近日，明略科技創始人、CEO 兼 CTO 吳明輝在題為《從 Manus 被收購看 AI 公司的護城河》分析師分享會上，深入解讀了 Meta 收購 Manus 事件，并同步介紹了明略科技的業務最新進展。

吳明輝指出，Manus 被收購標志著人工智能正從“動嘴不動手”的聊天機器人時代，加速邁向“既有腦子又有手”的代理式智能時代。在他看來，未來智能體（Agent）將逐步取代搜索引擎與應用，成為用戶的終極個人代理。因此，讓 AI 更像人一樣操作鼠標鍵盤、識別圖形界面，并直接接管計算機工作流，將成為未來技術演進的重要方向。

以下為分享會問答環節內容整理：

Q1

分析師：目前行業對于“模型重要還是應用重要”存在爭議。以 Manus 為例，有人質疑其底層缺乏模型能力，只是組裝 Agent，但 Meta 的收購似乎又認可了其價值。您認為對于像 Manus 或明略這樣偏應用層的公司，核心競爭力究竟在哪？

吳明輝：關于模型和應用產品之間的關系，我的長期觀點是：最終能夠取勝的，一定是擁有模型研發能力、并扎根于細分行業的團隊。

我們可以把勞動力市場的優化比作無人駕駛，它有一個從 L1 到 L5 的進階過程，其終極狀態一定是端到端的優化。 以廣告投放為例，從消費者洞察、策略設計、創意制作，到投放執行、效果迭代，這是一個完整的鏈條。單純依賴一個基礎大模型是不可能完成所有環節的。

如果團隊具備模型研發能力，就可以直接強化智能體內部的模型；如果調用外部模型，則可以通過強化學習自動優化系統提示詞（Prompt）。同時，工具（Tools）的選擇也需要持續升級。 因此，做 Agent 的公司需要極高的靈活性。因為市場上沒有一家模型公司能包攬一切。

例如在全球權威榜單Mind2Web、OSWorld中，雖然Mano 于 9 月 18 日、10 月 31 日兩次提交的運行結果在專有小模型領域均高居榜首，在總榜中位居全球第二，但在處理數學或編程任務時，我們可能仍然會調用 DeepSeek 或通義千問等。

核心競爭力在于團隊必須對 AI 有深刻理解，甚至要求創始成員中有頂尖的科學家，這樣才有可能在工具選擇、提示詞工程乃至自有模型層面，實現全局的端到端優化。如果只是做一個簡單的Agent，競爭力是不足的。這是一個綜合性、高挑戰的任務。

Q2

分析師：Manus 和明略同屬 AI Agent 賽道，Manus 選擇做To C業務，為什么明略選擇專注 To B？我們在 B 端的優勢是什么？

吳明輝：在To B領域，我們的策略是：在每個垂直行業，都必須構建自己的專屬數據集。?因為只有擁有最終的結果數據，才能進行端到端的學習和強化訓練。明略在一些基礎領域擁有豐富的數據和良好的客戶網絡，因此在細分板塊里有很強的優勢。這讓我們能更扎實地深耕行業，建立壁壘。

Q3

分析師：Agent 需要調用底層工具，如果這些基礎設施被上層 Agent 直接調用，未來的商業協作模式會怎樣？

吳明輝：Agent 與工具（Tools）的連接主要有兩種形式：

• API 調用：這是理想狀態，前提是雙方有良好的分利邏輯且無競爭。

• GUI（圖形用戶界面）交互：?這是明略在全球范圍內比較領先的能力。

一個工具是否愿意開放API，取決于它和調用它的Agent之間的關系。如果大家有良好的分利邏輯、沒有競爭，那開放API很正常，因為技術門檻低。當 API 路徑走不通時，基于 GUI 的視覺識別與操作就成了唯一路徑。

另外，Agent之間的協作模式還處于早期，目前行業內的主流模式仍是Agent與Tools之間的調用。

Q4

分析師：在爭奪入口級 AI Agent 的過程中，哪些特質的玩家更有優勢？

吳明輝：?我認為有三點至關重要：

• 前端的智能硬件：離用戶越近，權限和掌控力就越大，這是第一核心。

• ?端側的模型與推理能力：類似無人駕駛，很多任務必須在設備端實時完成，不能完全依賴云端。

• 對關鍵供給側的掌控：如果你掌握了不可替代的優質內容或服務接口，你就在價值鏈中擁有了話語權。

Q5

分析師：2026年AI手機會有何進展？

吳明輝：AI 手機和 AI 電腦都是 GUI/VLA（視覺-語言-動作）模型的重要載體。目前手機端的技術挑戰相對較小（單屏幕、單任務），技術已比較成熟，核心卡點在于巨頭間的博弈。 相比之下，電腦端（PC）涉及多窗口、多軟件并行，復雜度更高，但這正是數字化辦公的核心場景。

Q6

分析師：請展望一下Agent主要的商業化方向。

吳明輝：關于商業化，在To B 層面而言，Agent本質上是“數字勞動力”。你去觀察哪些行業是依賴電腦進行人力密集型工作的，那就是 Agent 的戰場，比如法律文書撰寫、廣告投放優化、平面設計、軟件外包等。而 To C 層面，則更多是對現有互聯網產品形態的一次徹底重構。