manus是大模型应用工程师吗

中国大学毕业生做出了爆火！ ai 在 二零二五年的最后时刻被美国科技巨头压哨收购。这件事本身就不简单。 mate 斥资数十亿美元收购了 ai 智能体公司 minnes， 整个团队被整体招入。起步于江西小镇的九零后青年萧红也以 minnes 创始人的身份直接出任 mate 副总裁。要知道，这不是一笔普通并购，而是 mate 成立以来金额排在前三的巨额收购。 更重要的是， minnes 并不是一家美国公司，而是一个由中国人创建做大，并在全球跑通商业模式的 ai 团队。很多人第一反应会问， mate 自己没有 ai 吗？答案是，有，而且模型并不弱。那他为什么还要花这么多钱去买一家中国人创办的公司？ 核心原因只有一个， mad 不 缺会聊天的模型，缺的是能真正把事情干完的 ai。 madness 今年上半年一度爆火，靠的也不是聊得多聪明，而是能干活。你跟他说一句，帮我做一份行业调研，他会自己拆任务、找资料、分析数据生成报告。 你说做一个项目计划，他会像一个数字员工一样，把流程跑完，最后把结果直接交到你面前。这听起来并不炫酷，但恰恰是过去大量 ai 产品始终没跨过去的那一步。 所以 met 这次买的不是某一项单点技术，而是一整套 ai 如何从模型真正变成生产力的实践经验。更值得注意的是，这个团队本身， met 的 核心创始人成员几乎全部来自中国本土高校背景，毕业于华中科技大学、北京信息科技大学、 重庆邮电大学。没有海外名校光环，也没有硅谷空降履历，他们最早做的也不是什么宏大蓄势，而是插件工具、效率型产品，一直在解决一个非常具体的问题，怎么帮普通人把事情做的更快更省力。 后来 ai 来了，他们也没有去死磕大模型，而是选择了一条更务实的路，把 ai 放进真实任务里，让他真正替人干活。而这正好踩中了 mate 当下最缺的那块拼图。 接下来的 ai 竞争，已经不再是谁的参数更大，而是谁能把 ai 放进真实场景，谁能帮企业跑流程，帮个人省时间、帮组织提高效率，谁才能掌握下一阶段的话语权。 从这个角度看， minnes 被收购，并不是中国团队卖了公司，而是中国人打造的 ai 第一次在应用层、智能体层面被全球科技巨头用真金白银请进了核心牌桌。这也印证了一个越来越清晰的判断， 智能体不是聊天机器人，未来也一定不是一个超级 ai 包打天下，而是一群分工协助的智能体，像一个团队一样各司其职。而且你会发现，这种趋势已经开始在真实产品中出现， 像纳米 ai 现在做的就是把智能体当成数字员工来设计，让用户能轻松打造属于自己的智能助手，而这正是 ai 从会说话走向会做事的真实体现。换句话说，如果把 ai 的 发展分阶段来看，前一个阶段规则几乎完全由欧美公司制定， 而现在， ai 正在进入一个新的阶段，不再比谁更会说，而是比谁更能把事真正干完。而恰恰是在这个阶段，中国团队第一次被全球科技巨头明确认可， 并开始参与定义 ai 到底该怎么用。所以这不是一条简单的并购新闻，而是一个信号，中国 ai 正在用解决问题的能力走进全球科技舞台的中心。那么，你觉得下一个令世界大吃一惊的中国 ai 产品会出现在哪个方向？评论区聊聊。

美国的扎克伯格花二十亿美金买了武汉大学生创立的 minus， 这个新闻在全世界沸腾了， minus 是 什么？扎克伯格为什么要买它？今天我就来给你讲讲 minus 的 故事。 minus 的 创始人叫萧红，九二年出生，江西人，二零一一年考进华中科技大学的软件工程系。 萧红是个地地道道的武汉大学生，他最爱的食物是热干面。萧红的创业路也是从武汉开始的。人们很不理解扎克伯格为什么会看上一个武汉的创业者。 萧红没有斯坦福的文凭，也没有硅谷的光环，甚至没有研究当下最火的 ai 大 模型或者人形机器人。萧红的创业路呢，一直都很务实，基本上就是发现一个问题，做个工具解决。他用很洋气的话来说，叫萧红，很擅长发现用户需求。 二零一二年，华科的校友张小龙开发了微信。萧红是微信的第一批使用者，他和同学开发了华科版的校内漂流瓶，还做了微信上墙的互动软件，就是我们现在说的弹幕，七十二个小时就收到了四万条弹幕。 他还做过一个为大学生服务的公众号，叫志愿填报助手，一个星期吸粉了十万。这些很务实的工作帮萧红赚到了第一桶金。在毕业之前，他就在武汉注册了夜因科技，这个期间他尝试了什么匿名社交啊，二手集市啊，很多事情，但是都失败了，把钱花光了，那就找个班去上吧。 萧红拿到了北京大厂的 offer， 在 上班之前，他抱着玩的心态去参加了一个活动，一个程序员的热门活动叫 hackson， 参赛的作品呢，是一款微信编辑器，你知道当时微信公众号很火，可是微信自带的编辑器很难用，用过的同学都懂哈，那我就帮小编做一个好用的编辑器吧。 这个作品呢，就是后来不少中国小编都用上了的。一半因为一半萧红拿到了真格基金的天使投资，那不用上班了，就继续创业吧。一半非常成功，腾讯也开始给萧红投资。后来萧红又开发出了企业微信助手，微半就是给企业的微信好友打标签。 无论是一半还是微半，都是工具，技术的门槛不高，但是真的能解决问题，因此公司的效益很好。二零二二年的时候，萧红萌生了要卖掉夜莺的想法，为啥？因为他想创业搞 ai， 于是他就创立了蝴蝶效应，依然是做工具。 萧红买了一款浏览器插件，花了八个月将其改造成了一个 ai 插件，叫 monica。 ai 的 插件有什么用呢？举个例子哈，我们在上网的时候，如果遇到一篇很长的文献读不懂，那我们可以请 monica 帮忙，可以翻译或者帮我整理一下。 monica 很好用，在海外一下子就爆发了，萧红积累了上千万的用户。但是萧红在推广 monica 的 时候又发现了新问题， 用户根本不知道应该怎么提问题。我相信大家现在使用 ai 的 时候也有这个疑惑吧，大部分 ai 是 军师，是大脑，我问他答，我问不出来，他就不知道怎么答了。那既然已经有那么多大脑了， chad g b t 啊， cloudy， deep sea， grog， gemini， 也许未来人们更加需要的是一只手呢？ menace 应运而生。 menace 在 拉丁语里面就是手的意思。在海外，你不用解释，大家都知道 menace 是 干啥的，解放我的双手呗。在国内，它有个很洋气的名字，叫通用智能体， 其实没那么复杂了，你只要知道大模型是大脑， menace 是 手，是负责干活的。那 menace 干活的逻辑呢？也不复杂，它会根据人的指令去拆解任务， 把任务分解给不同的虚拟电脑，然后再统一起来，成为一个完整的结果。同我们人干活的方式差不多嘛，只不过 minus 还没有人那么聪明呢。可是 minus 有 一样，它有无限的体能，这是我们人不好比的。很多人好奇 mate 为什么会收购 minus， 其实道理就在这里。 mate 的 官宣声明里面写得很清楚， menus 上线至今，已经处理超过了一百四十七万亿个 token， 并创建了超过八千万台虚拟计算机。啥概念呢？一百四十七万亿个 token， 相当于写出了两千万本哈利波特。 八千万台虚拟电脑，相当于 menus 能同时开动八千万条生产线。你想想看，一个公司能同时共用八千万个人给你干活吗？不可能吧？况且 menus 才上线九个月， 如果你给他九年，不敢想象他能干多少活儿。所以， mate 花二十亿买的是一个强大的生产工具，这钱花得值啊。当然了，务实派的萧红也因此创业成功了。萧红在他的官宣文案里面写下的第一句话格外的真挚， 今天加入 meta， 是 我终身难忘的时刻。其实仔细想想啊，萧红他没有精英的背景，他的成功路径非常的朴素，他盯着用户真实的需求，做一个工具去解决他。你看从微信排版到客户管理再到 menace， 都是这个路子， 这种解决问题的务实精神反而让 menace 从武汉走到了世界舞台的中心，这就是 menace 的 故事。

matta 为什么要收购 minus？ 这背后究竟隐藏着哪些行业趋势？关于 minus 这件事吧，什么能聊，什么不能聊，咱也不是很清楚，但是我觉得这件事释放出来的一个很明显的行业信号，还是很值得跟大家探讨一下的。 呃，其实我之前在很多的视频里面都提到过，就是在二零二五年里面，各个厂商的主要比拼赛道是在模型本质的能力， 看谁的模型能力更强。但是从 gmail 三发布以后，再到后来的 gpt 五点二风向已经有了一个明显的改变，就是大厂的竞争焦点已经从单纯的模型能力逐渐转向了智能体化的工程能力。 尤其是在 gpt 五点二发布以后，大家在使用过程中应该很明显的能够感受到它和传统的大模型已经有了非常大的区别，用起来更像是一个完整的智能体。所以这次 minus 被 met 收购，其实呃更加印证了二零二六年的这种行业趋势。 呃，那 minus 被收购这件事，对于一般的个人开发者或者中小型企业来说，哪些是需要我们避坑的呢？呃，我觉得先说说我们需要避开什么坑吧。 呃，大家看到 mate 出资啊，数十亿美元去收购 minas 啊，那是不是就意味着我们现在可以去做一些通用型的智能体的创业啊，就有机会被大厂收购呢？ 呃，我觉得大家虽然看到的是 minas 被收购，但是这个现象的背后其实有越来越多的做通用智能体的公司，生存空间正在被极度的压缩。 max 之所以能够被收购，是因为它有极强的这种先发优势和学术壁垒，积攒了很多的付费用户，这是非常难被模仿的。 我估计明年会有大量的做这种通用智能体的公司，就比如说 ai ppt、 ai 生成网页、 ai 读文档啊，会被逐渐的边缘化。因为现在的趋势就是模型厂商已经开始下厂做智能体了，所以想通过做通用智能体而被大厂收购，我觉得在明年难度还是非常大的。 那么什么是我们能做的？或者说 minus 到底做对了什么，值得我们去学习的？我觉得主要就是 minus 选择的这种上下文工程的技术方向还是很值得大家参考的。 之前我在聊 minus 的 一个视频里面提到过，他们的联合创始人 pick 在 一个访谈里面说到， minus 的 唯一核心的竞争力就是上下文工程， 那么我个人其实也是非常认可这种技术方向的，因为我们在做很多 ai 应用的时候，最开始也去尝试做微调，但是后来就会发现一个问题，就是随着 模型本质能力不断强大，其实百分之九十九的大家想通过微调解决的场景，通过上下文工程和这种呃提示词的管理都可以去解决。 所以我估计在二零二六年里面，微调这种模式会变得越来越少，一个是因为微调的这种成本依然很高，还有就是它所体现出来的不可替代性其实并没有那么强。 而且一旦使用了呃模型微调这种技术， ai 应用里面模型本质的知识和提示词工程的边界会变得呃非常的模糊，就会导致很多的输出结果是不可控的， 所以整体来看，在二零二六年里面，我觉得除了做模型本地的大厂，那么对于更多企业来说，最好的方向其实就是应用上下文工程这种方式去深耕一些企业级、社区级这种私域知识极强的 ai 应用场景。好吧，今天先聊这么多，拜拜。

madison 被 mad 收购这件事，我发现了一个让我倒吸一口凉气的细节，值得所有中国投资人和创业者冷静的审视。就在不到两年前，字节跳动曾经有机会以三千万美金的价格，把 madison 的 团队和产品全盘拿下哦。当时字节的大佬们算过一笔细账， 这个产品留存数据不乐观，投流的成本太高，而且看起来像个套壳，未来很可能被大模型直接取代。 所以，三千万是字节给出的最终报价。肖红，也就是麦纳斯的老板拒绝了。据说当时连字节的高管都飞到了香港，最终谈判不欢而散。现在回过头看，这可能是中国互联网历史上最昂贵的一次算术题的失误。 很多朋友可能会问，字节跳动不是最懂流量，最懂产品的吧？他们怎么会看走眼呢？不，他们不是看走眼，他们只是用错了工具。 字节跳动拿着一把显微镜在看 melons， 他 们看当下的 dau， 看留存，看 roi。 在 字节的算法里， melons 当时的表现确实不够亮眼。 但 meta 是 怎么看的呢？扎克伯格拿的是一把望远镜，他不关心 meta 现在是不是能赚几百万，他关心的是在未来三年，如果 ai agent 成了新的操作系统，而 meta 手里没有这张船票，那才是真正的灾难。 这就是流量思维和生态思维的本质区别。字节的逻辑是做加法，买了你，为了让我现在的业务变得更强，流量更多。而麦塔的逻辑是做惩罚，买了你，是为了防止我在未来的生态里被清零。 麦拉斯的高明之处就在于，他在被字节嫌弃的那段时间里，做了一个极其痛苦的决定，他们没有迎合字节流量的指标去优化那些虚头巴脑的留存数据。相反，他们推翻了自己忙了七个月的代码， 把原本依附于浏览器的插件变成了一个独立的虚拟机。他们放弃了一只下金蛋的鸡，却换来了一台印钞机。 这件事对于我们这些在产学员圈子里的人是一个巨大的歧视。第一，给投资人的建议，别用快消品的逻辑去投硬科技。 很多投资人在看 ai 项目时，还像看直播带货一样看数据、看曲线。 max 告诉你，真正的技术变更往往早期是反直觉的，甚至是反效率的。他可能很笨，成本很高，但是他有成长性，他代表未来。 如果你只盯着当下的人效比和现金流，你永远只能投到应用层的皮毛，找不到颠覆性的项目。第二，是给高校科研人员的建议， 请守住你的技术洁癖，哪怕他早期看起来没用。虽然我们现在提倡产业导向，但不代表要迎合市场的短期需求，因为这很可能做到最后就是一个横向项目，把一个很有潜力的技术变得四不像。 所以 madison 的 故事就像一集强心针，只要你坚信你的技术框架是领先的，哪怕现在没有流量，没有大厂买单， 只要你能把它做成一个全球通用的标准，总有一天会有人拿着几十亿美金来为你的固执买单。所以，不要再抱怨市场不公平，在商业的世界里，没有怀才不遇，只有价值错位。字节的三千万买的只是一个工具，而买它的几十亿买的是下一个时代。 你是想做一个被三千万买断的工具人，还是想做一个能够定义几十亿美金市场的造梦人呢？这取决于你手里拿着的到底是一把显微镜，还是一把望远镜。我是张震，关注我，带你一起寻找创新和投资中最大的斜率，我们下期见！科创之路少走弯路！

今天看到一个重磅消息， met 收购了 minus， 这个应该是二零二五年末呢，乃至整个 ai 时代最让中国科技圈沸腾的一个消息，不是因为金额，也不是因为那几个天文数字的 token， 而是因为看到萧红和他的团队，一种久违的几乎要被我们所遗忘的熟悉感。突然呢，是击中了美心啊，那个是一种什么感觉呢？几个华中大的一个年轻人，没有海龟的光环，也没有大成的履历，从 武汉的一间民居开始，在这个巨头林立的世界里面，硬生生的去撕开了一道口子。这个剧本太熟悉了，它就好像二零一二年，像极了那个移动互联网刚刚爆发的黄金时代，那个时候我们会相信的就是，草根是可以逆袭的产品，是可以去改变世界的，只要你的代码够硬，你就能够去在大厂的 围墙外面去野蛮生长。我当时一大早是看到新闻，我就在朋友圈去发文感慨，感觉最好的时代又回来了，但是是在出海，那个时候的想法就是那股躁动和希望呢，确确实实是回来，但是我觉得战场的坐标也是彻底变了。 我那个时候在想啊，如果萧红今天是在五道口口，或者说在南山科技园去卷一个国内的 ai 应用呢？结局会怎么样？我觉得大概率是会被像素级的致敬，或者说是投用钱去砸死，或者是在无休止的一个价格战里面去耗尽最后一血。 而曼纳斯的胜利，恰恰是告诉我们，二零五年最残酷也最性感的真相是，最好的时代不再属于内卷，而是属于出海， 为大家盘一盘中国出海的这个三级货。一点零时代呢，我们货那个时候是息音和 time， 我 们输出的是强大的一个供应链。二点零时代呢，我们出海卖的是内容，那个时候是 tiktok， 我 们输出的是极致的算法推荐。而到了 minus， 到了今天这个是三点零时代，我们开始去输出大脑， 输出生产力，输出一种定义全球工作流的中国式的产品哲学。所以扎克伯格为什么会买单呢？因为他发现在 ai 的 应用层，中国团队对人性的那种极致洞察，那种把复杂技术变成傻瓜式操作的一个工程能力，是一种全球稀缺资源。这不再是一个简单的叫 copy to china， 而也不是一个廉价的劳动力的一个清消，就是一次降维。打在当我们把在中国十四亿人口高压环境下面去练就的一个产品内功，拿到全球市场这个更大的容器里面去释放的时候，那个时候呢，就是溢出，那个时候呢就是降维，那个时候就是在八十亿的人的大盘子里面重做一遍所有的生意。 所以呢，也不用去怀念十年前的那个时候的旧时光了，只要一做一个 app 就 能在国内拿到融资的时代，我觉得确确实实就结束了。但是一个新的大航海时代才刚刚开始，整个基金陪跑的十年，我觉得赌的也不仅仅是萧红这个创始人，赌的也是这一代的中国年轻人不再去满足 于纯量博弈的一个野心。但是 manas 也证明了，只要你敢去把视线投向地平线之外，只要你敢去赚全世界的最好的时代。所以最后我也想说，祝福 manas， 也祝福所有正在出海路上的一个中国。

二零二六年会是 ai 应用爆发的元年吗？我相信是的。 metta 数十亿美元闪电收购 ai 智能体公司 manas 就 说明了这一点。 manas 是 由华中科大萧红创立，后面逐步迁移到新加坡，创了 metta 第三大的收购案次于 whatsapp 和 skill。 ai 可能标志着 ai 投资风向从卷大模型参数转向实用型的 ai 应用价值重估。林青科技自己也是 ai 应用研发创业公司。记住这十家公司，字节跳动豆包的普及量不用多说。二、 阿里巴巴、跨客、灵光和阿福，这三个现象级的 ai 都是他们家的。三、腾讯，大家可能会忽略元宝和会员，但我依然觉得腾讯势不可挡。三六零，我个人不太喜欢三六零，因为老是黏糊糊的出现在我的桌面不同的位置，动不动就推一个什么传奇游戏，但 公司还是好公司的。五、万星科技，我自己有在用万星的音乐 ai。 六、百度，据说百度开展短视频和文星打通后又行了。七、科大讯飞在语音和教育领域已经是独树一致。 八、华为，这个不用多说，技术、商务都厉害。九、 deepsea， 这个更不用多说了。第十位我留给了东方财富，排名不分先后，我是聆听科技，原谅，谢谢你的点赞。二零二六，记住这十家公司。

最近 ai 圈发生了一件真正的大事啊， mate 居然豪掷数十亿美金收购了 ai， ai 的 初创公司 minnes。 这个消息出来，一半人在欢呼， ai 应用的春天终于到来了。另一半人，尤其是做技术的一些朋友，下巴都快惊掉了。其实大家震惊的并不是收购这个行为啊，而是几十亿美金这个价格。 要知道 minnes 这家公司，其实在很多的硬核工程师眼里，它更像是一个套壳的产品，它没有自己的底层的迁移参数，大模型，它做的事情其实本质上就是把一些 cloud 呀，或者说拆的 gpd 的 一些能力，通过工作流儿封装起来，变成一个能帮你干活的一个 agent。 这就引出了一个非常大的争议啊，这个做应用封装层的一些公司，凭什么值这么多钱？这个事儿如果说发生在中国，剧情真的会被完全反转， 我们要讲的话，第二个点就是技术含量的一个鄙视链。实事求是说， minus 代表的 agintic workflow 代表的工作流，技术壁垒并没有大家想象中的那么高。在中国，如果说一个创业人拿着 minus 这样的项目，你去见投资人， 大概率都会遭遇到灵魂三万。第一，你有没有底层模型， oppo 一 更新你不就完蛋了吗？第二，你的商业化闭环在哪？你有大客户吗？第三，巨头要是投你，你怎么办？在中国创投圈现在其实重视是不投应用，只看硬科技， 大家都在卷算率，卷底层，卷国产替代。像 madison 这种单纯做交互创新，做应用创新的一些公司，在国内融资其实是非常吃力的，因为我们这里大环境实在是太卷了， 大家都默认应用层是没有护城河的。很多类似的中国 ai 创业的初创公司，现在都要么被迫转型去做企业的一些外包，要么就是早就因为烧不起钱倒闭了。 这背后其实是暴露了中美科技圈对价值的一些理解，出现了巨大的一些差异啊。这就是我要说第三点，中美商业估值的底层逻辑的一些差异。 在中国我们就比较务实啊，我们看中的是确定性和商业化的能力，能不能马上赚钱，能不能赋能实体经济，这才是好的公司。但在美国，追逐 资本，其实更愿意对一些稀缺的想象力来买单。举个经典的例子，当年 facebook 收购 instagram 就 花了十个亿的美金，而且当时 instagram 更加夸张，只有十三个人，一分钱的收入都没有。 当时所有人都觉得扎克伯格已经疯了。但追逐的逻辑其实是，技术是可以迭代的，但是在应用创新定义新一代的交互方式的机会是无价的。 微软做的就是定义了 a i t 你 操作电脑这样的一个新的交互方式。美洛投资人一般都认为啊，应用创新比技术创新更加的稀缺，大模型谁都能调，但是能把大模型调教的像一个真人一样帮你干活，这就是本事，这就是价值几十亿美金的价值。 最后咱们得必须聊到这次的金主 met 啊，为什么是 met？ 为什么他要花这么多钱去当这个冤大头？因为 met 其实现在也很慌啊。仔细看一下 met 这几年处境，你就会发现，他简直就是像美卓版的一个百度，两家公司都是特别像，第一，都是起了个大早，赶了个晚集， met 有 顶级的 fire 实验室， 百度有顶级的 i d l 人才储备都是世界第一梯队的。在当年第二，创新业务基本上全部都是他冲了百度完美的错过了移动互联网的头条和抖音，微软错过了短视频，后来又靠 reels 啊和 instagram 在 这上面补上来，但是又在元宇宙上创收了四百六十亿个美金， 但是连响都没有听到啊，基本上是打水漂了。第三，全靠广告续命。两家中现在都极其依赖传统的广告业务来支撑现在的一个主驾 mate 现在面临的情况是，它虽然有比较强那些开源的模型，拉马模型就好比有了一个发动机， 但是他没有像样像拆的 gpt 那 样的一个超级应用啊。扎克伯格其实现在也非常焦虑，他不想在 ai 时代沦为这样的一个基础设施的提供商，他一直需要的都是一个入口。所以说 mate 收购 mate 本质上其实并不是为了技术，而是为了买一张 ai 互联网时代的一个船票。

介绍一下 menace 吧， menace 是 今年三月份发布的，我们说它是第一个通用的 agent 产品。对，然后 menace 这个名字其实来自于一个拉丁语，叫 menace at menace， 这是一个拉丁语的谚语，大概就是知行合一， 大脑和手做大冒险，公司都在制作一个更聪明的大脑。但是呢，呃，其实要交付结果，我觉得就是需要用手，所以 a 准是老加上手，把这个脑袋里面想的东西可以干出来。是的是的，是 从传统的基于理解的 checkbook 变成现在基于自主执行的 a 准 这个的升级。呃，你觉得对个人跟企业有什么最重要的一个变化？嗯，第一呢是成本下降特别多。我举个例子，比如说我最近有一次找房子，那个房地产中介用麦乐思做了一个 他带我去看过的房子的这个 ppt， 我 其实是非常震惊的，因为比如说原来可能只有像法律或咨询行业，他能够给你一个定制化的 ppt， 但今天啊， agent 把这个成本压到很低了，一位房地产中介，他都可以给他的客户去生成专属的定制化的 ppt。 第二呢，我觉得是啊，多样化，就是 agent 他 自己能执行了之后，其实你可以让他同时生成好多个，然后你去挑一个最好的就行。第三，我觉得是融错有些问题啊，如果你自己要去做，除了错误，其实人的感受是很差的， 但是 agent 他 自己按照他的思考去去执行，如果执行失败了，他自己告诉 agent 的 框架说失败了，他会重新去执行。所以这三个变化我觉得是对个体和企业来说很大的很本质的一个变化， 所以听起来一个就是除了传统的降本增效，你想象中也没有一个将来一个更深层次的一些变化，我觉得未来的组织形式可能会发生很大的变化，我们说的创业者或者企业 在 ai 的 帮助下，一两个人就能够做一个非常大的这个事业。你觉得 ai 技术下一个突破口或者应用的临界点会出现在哪一些地方？个人预测是 今年内或者是啊，明年初会有表达的。突破的是通用的 computer， 幼稚能力就是 ai 自己看到一个软件他就会能够知道怎么去用好它 啊。我们想象的未来是，比如说你拿起手机在手机上用 minos， 就 能够让 minos 去完成一个本来你要坐在电脑上用你这个行业的专业软件才能完成的事情，而且一旦突破之后又会解锁更多的啊。场景 外部环境也会变成由 api 这个协议主导的这个世界。嗯，因为今天所有的 user interface 都是给人类去 build 的 啊，但是我就长期肯定会大家把它 api 化给 agent 来 build， 这是我很期待的近期的一个大会，所以变成 agent 与软件之间的交互是就跟人无关，是我 让他来做一个疑问的那个介绍性的网页吧。对，我们来看一下， 你只要去输这个需求就好了，他已经收到这个需求，然后就开始工作了。这个是我们叫他 minnes 的 电脑，但是这个叫云端，对，你的虚拟机操作的。对，我把它关掉，他也一样在干活。对，他其实就像一个人一样的打开了腾讯视频网页，然后再看， 哎，视频网页的广告都出来，哈哈哈哈，这个是我们专门做的，就是让他的那个流畅，就是一定要像真实的那个电脑， ok 的。 对， 所以他会把我过去三集的都会看一遍还是怎么样？首先视频网站那个目录结构他会看一遍， ok。 第二呢是关于节目的一些新闻报道，第一期、第二期、第三期，一边看的过程中他一边在写这个笔记。 嗯，哎，这呢，我说他其实很重要的是先做一个规划。嗯，那规划完之后他每一步一步去做， 而且他每完成一步，根据当前的那个做完的事情以及最开始那个计划，他重新反思说，哎，我下一步应该做什么？ 对，这样会调教吧？对对，他就会持续去完善。所以我们说 agent 有 两个能力，一个叫做长城规划能力，一个叫逐步执行能力。这两个能力其实是传统的 chatbot， 一般来说不太具有。嗯，我们可以看到他最后做出来的这个介绍的网页。对，应该还找了图片，以及 这里有往季的回顾以及的情况。嗯，采访过了一些嘉宾对杨教授的介绍，还有肥西很聪明的，哈哈哈。