнения（Execution）.

На исполнителе（Executor）Manus采用了 Claude, который временно лидирует в программировании, а также в способности к долгосрочному планированию и пошаговому решению проблем, также использует серию моделей Qwen для пост-обучения.

Вчера Manus также достиг стратегического сотрудничества с Alibaba Tongyi Qianwen, стремясь реализовать все функции Manus на отечественных моделях и вычислительных платформах.｜Источник изображения: Manus

В части планировщика（Planner）Manus проделал много работы.

Поскольку现有的 полочные API или модели на рынке по сути выровнены для сценариев чат-ботов, при обучении, независимо от того, насколько сложный вопрос задал пользователь, цель оптимизации обучения——четко ответить на вопрос пользователя в одном ответе, но это на самом деле完全 противоположно планированию, необходимому агенту.

Поэтомуесли использовать现有的 модели на рынке напрямую в сценариях агента, нет「выравнивания」, эта модель всегда будет急于求地 в одном раунде диалога выдавать「смутный」результат, как многие summaries в виде bullet points.

«Способ выравнивания должен быть другим, наша команда считает, что нужны другие данные для специального выравнивания», сказал Сяо Хун.

В октябре прошлого года Peak также записал на Zhihu прогресс и неудачу попытки воспроизвести проект интереса OpenAI o1——открытой модели Steiner, на самом деле этот проект как раз занимался предварительным исследованием step by step planning（пошагового планирования）части планировщика Manus.

В целом, Manus симулирует человека, делающего дела, это продуктовое определение команды для Manus как универсального ИИ-ассистента. Что касается размышлений о его границах, команда, вероятно, все еще в исследовании, нужны больше пользовательских случаев.

В интервью Tencent Technology, выпущенном перед релизом Manus, Сяо Хун на самом деле уже упомянул предварительные размышления об универсальности Manus: «Очень核心问题, или важная обязанность менеджера продукта, это контролировать ожидания пользователя. Предполагать, что он может делать все в мире, например: Как мне заработать 1 миллион долларов? Это изначально не то, что должен выполнять Agent. Но если мы сможем дать больше конкретных примеров, сделать ожидания大家 более разумными,大家 будут использовать более smoothly».

04「Оболочка имеет использование оболочки», команда, которая лучше всех знает оболочку

27 февраля рано утром, партнер по продукту Manus Чжан Тао и главный ученый Цзи Ичао (Peak) увидели момент, когда результаты рейтинга Manus.im вышли, оба прослезились. Результат Manus на GAIA Benchmark превысил OpenAI Deep Research, и при стоимости около 1/10 от стоимости OpenAI во время рейтинга (2 доллара/задача) был достигнут этот неожиданный результат.

Источник изображения: Manus.im

Команда из几十 человек, в момент, когда agent достиг консенсуса конкурентной ситуации во всей отрасли, стала одной из первых волн команд, создавших универсальный агентский продукт, в продуктовой инженерии, опыте frontend взаимодействия также имеет уникальность.

Положительная обратная связь от сделанных дел превосходит все. Для команды стартапа нет лучшей мотивации, чем это. Но до этого, как произошел Manus? Почему именно эта команда сделала это?

«Сегодняшние возможности модели способны выполнять некоторые сложные, многошаговые задачи. Просто нет такого продукта, поэтому大家 не чувствуют». Инсайт, упомянутый Сяо Хун в предыдущем интервью Tencent Technology, можно использовать для понимания этой проблемы.

Одновременно, «Команд, у которых есть возможность попробовать сделать продукт Agent, не много. Потому что нужно много复合 способностей. Он должен заниматься Chatbot, заниматься чем-то связанным с ИИ-программированием, заниматься чем-то связанным с браузером, потому что нужно вызывать браузер, и иметь хорошее восприятие границ LLM——до какого уровня развито сегодня, до какого уровня разовьется дальше. Эти способности сначала одновременно拥有的 компании не так много, и компании, имеющие эти способности,可能手头正在干一个很具体业务. У нас как раз есть некоторые коллеги, у которых как раз есть время вместе сделать эти вещи».

«Как раз».

• В как раз время обнаружили, что возможности модели достигли уровня, когда можно делать agent, а не обязательно ждать появления端到端 большой модели, как Operator;

• Также как раз обнаружили, что проблема в выравнивании;

• Также как раз сделали все функции, расширенные из чат-бота, и ИИ-браузер;

• Одновременно потому что всегда в так называемой「оболочке」делали продукты приложений больших моделей, поэтому имеют острое восприятие LLM;

Команда «Эффект бабочки» достигла всех элементов для создания такого универсального агента в текущий момент, поэтому теперь есть универсальный агент с относительно высокой степенью завершенности по сравнению с отраслью.

Когда спросили, что было решающим моментом для решения сделать Manus, Peak восстановил больше деталей, он указал: «В стартапе на самом деле нет『чистого』pivot», все это связно, нет четких границ.

«При создании продукта также часто关注внешнюю ситуацию». В то время было несколько вещей, во-первых, делая браузер, делали端侧模型, позже обнаружили, что сценарии,需要的 браузеру, очень очень широки, есть разные feature, в процессе создания обнаружили, что скорость усиления базовой модели ускоряется, настолько сильно, что разрыв между ней и агентом, возможно, является проблемой выравнивания. Хотя, возможно,外界觉得好像大语言模型已经要逐渐收敛、撞墙.

В тот же период外界 также менялись. В начале прошлого года Cursor начал становиться популярным, затем Windsurf и Devin. За этим стоит одна и та же нить, agent в области программирования стал популярным, путь популярности прогрессивен. Cursor——это copilot программиста, повышает эффективность программирования, с Windsurf начали постепенно приходить некоторые автоматизированные процессы, позволяя вам иметь более сильные возможности автоматизации на локальной машине, Devin снова достиг новой высоты автоматизации.

Движения VC также согласованы, например, в прошлом и позапрошлом году YC инвестировал в два типа компаний: во-первых, облачный Browser, например Browser base; второй тип——легковесные ИИ Sandbox виртуальные машины, подобные e2b.

Это объясняет «Инфраструктура моделей быстро созревает, инфраструктура Infra также быстро созревает, плюс видя, что внешние продукты постепенно имеют больше принятия, мы просто почувствовали, что это направление, в которое стоит all in. Это очень постепенный, плавный процесс, плюс накопление во время создания браузера, например, инфраструктура chromium, может быть бесшовно перенесена, это также причина, почему мы осмелились делать браузер в облаке».

Подводя итог, в так называемой「оболочке」острое восприятие и накопление опыта в отношении потребностей и моделей совместно создали Manus. Многие сценарии Monica требуют пост-обучения модели, одновременно в практике ИИ-браузера был усилен самый важный урок「less structure、more intelligence」, обнаружено, что возможности модели достигли уровня для создания агента, проблема в выравнивании. Затем последовали 3 месяца быстрой эволюции Manus.

Ранее команду «Эффект бабочки» однажды подвергали сомнению, в чем ценность「оболочки」, в ситуации, когда они не разрабатывали собственную большую модель,通过 интегрируя существующие большие модели, создали Monica, объединив функции чата, поиска, чтения, письма, перевода и т.д. вместе, также通过 один за другим подключая API, интегрировали многие сценарии выполнения задач, в конце прошлого года количество пользователей достигло 10 миллионов.

Теперь, когда Doubao, Quark, Yuanbao все vigorously продвигают свои продукты класса Monica, когда маленькая команда снова использует существующие технологии, чтобы сделать первый универсальный потребительский агент, пришло время重新理解「оболочку」.

「Оболочка」и「оболочка」что это на самом деле?

По мнению Сяо Хуна, все прорывы принесены моделью, в основном модель сначала驱动, модель сначала line. Оболочка——это взять инновационные моменты технологии модели, показать их способом, воспринимаемым пользователем, инкапсулировать способности инновации модели в вид, наиболее воспринимаемый пользователем.

Исходя из этого определения, DeepSeek App (включая отображение цепочки мышления)——это оболочка DeepSeek-R1, Cursor——это оболочка Anthropic Sonnet 3.5, Perplexity——это оболочка GPT-4, ChatGPT——это оболочка InstructGPT.

По мере быстрой эволюции возможностей модели, «та оболочка» также должна эволюционировать. После эволюции возможностей модели каждого поколения, даже не обязательно原厂, это третий-party vendor представляет ее воспринимаемую пользователем ценность. Как Cursor представляет воспринимаемую пользователем ценность Claude 3.5 Sonnet.

5 марта, в момент двухлетия выпуска Monica.im, почему именно эти几十 человек создали продукт, превосходящий различные Deep Research и OpenAI Operator по опыту, ответ лежит в понимании и практике оболочки.

Как создать новую, лучшую оболочку под модель, которая может делать agent?

Как строитель Manus, Чжан Тао считает: «Смотря с backend на всю其 архитектуру, мы видим, что в каждом месте есть大量 незавершенной работы, которую нужно сделать, и каждое из этих мест является ключом к победе, это места, которые делают продукт совершенно другим».

По мнению команды, самым важным преимуществом является скорость инноваций (pace of Innovation), будь то приложение или модель, сейчас все достигло относительно насыщенного состояния,真正到最后的核心能力 только одно, это бежать быстро, хотя「data flywheel」「network effect」эти вещи еще не проверено, есть ли они.

«В совершенно новой области все не решено, все неизвестно, самое главное——скорость инноваций, соревнуются в исследовании в различных направлениях, trial error, быстро найти правильный путь». И команда Manus с концепции управления, организационной архитектуры, промышленных процессов достаточно гибка. Когда появляется новая возможность, может в ограниченных ресурсах贯通 все ресурсы компании сверху донизу, и чрезвычайно высокая скорость принятия решений, и адаптироваться к обратной связи от ошибок.

Слева направо依次是 главный ученый «Эффекта бабочки» Peak, CEO Сяо Хун, партнер по продукту Чжан Тао｜Источник изображения: сеть

Что касается ожиданий от Manus, Сяо Хун считает: «Даже если есть окно возможностей, вы стоит попробовать». За последний год его мышление также претерпело violent изменения, например, сейчас он считает: «Когда осознаешь, что опережаешь, более радикален,超级 радикален. Сегодня делая review, чувствую, что Monica в 23 году была недостаточно радикальна». «Если вы знаете, что вы в инновации, вы в лидерстве, вы должны быть радикальны».

Неизвестно, сможет ли Manus принести Сяо Хуну и его команде опыт и прыжок от 1 к N, но эта команда, которая лучше всех знает「оболочку」, верит в создание в единстве сердца и рук, и также верит в эффект бабочки, принесенный созданием——Manus происходит от одного motto MIT: Mens at manus, подчеркивает единство сердца и рук. Нельзя только учиться, нужно делать, производить impact на реальный мир, это истинное знание.

В будущем, по мере того как больше накопленного за Manus будет открыто, эффект бабочки в более широком диапазоне также将进一步释放.