在新加坡举办的Stripe Tour活动现场，Manus联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）与Stripe亚太地区及日本首席营收官Paul Harapin展开了一场引人瞩目的对话。这场对话不仅揭示了Manus AI的最新经营数据，还深入探讨了通用AI Agent的未来发展方向。
在活动中，Manus AI透露了其年度化的经常性收入（RRR）已经达到了9000万美元，并且即将突破1亿大关。Manus AI的团队成员肖弘在社交媒体上进一步解释说，这一数字是根据当月的收入乘以12得出的，并不等同于现金收入。他强调，许多AI产品都提供年付选项，这部分收入只能被视为预存款，而非真正的营业收入。如果按照这种计算方式，Manus AI的收入数字将会更加可观。
季逸超在对话中分享了自己对通用AI Agent的深刻见解。他幽默地指出，现在人们几乎把所有东西都称为“Agent”，甚至一个麦克风都被赋予了“有环境感知的收音Agent”的称号。然而，他强调真正的Agent应该是应用型AI的一个子集，它除了用户和模型之外，还引入了第三个关键元素——环境。
季逸超进一步解释说，在Manus AI中，他们的目标是让Agent能够出现在虚拟机甚至整个互联网中，从而观察环境、决定下一步行动，并通过行动来改变环境。这种能力使得Agent变得非常强大，它能够代表用户与环境进行交互，完成各种任务。
当被问及AI Agent与AGI（通用人工智能）的区别时，季逸超表示这是一个很好的问题。他解释说，虽然人们经常把这两个概念混为一谈，但它们实际上有着本质的区别。AI Agent是应用型AI的一种，它引入了环境的概念，能够代表用户与环境进行交互。而AGI则是一种能够利用AI模型的通用能力，在不经过特别设计的情况下完成许多任务的系统。
季逸超还分享了一个关于Manus AI在实际应用中的小故事。他提到，他们的团队从Agent coding的应用中得到了很多灵感。比如Cursor这样的AI编程产品，不仅吸引了工程师的关注，连非工程师同事也在使用它来做数据可视化、写文章等工作。这让他们意识到，应该把这种方式泛化，赋能非程序员。
在谈到AI在现实世界中的应用时，季逸超表示，虽然现在的AI模型已经非常强大，但它们仍然像是“瓶子里的大脑”，需要与环境进行交互才能发挥真正的力量。然而，现实世界中的许多障碍都阻碍了AI与真实世界的交互。比如网页工具没有提供API或标准接口、验证码无处不在等，这些都给AI带来了很大的挑战。
尽管如此，季逸超仍然对AI的未来充满了信心。他认为，虽然现在还没有出现像iPhone那样的革命性时刻，但随着整个生态系统的共同进化，以及像Stripe这样的公司在基础设施层面的发力，AI在未来的发展中一定会取得更大的突破。
在对话的最后部分，季逸超还分享了一些关于Manus AI在实际应用中的典型场景。比如房产中介使用Manus来分析客户需求、生成推荐；研究人员使用Manus来做深度研究、生成正式的报告等。这些场景都展示了Manus AI在通用型Agent方面的强大能力。
