manus会被openclaw替代吗

最近这个 ai 界的 openclaw 简直是火出了天际啊， twitter 上这个 star 每天增长十一 k， 太猛了。今天呢，我也是在我本地的 mac 电脑上部署了一套 openclaw， 手机上连接的是这个飞书，可以用飞书来远程遥控指挥我本地的电脑开发代码，去执行一些本地的任务操作。打开 vsco 的 创建一个 vivo 三的项目，跑起来 电脑上没有任何反应，他，哎哦，现在打开了，他是先把这个文件给生成了，然后直接打开了 v s code， 然后这个上面他是回复内容的，先检查下环境，然后创建项目，把它全搞定了。我看看他浏览器真的打开了吗？ 他，浏览器，哎，还还浏览器，还真的是他自动打开了，体验完感觉下来真的是强大，以后真的是不管人在哪，都可以通过一个手机远程遥控自己的电脑去干活。关注我，一起探索 ai！

这可能是继 minnes 和奔科奥之后，最值得关注的 ai 应用。 timely ai 由南加州大学博士何朝阳与其导师 saum 联手打造。作为全球首个 ai 社交通用平台， timely ai 直接把 agent 嵌入了群聊里，构建了一个群体智能空间，让多个 ai、 多个真人在同一个群空间里写作， 通过智能的叠加，让人享受写作的富力。我们来看四个具体场景。场景一，工作群聊以前群里甩一篇推文想讨论， 大家得先读完再提炼，最后艾特相关人。现在呢？ a 政自动抓取链接，瞬间生成招标。当同事在下面追问，最大的创新点是什么？我们什么时候跟进？市场分析有了吗？ a 政逐条跟进，把每个人的问题结构化整理，甚至还能追溯到历史讨论里。相似的决策案例，你以为他只是会总结？不他会跟进，谁提了需求，谁在等反馈，他记得清清楚楚。 打工人的群聊，终于不用人肉爬楼了。场景二，跨群写作这是传统 im 最痛的点，产品群聊了三天的需求转发到开发群， 开发同事还得问一句，背景是啥？用户是谁？但在 timely ai 里，你可以把 a 群的整个语境无损转发到 b 群， b 群 agent 秒集继承全部记忆，上来就开始拆任务，写代码，回技术问题， 信息流转，首次实现零损耗， ai 成了最高效的传话人。场景三，生活共创几个朋友想共创的短视频，以前得在群里聊脚本，再跳到画图软件做分镜，最后跳到剪辑工具合成。 现在呢，群聊界面直接拉起一块共享画布，你写文案，他画草图， agent 实时理解大家的意图，自动合成一条带配音带字幕的视频， 直接返回群里，共创第一次，不需要离开对话框。场景四，数字分身，你只需要在对话框里说一句话，帮我生成一个邮件助理，绑定我的 gmail 系统，自动调用工具接口连接账户，训练风格、部署技能。 一个二十四小时待命的 agent 就 半生了。它不仅能替你回邮件、监控推特话题、整理 get up 动态，还能被拉进别人的群聊，带着你的思考方式和权限替你沟通，甚至替你决策。你不是一个人在用 ai， 你 是带着一个数字分身在用 ai。 这四个场景，底层逻辑不是外挂，一个 gbt 就 能做到了。 timely ai 是 从底层重构了 im。 第一层是多模态社会感知，它能看懂表情包里的尴尬，截图里的业绩滑坡，长对话里的角色关系，所有历史聊天被向量化存储， 真正实现长期记忆。第二层是群体智能引擎，一个专门为人家 ai 协同设计的模型，内置意图检测， ai 会在群里争论，交着时主动跳出来总结，也能把制定年度营销计划这种大任务自动拆成工作流 调度，不同 agent 并行执行。第三层是执行生态 agent swarm， 群体网络，一群 agent 帮忙干活，还能自创 agent， 一 键接入 gmail、 twitter、 guitar、 google drive。 普通用户只用自然语言就能定制专属 agent， 现有工具不够用，系统甚至能调用云端虚拟机生成新能力。数据安全呢？ 团队在设计之初就确定了私有化原则，用户数据绝不做模型训练，语料全线，精细到可以放心把核心工作留交进去。最后是关于团队创始人何朝阳，南加大博士，曾工作于 mate、 腾讯等中美头部互联网大厂。深安社交基因，又懂底层架构。 他的导师 simon i e e e fellow， 信息论领域泰斗。他们共同的判断是，单打独斗的 ai 时代已经过去，群体智能才是下一个十年。齐明利 ai 要做的事不是给微信做加法，而是用 ai 再造一个微信。当 ai 开始拥有队友的属性，人机协助的生产力，也许真的会迎来一次质的飞跃。

二零二六年，审计与咨询巨头德勤扔下了一颗重磅炸弹，宣布在全球范围内逐步取消传统的知己体系，不再拥有高级经理，也不再拥有初级分析师，取而代之的是一套动态的、数字化的技能标签。 而好巧不巧，拍摄前一段时间的项目正好就在这个行业当中。许多人反应非常激烈，特别是忠诚的经理们， 他们认为这只是大厂裁员或降本增效的手段，甚至嗤之以鼻。但如果我们跳出降本增效的展示角，结合这两个月发生的另外两件事来看看呢？首先第一条， facebook 的 创始人扎克伯格掏出了二十亿美金，收获了烹用 agent 平台 manas。 manas 是 一个能够自主安排任务、自主编排、自动完成的个人智能助理平台。新版本还可以操作电脑、处理财报，甚至帮你写代码，是一个技能满满的数字员工。紧接着，我们再来看第二条， 开源界的 openclock 彻底火出圈，它拥有和 madison 同样的自主任务编排以及执行的能力，还允许你按照自己的要求添加技能，添加 agent。 另外，得益于其开源的特性，还支持你对底层进行改造，充分具备了工业部署应用的属性。 那么现在让我们回到德勤这件事情，再结合这两个新闻，你认为这还只是大厂为了省那点工资而做出的决策吗？ 当然不是。实际上，额仅取消职级的潜台词就是明明白白的告诉你 ai 已经可以替代部分员工了。二零二六年的一时， ai 的 应用能力正在以指数级的速度发展和爆炸， 并且不仅仅只是在聊天框里的助手， ai 已经慢慢长出了手脚，侵入现实，并可以融入组织，帮助企业和个人做到越来越多的事情。所以我们不得不面对和承认的是一个全新的时代， ai 混合组织时代已经来临。那么 ai 时代旧的组织架构有什么问题吗？ 传统组织架构的本质其实是建立在信息不对称和人力协助成本之上的金字塔。中层管理者的核心之能在于上传、下达的信息翻译，以及对初级人力的监督与协同。 但在 ai 时代，当单个 ai ai 能交付原本十个初级员工的产出时，基于监督人力的传统管理杠杆失效了。 既然执行端不再依赖于人海战术，那么原本用于管理这些人员的中间层级，其存在的根基就随之动摇。传统直级体系当然面临的是结构性的崩塌。当然，层级的扁平化并不代表邪作就消失了。 当旧的骨架不再适用的时候，剩下的超级个体与 ai 集群该如何高效协同呢？是靠碎片化的即时通讯，还是低效的会议堆叠？显然都不是。我们急需的是一套能够重新定义人机协助关系，替代旧有管理流程的全新的组织操作系统。 那么这套操作系统该长什么样子呢？潘瑟认为， openclock 正在给出最接近的答案，因为他懂组织，更懂人性。 我们来看看 open core 几个重要特征。首先当然是 agent 集群。就像你有一支隐形的团队，你可以定义成集，赋予不同的 agent 的 不同能力，主 agent 的 负责编排，子 agent 的 负责执行。以前你是管一群人，现在你只需要管一个 open core， 唯一对你的要求是能力要提升。 第二， skills， 这是组织的数字基因，每一个 skill 都精确定义了工作标准、流程以及如何调用工具。当 a 键的使用之后，经验将不再流失，而是会被永久沉淀在我们的组织系统中。 第三， channel， 一个接口打通所有设备，手机、电脑、平板，工作流随时接续。你在哪，办公室就在哪。 来想象这么一个场景，找高峰，地铁上，你掏出手机分析资料丢给 oppo pro， 要求它总结整理并标记。 当你走进公司，坐下打开电脑的时候，哎，工作已经完成了。文档总结好了，数据归类好了，重点也标记好了。你只需要做一件事情，审核加确认，然后做下一步。 所以，把重复工作交给 ai， 把创造工作留给自己，这才是 ai 时代工作该有的样子。可能有人会问， python， 所有事情都交给 ai 了，那还需要人干嘛？ 嘿嘿， python 必须给你泼一盆冷水。 ai 确实可以做的很多事，但是它再精密，也依然受限于底层大圆模型的框架限制。 模型的上限决定了 a 键的上限，幻觉依然存在，逻辑断裂依然会发生。 overclock 虽然可以自主完成很多事情，但它依然无法完成由人的判断和最终验收，而这正是组织二点零混合架构的核心，丰而至之。 ai 负责在精密的工作流中提供暴力、执行力和肌肉记忆，而人类则负责顶层架构的设计与交付质量的最后红箭把关。那些说 open clock 很 强大但没有使用场景的人，是因为他们本身也许就是流程中的一环，做久了螺丝钉当然看不见全貌。 open clock 场景从来不是为了替代一个可以写文档的人，而是为了赋能一个可以设计工作流程的人。 所以逻辑既然已经跑通了，那我们当然不能只停留在洞察，而应该着手实操，构建一个真实的二点零混合组织架构。不过 open crop 指向的未来绝对不是一个视频就能讲完的， 所以接下来拍摄会结合这半年工作所沉淀的思考和分析，和你一起进入实验室模式，以 open crop 为技术底座，从技能落地到行业应用，从零到一，构建一个真实的 ai 混合团队。时局已死，系统出身，让我们一起迎接新世界的来临吧！ 好了，本期视频到这里就结束了，如果你有更多的想法，欢迎在评论区留言，同时如果你喜欢我的视频，请一定不要忘记点赞、投币收藏，我是拍摄，和你去探索有趣的世界。我们下一个视频见。

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！

从一亿美元一口气涨到了一点五亿美元，两个月增长百分之五十。手机原生集成 glass 大 趋势 app 厂家的围墙花园的模式正在被拆掉，希望他们做好了准备。 agent 替代传统 g u i 操作的时代才刚刚开始。大家好， 最近 opencloud 已经火出了天际，今天就跟大家分享一下 opencloud 的 行业树爆。今天我跟大家分享三条新闻，先讲现象，再讲我的观点，三分钟搞定，记得点赞收藏！第一条，各大模型大厂跟风出 cloud 产品， 先看事实，这两个月啊，全球的大模型公司都在干同一件事情，推出自己 cloud 类型的产品。国外微软 corporate task、 manta、 danos agent 一个接一个上线。国内像 mini max、 kimi 这些也都拿出自己的 cloud 版本，核心思路都绕不开 open cloud。 数据也很夸张， 国内 mini max 二零二六年二月份的年化经常性收入从一亿美元一口气涨到了一点五亿美元，两个月增长百分之五十。 它的模型日均 token 消耗量比二零二五年年底整整翻了六倍。微软那边， corporate task 因为接近 open cloud 这种能动手做事的能力，企业付费用户明显增加，二月相关业务营收同比增长百分之三十。 我的观点是这样的， open cloud 改变了大众对 ai 的 常规认识，是一个非常厉害的行业催化剂。各大模型厂商的趁势跟进，也预示着大模型厂家正在进入 agent 赛道。尤其国内的 mini max， 在 把性价比推到极致的这个技术模式下，完美的贴合了这一波大龙虾狂欢，可真为名利双收。 第二条，手机原生集成 cloud app 厂家的好日子快到头了，先看事实，最近努比亚正式宣他们的新机型会从系统底层原生集成 open cloud， 这是手机行业第一次把 cloud 做成原声功能，相当于把 ai agent 直接打进了操作系统。 我们来回顾一下，几年前在豆包手机刚刚想做一个智能的 agent 手机的时候，当时是走的是接入 api 路线， 要让 app 厂商开放接口给 ai 权限。结果呢？微信、支付宝主流 app 厂商集体卡点不同意开放核心接口推不动。那这一次完全不一样，这次 cloud 势不可挡， 它不走开放接口，而是模拟用户的真实点击操作，像真人一样在屏幕上点划输， 不需要 a p p 厂家开放任何权限， a p p 厂家拦不住，利益上更挡不住，用户体验还会变得更好。所以我判断，手机原生集成 glass 大 趋势， a p p 厂家的围墙花园的模式正在被拆掉，希望他们做好了准备。 第三条， gpt 搞出了桌面原声 o s 操作，所有的大模型都会操作。也先看事实， openai 刚刚发布了 gpt 五点四，最关键的一点突破就是进行了桌面截图数据的大量训练，支持原声桌面的用户操作。简单来说， gpt 四点五现在不只会聊天， 而是能直接去操作电脑，它直接可以打开软件填表、发送数据，进行数据操作，一系列流程自己干完，测试数据也很亮眼。 在 os world 的 这个精准测试中， gpt 五点四已经拿到了百分之七十五的分数，超过了人类的平均水平。我的观点是这样子的啊，别看 gpt 先做甩，从根儿上看，它同样受到了 open cloud 这一波 ai 执行浪潮的影响。 open cloud 先证明了 ai 能动手做事， 市场、资本、用户都看见了， open ai 才在这个方向上猛冲了一刀。但 gpt 只是一个开始，接下来曼塔、 antropic 国内各大模型 一定会纷纷跟进，要么做自己的 cross 框架，要么在现有的模型里面加入原生的 os 界面操作能力。所以我判断， agent 替代传统 g u i 操作的时代才刚刚开始。以后你跟电脑说一句，把这周末的周报做出来发给老板， ai 就 能自己把全流程跑完，就会越来越常见。 最后总结一下， openclaw 这波热潮啊，干了三件很重的事情，第一，改变了普通人的认知，顺便促成了大厂营收的跨越式增长。第二，即将把移动设备改造成 ai 原生的直营终端。第三，推动了整个行业从会说到会做的这样子一个用户旅程。好的，今天的分享到此为止， 有希望了解大模型最新资讯、技术实现和商业观点的可以评论留言，让我们一起超越参数，跨越维度，在 ai 的 世界变得更强。