過去一周，AI創投圈的目光被一份略顯另類的萬字長文牢牢鎖住。主角是Manus，一家曾被寄予厚望的明星Agent創業公司；背景是其剛剛清空國內社交媒體，決然“撤出”中國市場的商業動作。

　　然而，創始人季逸超發布的這篇題為《AI智能體的上下文工程：來自構建Manus的教訓》的博客，卻巧妙地避開了所有關于裁員、遷址、商業模式的敏感話題，選擇了一場純粹到近乎“枯燥”的技術復盤。

　　這番“答非所問”，在行業內激起了遠比新聞本身更復雜的漣漪。有人視其為天才的技術獻祭，有人斥其為回避問題的公關辭令。為此，我們緊急組織了一場閉門快評會，鏈接了三位身處硅谷風暴中心的一線專家。他們分別代表著“資本”、“技術”和“產品”這三個決定AI項目成敗的關鍵視角。

　　以下是這場對話的詳細紀要。我們相信，他們從各自實戰經驗中提煉出的觀點，能為您提供一些幫助。

　　一位專注AI應用層的硅谷VC合伙人

　　“當我花一個小時讀完這篇長文，我的第一感覺不是在讀技術博客，而是在看一份精心撰寫、邏輯縝密的‘反向路演’（Reverse Pitch）。它沒有問我要錢，卻句句都在告訴我‘為什么未來應該投我’。這比我最近看過的90%的商業計劃書都要高明。

　　為什么這么說？我們可以從投資人的視角，把這篇長文拆解成三個核心價值主張：

　　首先，是‘戰略性務實’，主動擺脫了資本泡沫的綁架。

　　過去一年，太多團隊為了融資，把故事講得天花亂墜，動輒就要‘重新定義’、‘自研基座’。這在資本充裕時是有效的敘事，但在今天，理性的投資人最怕的就是無謂的燒錢。季逸超開篇就坦承基于上一段創業經歷，決定放棄自研模型。

　　這在投資人聽來，無異于一份‘資本效率承諾書’。它傳遞的信號是：我們團隊深刻理解邊界，懂得聚焦，不會將寶貴的資金浪費在贏不了的軍備競賽上，而是要用在刀刃上。這種基于慘痛教訓的清醒，本身就是一種寶貴的資產。

　　其次，是用‘過程性資產’重新定義了技術護城河。

　　這篇文章最精彩的部分，在于他毫不避諱地展示了團隊所經歷的4次底層框架重構。這在很多創業者看來是‘彎路’，但在我們懂行的投資人看來，這恰恰是團隊最寶貴的‘過程性資產’。為什么？因為在AI應用層，最終的產品形態或許可以被模仿，但通往這個產品形態過程中所積累的、對于失敗的深刻理解（know-how of failure）是無法被復制的

　　他等于是在告訴我們：‘所有你們能想到的、通往穩定Agent的簡單路徑，我們都試過了，并且都失敗了。我們現在選擇的這條看似復雜的路，是唯一走得通的路。’這種由無數次試錯沉淀下來的工程經驗，才是應對大模型不確定性的真正壁壘。評估這種壁壘，你無法通過看代碼或產品demo，只能通過和真正懂行的工程師對話來驗證。

　　最后，是為‘全球化敘事’找到了一個堅實的技術支點。

　　他通篇講的‘上下文工程’（Context Engineering），其實是在回答一個根本性的問題：在后大模型時代，AI公司的核心競爭力是什么？他的答案是：將模糊的人類意圖，精準翻譯成機器可穩定執行的工作流的能力。這是一種普適性的、跨越文化和市場的核心能力。

　　通過將公司的核心價值錨定在這樣一個純粹的技術概念上，他巧妙地將其撤出中國的商業行為，從一個區域性的‘戰敗’，重塑為一個全球性的‘戰略轉移’。他等于在說：‘我們錘煉出的這套工程技術，在中國市場這片紅海里無法獲得與之匹配的商業回報，所以我們要去北美，尋找更成熟的企業軟件市場和更優質的付費客戶來驗證它的價值?！@讓整個故事的格局瞬間打開，也為下一輪的國際融資鋪平了道路。

　　所以，總的來說，這篇長文是一次卓越的預期管理和價值重塑。它過濾掉了那些只想聽短期商業故事的投機者，而精準地吸引了那些有耐心、能理解深度技術價值的長期資本?！?/p>

　　一位Google前AI Infra技術主管

　　“讀這篇文章，我有一種強烈的親切感，因為它太像我們內部的Post-mortem（事后復盤報告）了。每一個踩過的坑，每一個看似奇怪的決策，背后都是血淋淋的工程現實。我可以負責任地說，季逸超描述的挑戰，不是Manus一家的，而是整個行業在構建可用、可靠的Agent系統時共同面臨的‘結構性困境’。

　　我愿意將‘上下文工程’這個概念，更進一步地解釋為 ‘AI時代的確定性編排藝術’。

　　大家必須明白，當前的大模型，本質上是一個極其強大的、但不穩定的‘概率引擎’。你每一次調用它，都像是在開一個‘盲盒’，結果可能驚艷，也可能離譜。而Agent的使命，恰恰是要求在一系列連續的、相互依賴的步驟中，實現‘確定性’的結果。這兩者之間存在著巨大的矛盾。

　　如何解決？Manus的4次迭代，其實就是一部與這種‘不確定性’搏斗的史詩：

　　第一階段，可能是天真的‘提示詞工程’。 以為靠一些精巧的prompt，就能讓模型指哪打哪。很快就會發現，對于復雜任務，這套方法脆弱不堪，模型稍微‘自由發揮’一下，整個任務鏈就崩潰了。

　　第二階段，引入‘工具調用’（Tool Calling）和‘狀態機’。 這是業界的標準進步。開始讓模型不再是唯一的執行者，而是變成一個‘調度員’，去調用更穩定的外部API或內部函數來完成確定性任務。但這立刻帶來了新的問題：如何管理任務狀態？如何從工具執行失敗中恢復？這需要復雜的工程設計。

　　第三階段，構建‘反思’與‘驗證’循環。 就像文中所說，Agent需要能‘反思’自己的行為，評估任務的完成度，甚至主動進行修正。這在學術上叫ReAct (Reason + Act)框架。但工程實現上，這意味著更高的延遲、更復雜的邏輯和指數級增長的Token消耗。成本和性能的平衡，成了一場噩夢。

　　第四階段，也就是他們現在的‘局部最優解’。 即，將一個大任務，拆解成多個由不同‘子Agent’負責的模塊。每個子Agent的職責更單一，其內部的‘上下文’也更可控。比如，一個Agent專門負責理解用戶意圖，一個專門負責規劃步驟，一個專門負責調用工具，還有一個專門負責生成最終報告。它們之間通過高度結構化的數據進行通信。這極大地增加了系統的復雜性，但換來了穩定性和可維護性的提升。

　　所以，不要再簡單地把AI應用開發等同于‘調API’了。真正的挑戰，在于你如何用傳統的、確定性的軟件工程方法，去駕馭一個充滿不確定性的AI核心。這需要一種全新的工程師畫像：他們既要懂算法和模型，又要精通分布式系統、狀態管理和魯棒性工程。

　　季逸超把這個過程公開，是對整個行業的一次巨大貢獻。它告訴所有人：在通往AGI（通用人工智能）的漫長道路上，我們首先需要解決的，是無數個具體、繁瑣、甚至有點‘臟’的工程問題。誰能在這里建立起體系化的優勢，誰才能在AI應用的長跑中活下來。”

　　一家北美頭部SaaS公司AI產品負責人

　　“如果說前兩位專家解讀了‘如何做’和‘做得好不好’，那我更關心的是 ‘為誰做’和‘值不值得做’。這篇長文，在我看來，是一份典型的‘產品戰略失敗復盤’與‘未來產品路徑宣言’。

　　其核心，是從‘橫向通用工具’到‘縱向深度解決方案’的艱難轉型。

　　過去幾年，受ChatGPT成功的沖擊，太多團隊（包括早期的Manus）都陷入了一個‘水平陷阱’：試圖打造一個無所不能的通用AI助理。這個故事在吸引眼球和早期用戶上很有效，但在商業化上卻是一條死路。為什么？

　　價值模糊： 一個什么都能做的工具，往往意味著在任何一個具體場景下，它都做得不夠好。用戶很難為其定義一個清晰的、不可替代的價值。它很酷，但不是必需品。

　　信任赤字： 對于企業級用戶來說，他們無法將核心工作流托付給一個行為不可預測的‘黑盒’。通用Agent的‘自由發揮’是商業應用中的天敵。

　　付費困難： 用戶愿意為解決一個‘具體痛點’付費，但很難為一個‘通用能力’付費。你很難去衡量它到底幫你節省了多少時間，或創造了多少價值。

　　Manus的經歷，完美印證了這一點。而季逸超長文中反復強調的‘上下文工程’，從產品經理的視角翻譯過來，就是 ‘構建深度嵌入用戶工作流的垂直解決方案’。

　　‘上下文’是什么？

　　對于一個軟件開發者，上下文就是他的整個代碼庫、API文檔、項目管理工具。

　　對于一個金融分析師，上下文就是他的彭博終端、公司財報數據庫、宏觀經濟模型。

　　對于一個律師，上下文就是他正在處理的案件卷宗、相關的法律條文和判例庫。

　　未來的AI Agent，必然不是一個獨立的APP，而是像水和電一樣，無縫融入到這些已有的、成熟的專業軟件和工作流之中。 這要求Agent必須放棄通用性，轉而追求在某個垂直領域的極致深度和可靠性。

　　這個戰略轉型，也完美解釋了他們‘撤出中國，轉戰海外’的商業決策。這并非兩種市場的優劣之分，而是兩種‘產品-市場匹配’（Product-Market Fit）邏輯的選擇。

　　國內市場在C端應用創新上領先，但在B端企業軟件的付費習慣和成熟度上，與北美市場存在差異。對于一個需要深度集成、高客單價、長銷售周期的垂直SaaS產品來說，北美無疑是現階段更容易找到‘種子用戶’和實現‘價值驗證’的土壤。

　　因此，Manus的故事給所有AI產品人的啟示是：不要再迷戀于構建下一個‘賈維斯’。沉下心來，選擇一個你足夠了解的垂直行業，去真正理解那個行業從業者的‘上下文’，用AI技術為他們打造一把無可替代的‘手術刀’，而不是另一把華而不實的‘瑞士軍刀’。這才是AI應用層商業化的真正出路。”

　　聽完這三位專家的深度剖析，我們再回頭看Manus事件，它已不再是一個孤立的商業新聞，而成為了一個棱鏡，折射出當前AI應用浪潮下，資本、技術與產品之間復雜而深刻的聯動關系。

　　我們發現，真正高價值的洞察，往往具備三個特征：

　　多元視角： 單一維度的信息是片面的，只有將不同領域的專家智慧進行碰撞，才能拼湊出完整的真相。

　　源于實戰： 理論分析頭頭是道，但遠不如親歷者一句“這個坑我們踩過”來得有價值。

　　指向行動： 真正的洞察不是為了增加談資，而是為了幫助您在下一個決策路口，做出更優的選擇。

　　當您的團隊為技術路線爭論不休時，當您的投資決策懸而未決時，當您的產品戰略陷入迷霧時……請記住，您所面臨的困惑，或許正是某位專家早已跨越的征途。我們相信：真實的一手經驗，永遠來自正在推動行業變革的人本身。

　　硅兔君擁有超過30,000名來自硅谷一線的大廠高管、核心技術專家、知名高校教授與創業者。他們不僅擁有深厚的行業經驗，更深度參與著產業變革，具備鮮活、可信的一手洞察。