近期，AI创投领域被一篇深度长文所吸引，该文出自一家曾备受瞩目的Agent创业公司Manus之手。主角Manus刚刚宣布退出中国市场，而其创始人季逸超通过一篇技术复盘博客，向外界阐述了构建AI智能体的经验教训。
这篇博客迅速在行业内引发广泛讨论。有人赞叹其为天才的技术反思，也有人批评其回避了关键问题。为此，一场闭门会议紧急召开，邀请了三位来自硅谷的资深专家，他们分别代表资本、技术和产品视角，对Manus的境遇进行了深入剖析。
一位专注于AI应用层的硅谷VC合伙人表示，读完这篇长文后，他感受到了季逸超的“战略性务实”。季逸超坦诚地表示决定放弃自研模型，这一决策在投资人看来，犹如一份“资本效率承诺书”，表明团队懂得聚焦，不会将资金浪费在无意义的竞争上。长文中详细披露的4次底层框架重构，被这位VC视为团队宝贵的“过程性资产”，这种对失败的深刻理解，正是应对AI大模型不确定性的真正壁垒。
一位曾在Google担任AI Infra技术主管的专家则对季逸超提出的“上下文工程”概念深感共鸣。他指出，当前的大模型如同一个不稳定的“概率引擎”，而构建可用、可靠的Agent系统，正是整个行业面临的共同挑战。Manus的4次迭代，正是与这种不确定性搏斗的写照，从提示词工程到工具调用、状态管理，再到构建反思与验证循环，直至现在的局部最优解，每一步都充满了血淋淋的工程现实。
这位前Google主管进一步解释，“上下文工程”可视为“AI时代的确定性编排艺术”，它要求工程师们用传统的确定性软件工程方法，去驾驭一个充满不确定性的AI核心。季逸超将这一过程公开，对整个行业而言是一次巨大贡献，它揭示了通往通用人工智能（AGI）道路上，首先需要解决的是无数具体、繁琐的工程问题。
最后，一家北美头部SaaS公司的AI产品负责人从产品战略的角度解读了这篇长文。他认为，Manus的经历是从“横向通用工具”向“纵向深度解决方案”转型的艰难写照。受ChatGPT成功的冲击，许多团队都试图打造一个无所不能的通用AI助理，但这一策略在商业化上却屡屡受挫。季逸超提出的“上下文工程”，实际上是在倡导构建深度嵌入用户工作流的垂直解决方案。
这位产品负责人指出，未来的AI Agent将像水和电一样，无缝融入专业软件和工作流中，这就要求Agent必须放弃通用性，转而追求在某个垂直领域的极致深度和可靠性。这一战略转型也解释了Manus撤出中国、转战海外的商业决策。北美市场在B端企业软件的付费习惯和成熟度上，更适合一个需要深度集成、高客单价、长销售周期的垂直SaaS产品。
