【震惊】大模型开发者必看！Manus团队踩坑实录：这6个坑让我的Agent项目起死回生！小白秒懂的Agent开发指南

前几天，小珺公布了早期访谈Manus联合创始人兼首席科学家季逸超（Peak）的节目。时长3小时。Peak全程充满激情，毫无保留地与大家做了很多方面的分享，其中最主要的是Agent相关的理解和判断。

在这场访谈里，能够感受到Manus几乎是用一连串踩坑把这个事实反复验证，最后才把 Agent 的产品形态、技术路线和体验原则一步步推出来。

这篇文章我想用一条最朴素的主线把它写清楚：

他们踩过的坑 → 得到的 Agent 结论 → 形成的 Manus 范式。

如果你没有3小时的耐心，还想了解Manus对Agent的思考，那看完这6个坑，就够了。

第一坑

GUI Agent 天然别扭，因为软件的默认前提是“单人操作系统”

很多人对 Agent 的第一直觉是：让它像人一样操作网页、点按钮、填表格、下载文件——也就是所谓 GUI Agent。听起来合理：人怎么做，它就怎么做。

但第一个坑也在这里：GUI Agent 一旦真正进入现实世界，就会立即撞上“单人假设”。

在传统软件里，用户的动作是唯一的动作：你滚动、你点击、你输入，系统按照你的节奏刷新状态。这套体系天然假设“只有一个人”在推进状态机。

而 GUI Agent 一旦加入，相当于突然出现了第二个操作者：

•人一介入就会破坏 Agent 的观察链路：你滚屏、切页、关弹窗，都会让 Agent 的“当前页面状态”瞬间失效。

•Agent 的执行又会反过来干扰人：它点来点去、自动跳转、自动提交，你无法预测它下一步要做什么，你只能盯着它不放。

于是体验很快变成一个悖论：

你越想“帮它做得更对”，越会让它更错。

它越想“自己跑完任务”，越会让你无法介入。

结论 1：GUI Agent 的难点不在模型，而在“交互与环境”压根没为双操作者准备。

这也是为什么很多 GUI Agent 演示视频看起来很顺，但一落地就容易变得别扭：演示是“关起门来给它一段完整的独占时间”，现实是“人随时会介入、系统随时会变化”。

当 Manus 团队意识到这一点，他们其实是在把 Agent 问题从“模型能力”移到了更本质的层面：Agent 是一种运行在环境中的执行者，而不是一个对话框里的回答者。

第二坑

短任务不值钱，长任务才值钱；但长任务会把你绑死在电脑前

第二个坑更残酷：即便 GUI Agent 真的能稳定执行，它仍然不一定有价值。

因为现实里大量任务是“短任务”——点几下就结束：查个信息、改个设置、复制个链接。

这种任务，人的速度几乎永远快过 Agent。你不会为了点三下鼠标，让 Agent 先理解、再规划、再执行、再确认。

所以Manus 团队把价值锚点转向“长任务”，这是一个关键转折。

长任务的特征是：

•步骤多、链路长、跨多个页面/工具；

•过程中常有等待（加载、下载、上传、审批、生成）；

•最重要的是：它会持续占用你的注意力。

你不一定在做很多动作，但你必须看着它，不能走开，不能彻底放手。

这时 Agent 的价值才开始成立：它不是帮你省三秒钟，而是帮你把 30 分钟、3 小时、甚至更长的链路跑完。

可新的坑也随之出现：

如果 Agent 在你本地电脑前台执行长任务，它会把你“绑架”在电脑前。

•你不能合盖走人，否则任务中断；

•你不能随意切应用、切窗口，否则状态混乱；

•你本来想解放注意力，结果被迫全程监工。

结论 2：Agent 的价值来自 long-horizon task，而 long-horizon task 必须“脱离前台”。

这句话非常关键：真正值钱的 Agent，不是更聪明，而是能把任务从“你的注意力”里搬走。

如果一句话概括 Manus 这条路的第一性原理，就是：Agent 要解放注意力，而不是占用注意力。

第三坑

只谈“用户+模型”不够，Agent 必须补上“环境 / runtime”

当他们从“长任务”往下推，第三个坑几乎是必然会出现的：

你会发现，靠聊天框解决不了这件事。

Chatbot 的世界很简单：

用户 + 模型。用户提出问题，模型给出回答，结束。

但 Agent 不是回答问题，它要完成任务。任务意味着：

•要读写状态（页面状态、文件状态、账号状态）；

•要调用工具（浏览器、文件系统、API、脚本）；

•要推进流程（多步执行、容错、回滚、重试、记录）。

这时你会发现，Agent 的系统边界天然扩大为三元结构：用户 + 模型 + 环境（runtime）。

**环境（Runtime）是什么？**它不是一个抽象概念，它就是“能让智能伸手做事”的地方：浏览器、云端容器、沙箱、权限系统、任务队列、文件存储、执行日志……这些决定了 Agent 是否能稳定地把事做完。

Agent + runtime 像“你雇了一个会干活的人”，runtime 就是他工作的 办公室/工地：有电脑、有门禁、有档案柜、有工牌、有监控、有流程。

结论 3：Agent 的本质不是模型更强，而是“让智能拥有可执行的环境”。

你可以把它理解为：模型解决的是智力；环境解决的是行动；Agent 是把智力连接到行动的桥梁。

这也是为什么很多人做 Agent 会陷入一种错觉：以为模型再强一点就行。

但真正决定体验的，往往是“它是否拥有一个可控、可复现、可监控的运行时系统”。

第四坑

本地执行不成立；上云与并发，才是效率倍增器

当你把 Agent 看作“运行时系统”，下一步自然就是问：这个运行时放在哪里？

放在本地，问题前面已经出现了：长任务绑架用户注意力。

更重要的是，本地还有一个硬限制：并发能力非常弱。

现实中的“长任务”往往不是一个链路，而是多个链路同时跑：

•你希望它同时搜集多个来源的信息；

•你希望它同时跑多个候选方案；

•你希望它同时处理多个表单、多个页面、多个账号。

如果 Agent 在本地前台执行，这几乎不可用——你不可能同时让它开十个窗口、跑十条链路，还不干扰你自己。

而一旦把 Agent 的运行时上云：

•任务不依赖你的设备在线；

•任务可以在云端持续跑、持续重试、持续等待；

•任务天然可以并发：开多个“工位”，同时跑多个链路。

这时 Agent 的效率不再是“比人快一点”，而是“同时跑很多条线”。

并发带来的不是线性提升，而是倍增。

结论 4：Agent 必须云端化，并发才成立，解放注意力才成立。

你也就能理解 Manus 为什么不像“一个更聪明的聊天框”，而更像：把你的意图丢进去，云端开一堆工位替你跑活儿。

这一步，基本决定了 Manus 的产品形态：

不是“坐在你旁边帮你操作”，而是“你交代任务，它在后台跑完，再把结果交付给你”。

第五坑

面向普通人做 Agent，必须把“代码”从台前赶回幕后

当 Agent 上云、开始跑长任务，你会立刻碰到另一个产品化难题：

如何让非工程师安心把任务交出去？

很多系统会选择一个看似直接的方案：暴露更多可配置能力，让用户用脚本/代码定义行为。

对工程师来说这是捷径，但对大多数用户来说，这会带来两层成本：

**1.心理门槛：**看不懂，就只能一路点“接受”；

**2.信任风险：**一旦出事故（误删、误配、误发），用户会觉得自己被“黑箱”坑了。

所以对于面向更广人群的 Agent 产品，代码应当是一种内部媒介，而不是界面主体。

结论 5：代码是通用媒介，但不该成为用户负担；好的 Agent 把编程当内部语言，而不是交互语言。

用户要的不是“能写得多强”，而是“能交付得多稳”。

这也决定了 Agent 产品一个很重要的体验方向：

**把不确定性留在系统内部，把确定性呈现在用户面前。**用清晰的状态、可追溯的日志、可控的权限边界，换取用户的信任。

第六坑

为什么先做通用 Agent？因为要让“自然选择”发生

最后一个经常被误解的问题是：Agent 应该先做垂直场景，还是先做通用能力？

很多创业直觉会说：先挑一个垂直场景打透。

但 Manus 团队在访谈里表达的方向更接近另一条路：先把通用的执行能力做出来，让用户用脚投票，看看哪些任务最值得被外包。

原因很简单：

Agent 的“价值密度”并不平均分布在各个任务上。

你很难靠脑补判断哪些链路最值得被接管，哪些链路的摩擦最痛，哪些链路的交付标准最清晰。

通用能力先行的好处是：

•让用户自然暴露真实需求；

•让高频任务浮现；

•再把头部任务产品化、工程化，做最后一公里体验优化。

结论 6：先给通用能力，让集体行为替你选择赛道；再做垂直打磨。

不是先决定做什么场景，而是先让用户告诉你：什么场景值得被 Agent 接管。

结束语

Manus 的 Agent 观

Agent 不是更聪明的聊天机器人，而是一套进入现实世界执行任务的系统。

把 Manus 团队踩过的坑串起来，它的范式可以压缩成三句话：

**1.Agent ≠ Chatbot：**它是“用户 + 模型 + 环境（runtime）”的三元系统。

**2.Agent 的价值在长任务：**长任务必须脱离前台，云端化才能解放注意力、支持并发。

**3.Agent 的产品化核心是克制与确定性：**把复杂度留在内部，把可控与可交付呈现给用户；先通用观察，再垂直打磨。

再来一个Manus Agent 范式 Checklist（10条）

1.先确认：这是“长程任务”吗？

能持续跑、多步骤、你不想盯着做的，才值得交给 Agent。

2.把 Agent 从“你的电脑”迁到“云端运行”

别让用户和 Agent 抢同一台电脑；并发与解放注意力，才是真效率。

3.以“环境 / runtime”为第三要素设计系统

Chatbot 只有“人↔模型”；Agent 必须把“环境”纳入：可执行、可回放、可隔离。

4.“代码是工具，不是界面”

对非工程师用户，把技术复杂度包起来：他们要结果，不要被代码吓到。

5.用“Context Engineering”取代“盲目模型垂直整合”

先把产品做出Product-Market Fit（产品-市场匹配），再考虑做模型：先快、先稳、先降本，再谈天花板。

6.默认“能删就删”：克制比堆工具更重要

每加一个功能都在稀释价值；每个月问一次：我能删掉什么？

7.用“真实口径”对抗“自嗨指标”

ARR/MRR 统一口径，拒绝“Vibe ARR”；评价体系就是公司的 taste。

8.把“观察用户”当第一生产力

像浏览器插件那样做无偏观察：在真实场景里捕捉模式，再做最后一公里优化。

9.决策机制分三层：Goal / Priority / Alternatives

目标更“专制”（一锤定音）；优先级“专制+民主”；方案“充分民主”（数量先于质量）。

10.找对“一号位”：产品驱动的 BDFL + 技术独裁的分工

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