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文 | 字母 AI
在 OpenAI 宣布聘请 OpenClaw 创始人皮特·斯坦伯格（Peter Steinberger）后的同一天，Meta 迅速采取了行动。
其旗下的 Manus 正式推出了 Manus Agents 功能，以此对抗 OpenClaw，并率先在 Telegram 平台上线。
过去 Meta 频繁从 OpenAI 挖角，如今角色转换，Meta 展现出一种迅速反应的态度。
去年 12 月，Meta 曾被曝出，其旗舰开源模型 Llama 被代号为“Avocado”的闭源前沿模型取代。
与此同时，Meta 的首席人工智能官 Alexandr Wang 与前 Meta 首席 AI 科学家杨立昆在办公室内发生了争执。
这些混乱局面使得 Meta 在人工智能领域被 Anthropic、谷歌及 OpenAI 等公司远远甩在了后头。
因此，在 Manus 被收购后，此次更新可视为 Meta 战略上的一次重要调整。
与其在大模型性能上争夺微小的 1% 或 2%，不如直接在应用层面占据优势，毕竟 Meta 拥有多款月活跃用户过亿的产品。
然而，Meta 究竟是出奇制胜，还是盲目应对呢？
另外，微信或许也应当考虑学习一下 Manus 的做法。
Manus Agents 与 OpenClaw 的区别
Manus Agents 与 OpenClaw 的最大差别在于其简便性。
OpenClaw 需要用户亲自进行部署、配置和维护，整个过程繁琐复杂，包括配置 VPS、管理 API 密钥和设置 Docker 容器。
在短视频平台上，关于 OpenClaw 的部署教程最少需要 15 分钟。对于普通用户而言，这无疑是个不小的挑战，他们还需随时应对各种配置错误和兼容性问题，令人感到沮丧。
而 Manus Agents 的核心优势在于将这一切简化为“扫码即用”。
用户只需在 Manus 工作区的 agent 标签页中扫描二维码，约一分钟即可在 Telegram 中连接到个人 AI 助手。
Manus 承诺“无需命令行、配置文件或 API tokens”。 实际上，它将复杂性从用户端转移至服务端，使技术门槛几乎降至零。
Manus 在公告中强调，agents 功能“不仅仅是附加功能”，而是“与 Manus 一样，具备完整的推理、工具和多步骤任务执行能力”。
这表示用户可以在 Telegram 中直接启动复杂的多步骤任务，从研究数据到生成结构化报告和 PDF 文档。
在功能完整性上，Manus Agents 在安全性方面也与 OpenClaw 有所区别。
虽然 OpenClaw 功能强大，但高度依赖于用户的本地环境配置，需要访问用户的文件系统、执行 Shell 命令以及控制浏览器。
每一项都需精细设置权限和安全策略。
OpenClaw 通过“会话隔离”机制平衡功能性与安全性，在主会话中拥有完整系统权限，而在群聊等非主会话中则切换至沙箱模式。
虽然这种设计巧妙，但也增加了系统复杂度和维护成本，用户需根据不同场景手动调整权限设置。
相对而言，Manus Agents 采用了云端优先架构。
它将复杂的安全管理、资源调度和任务执行都交由后端处理，用户不必担心底层实现及安全问题，可以专注于任务和编排。
在多模态能力方面，Manus Agents 支持语音消息、图像和文档处理，用户可以通过语音指令，AI 会自动转录并理解其意图。
这种多模态能力在绝大多数消息应用场景中至关重要， 因为用户在移动端更倾向于使用语音而非打字。
相比之下，OpenClaw 虽然也理论上支持多模态输入，但用户需自行配置各种 API 接口，实际使用门槛依然很高。
Manus 提供了两个模型选项：Manus 1.6 Max 专为复杂的多步骤推理和创意任务设计，而 Manus 1.6 Lite 则针对快速日常任务进行优化。
这种分层设计使用户能够根据任务复杂程度选择合适的模型，既保证性能，又控制成本。
OpenClaw 有一个经典的案例：MacStories 博主 Federico Viticci 一晚上消耗了 1.8 亿 token，账单高达 3600 美元，约等于一部 iPhone 17 Pro Max 的价格。
在后续计划中，Manus 联合创始人张涛表示，公司将在未来 30 天内加速在消息应用上的部署，WhatsApp、LINE、Slack 和 Discord 的支持即将推出。
尽管 OpenClaw 理论上支持多个消息平台，但每个平台的集成都需要用户自行配置网关和认证，这无疑提高了使用门槛。
而 Manus Agents 通过统一的后台架构和标准化接入流程，使得多平台支持变得简单。
OpenClaw 是极客文化的产物，追求的是最大的灵活性和可控性，用户需为这种自由付出学习成本，并耗费精力进行维护。
而 Manus Agents 则更倾向于消费级产品，强调最低的使用门槛和流畅体验。
但是，用户无法像使用 OpenClaw 那样下载众多技能，使得其功能变得无所不能，其使用范围也仅限于 Manus 已有的功能。
从市场规模来看，愿意花时间研究技术的极客始终是少数，而需要简单易用工具的普通用户才是大多数。
Manus Agents 的简化策略实际上是在为未来更多的 agent 铺路。
此外，Manus Agents 在隐私保护方面也有明确承诺。
它仅能访问用户直接发送给它的消息，无法查看、读取或与用户的其他对话、群组或联系人进行互动。
而 OpenClaw 由于在用户本地运行，理论上可以访问用户电脑上的所有内容。尽管用户可以为 OpenClaw 设置权限，但对普通用户而言，如何正确配置这些权限本身就是个挑战。
Meta 的反击之战
在 2025 年的 AI 大模型竞争中，Meta 已逐渐落后。
更加严峻的是，Meta 在 AI 基础设施上的巨额投资尚未转化为显著的商业回报。
2025 年，Meta 在 AI 相关项目上投入了 722 亿美元，而 2026 年的资本支出几乎翻倍，预计将达到 1150 亿至 1350 亿美元。
这种激进的投资策略令华尔街感到不安，Meta 股价在 2025 年第三季度财报发布后下跌了 12%。
在这样的背景下，OpenClaw 的出现让 Meta 看到了新的机会。
斯坦伯格在采访中透露，Meta 与 OpenAI 都向他提出了数十亿美元级别的收购要约。
他与扎克伯格和奥特曼进行了直接对话，甚至在维也纳的一次活动中提到，曾与微软 CEO 纳德拉交谈过。
斯坦伯格在旧金山花了一周时间与各大公司洽谈，最终选择了 OpenAI。
未能如愿的失败，对 Meta 来说是一次挫折。
然而，扎克伯格在此事件中的眼光是相当准确的。
OpenClaw 的成功引发了科技行业对 agent 巨大潜力的关注。而 Meta 恰好拥有多款全球流行的聊天软件。
Messenger 的月活跃用户为 10 亿，而 WhatsApp 的月活跃用户更是高达 30 亿。
因此，与其在大模型性能上追赶竞争对手，不如趁 OpenClaw 刚刚兴起，直接在应用层面建立优势。
收购 OpenClaw 将是 Meta 整个 AI 战略的重大增强，既然收购失败，那就不如自己开发。
扎克伯格在多个场合强调，Meta 的独特优势在于“无与伦比的个人数据访问”和“跨服务的深度整合”。
这并不是随便说说。根据 Meta 的财报，其旗下的 Facebook、Instagram 等社交平台的日活跃用户总和已超过 35.8 亿。
这些用户在 Meta 平台上留下了大量的行为数据、社交关系和内容偏好。
如果能将 agent 能力与这些数据结合，Meta 可能会打造出比竞争对手更懂用户的 AI 助手。
更重要的是，Meta 正在将 agent 与其广告和电商这两大核心商业模式深度融合。
扎克伯格在一月份的财报电话会议中提出了“代理式商务”（agentic commerce）概念，旨在让 agent 理解用户需求，主动推荐商品，甚至代表用户完成购买。
他明确表示，Meta 正在开发一种新型的 AI 购物工具，通过深度了解用户个人喜好、历史兴趣和社交关系，在商家目录中精准匹配商品，整个流程无需用户手动干预。
在这种模式下，agent 不仅是助手，更是连接消费者与商家的智能中介，Meta 则能够从每一笔交易中获取收益。
这一商业模式的想象空间极为广阔。
与 OpenAI 等竞争对手相比，Meta 的优势在于，他们已经建立了支付基础设施（如 Facebook Pay 和 WhatsApp Pay）以及庞大的商家网络。
当 OpenAI 仍在与电商公司商谈合作时，Meta 已经能够在自己的生态系统内完成整个交易闭环。
这种端到端的能力是其他 AI 公司短期内难以复制的。
然而，Meta 的这种战略转型也面临着不小的挑战。
从元宇宙到 AI 眼镜，从 Llama 开源模型到各种 AI 功能的探索，Meta 给人的印象是同时在多个方向上下注，但最终却可能落得个烂尾。
不仅如此，Meta 目前在公司组织架构上也存在问题，这可能会影响到 Manus 的未来发展。
微信如何借鉴 Manus 的成功经验
作为一家初创企业，Manus 在产品更新和决策速度方面，与 Meta 这类大型公司之间存在显著差异。
历史上，大型企业收购初创企业时，文化差异往往会导致整合失败。Meta 是否能够成功避免这一困境，仍然是一个未解之谜。
无论如何，Meta 此次的举措至少传达出一个信息：在人工智能的竞争中，单纯的模型性能并不是唯一的战场。应用场景、用户接触和商业闭环等因素同样至关重要。
微信应向 Manus 学习
如果说 WhatsApp 是全球社交应用的领军者，那么微信无疑是中国社交应用的佼佼者。
拥有超过 14 亿的月活跃用户，日均使用时长超过 90 分钟，涵盖社交、支付、电商、出行等几乎所有数字服务。
微信的生态系统的完整性和用户黏性是大多数其他应用无法比拟的。对于 agent 而言，微信生态有着三项独特的优势。
首先是小程序体系。数百万个小程序覆盖了从外卖、打车到挂号、缴费等多种服务，这些服务非常适合 agent 的调用与编排。
想象一下，如果用户对 AI 助手说“帮我订明天中午的外卖”，它就可以自动打开美团小程序，根据用户的历史偏好选择餐厅并完成下单。
这种无缝衔接的服务调用能力，是 agent 在微信生态中最大的潜力所在。
其次是微信支付的广泛应用。
微信支付是中国主要的支付方式之一。
这使得 agent 能够顺畅地完成支付闭环，而无需跳转到其他应用。
相比之下，即使是 WhatsApp Pay，在美国的普及程度也远不如微信支付在中国的地位。
这种支付基础设施的成熟度是 agent 能否真正落地的关键因素。
最后是社交关系链和内容生态。
agent 可以利用用户的聊天记录、朋友圈、公众号订阅等信息，提供高度个性化的服务。
当然，这需要在用户授权和隐私保护的框架下进行。
只要能够做到这一点，微信中的 agent 将会比任何其他平台的 agent 更了解用户。
然而，类 OpenClaw 工具在中国市场面临的最大挑战并不是技术，而是生态准入问题。
微信对第三方 API 的管理极为严格，长期以来一直封禁使用非官方 API 的账户和应用。
微信用户协议明确禁止“通过非腾讯开发、授权的第三方软件、插件、外挂、系统，登录或使用本软件及服务”。
这意味着，任何希望在微信上提供 agent 服务的公司，都必须获得腾讯的官方授权。
腾讯已经在微信中集成了自家的 AI 助手“元宝”，用户可以将其添加为好友并直接进行对话。
从腾讯的立场来看，轻易向第三方开放核心接口的可能性不大。在某种程度上，这种封闭性构成了微信生态的护城河。
无疑，能够接入微信的 OpenClaw 将拥有巨大的市场潜力。事实上，国内已有公司开始尝试在微信生态中推出类似 OpenClaw 的 agent 产品。
在 GitHub 上，多个 OpenClaw 的中文分支版本如 Molili、openclaw-cn 等，专门针对中国 IM 生态进行优化。
开源项目 Agent Studio 则选择了差异化路径，深入集成企业微信而非个人微信，试图在 B 端市场找到生存空间。
不过，这些项目都面临一个致命问题：缺乏官方授权，随时可能因违反微信用户协议而被封禁。
这种不确定性使得这些项目难以形成规模化的商业模式。用户不敢大规模使用，开发者也不愿投入过多资源，整个生态处于一种不稳定的状态。
在这样的背景下，Manus 的优势显得尤为突出。尽管 Manus 总部位于新加坡，其创始团队及早期投资者均来自中国。
这家公司已获得腾讯、真格基金、红杉中国等的投资，这种股东背景让 Manus 与腾讯有着自然的联系。
更为重要的是，Manus 团队也将微信作为办公工具。他们在新加坡的邀请会，亦是通过微信邀请国内的 AI 媒体。
这种深度融入中国互联网生态的状态，使得 Manus 在理解中国市场的规则和文化方面更具优势。
从商业逻辑的角度来看，如果 Manus 能够在海外市场验证其产品模式。
那么将其产品复制到微信生态中，将是一个极佳的选择。
当然，微信借鉴 Manus 的方式也面临一些挑战。
元宝作为腾讯自家的 AI 助手，已经在微信中占据了一定的市场份额。
如果要学习 Manus，必须找到一个与元宝不同的定位，而不是直接竞争。
一个可能的方向是，Manus 专注于复杂的多步骤任务和跨应用编排，而元宝则聚焦于简单的对话和查询。
然而，最重要的还是商业模式。
Manus 在海外市场采用订阅制，用户为服务付费。但在中国市场，用户对付费软件的接受度相对较低，更倾向于免费使用和增值服务付费的模式。
因此微信若想复刻 Manus 的成功，可能需要调整商业模式，找到适合中国市场的盈利路径。
Manus 已经证明可以实现规模化运营，而不是一个需要用户自己折腾的开源项目。
而且相比于 OpenClaw，Manus Agents 的使用和安装都更为简单，也没有繁杂的技能扩展社区，这对微信的管理来说相对轻松。
从更广泛的角度来看，agent 在微信生态中的落地，可能会重新定义中国用户与数字服务的互动方式。
过去，用户需要在不同的功能之间切换，每项服务都是一个孤立的存在。
agent 的引入或许能够将这些孤岛连接，形成一个统一的服务入口。用户只需表达需求，agent 便能自动调用所需功能，完成整个流程。
甚至可以说，腾讯很可能会突然收购某家类似 Manus 的公司，从而推出一个微信版的 Manus Agents。
在 agent 领域，中国市场的潜力巨大，而微信无疑是这个市场中的关键环节。
谁能率先在微信中稳住脚跟，谁就有机会在中国的 agent 市场中占据主导地位。
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这次Meta的变化让我好奇，以后会不会有更多这样简化的产品出现？