💫晨然 Ran
非典型理工男、敏感型 ENFP
懂产品的技术、爱玩的开发
喜欢 AI 应用、AI 视频创作

本科复旦计算机、研究生Cornell Tech
平常会做全栈开发、ComfyUI 创作
大厂里带团队做过 RAG
目前在 ai 创业公司 one2x 做 AI 视频剪辑工具，全栈➕产品

去年暑假在@王建硕 的 Chato Prompt Engineer和Chatbot优化，全栈做过内部数据标注平台
再上个暑假在北美TikTok做机器学习训练平台后端开发
以前在复旦拍过2021年全校的毕业MV：b23.tv b站有个小几万关注

超级爱人机交互、社会心理学、商业与“科技”本身的交叉领域，一直在思考最新的AI新范式对于社会的冲击和变革
喜欢听播客、刷AI news
热衷于电影🎬 、宇宙有关的一切⚡️
GitHub: github.com

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暂时更新到这儿！2024.5.9

产品快发了，陷入了如下焦虑
一天觉得天下第一
一天觉得菜到垃圾
这是产品躁郁症吗(๑•̌.•̑๑)ˀ̣ˀ̣

没想到我也能成清华老师
受清华创协和 WAYTOAGI 邀请
3.27会去清华讲讲从零独立开发全栈经验！

有在的朋友可以来🤝

突然想起来
去年八月做过一个类似 manus 的 demo
尝试用 agent 操作各种工具做动画视频
可以说原型验证了！
当时做完还觉得挺好玩的，没有深入继续想应该会变成什么。manus 团队在这个路径下做到了极致太强了👍

进 Manus 内测啦！
跑了一个2025年奥斯卡胜率预测分析，很好的案例！它自己主动分析了找什么信息源，最后怎么整理给用户，很像实习生在帮我干活😊好好玩
中间一开始用中文搜索，我可以非常快速打断它，很聪明。中间交互打断做的太棒了
点进去可以看 replay：
manus.im

今早参加了 Manus 的闭门发布，我心情是超级激动的，甚至昨晚都没睡好。

没想到今天后面舆论越来越偏。

先是一群看热闹的 AI 用户开始因为体验不到产品骂产品，再到圈层一次又一次爆，到央视网转发、微博热搜前十，再到乱象自媒体想继续吃 deepseek 的流量钱开始标榜国运级别等等乱象，甚至有人谣言说这是为了发币圈钱收割一波。

当然民众已经被 OpenAI 等各种 AI Hype 看的疲惫不堪，加2024年一年的应用层寒冬和模型层疲软，极大寄希望于有人继续从 DeepSeek 推进2025年的未来。所以“倦了”。

我很早就认识了张涛 HideCloud，也就是 Manus 的产品经理，甚至差点被他招聘去一起共事，聊过很多次，喝过很多次酒。从去年年中他销声匿迹专心去做他心心念念的 AI 浏览器（后丝滑迁移到 Manus）…他非常非常热情澎湃，一心热忱的想打造 Something new。我觉得 Manus 着实是纯粹的匠人精神之作，从产品、交互、技术多种层面都是极大的创新。野心很大，想做的事情很多，也没想到今天热度指数级爆成这样。Monica 也是个极其具备创新/商业精神的团队，也相信他们会做好这次的产品，接住这一波流量。

但真的，要给初创公司时间。留点口德。好东西值得等待，这肯定不是放出来就看一眼的期货（虽然我还没挤进去内测🌚过几天再看看）好好蹲正式发布，静候他们忙活过来

有一个我很喜欢的 Manus 团队细节
张涛在讲给我们看一些 Cool Demo 的时候，非常激动，说昨天就睡了一个半小时，这波流量完全没想到这么多。

他直接打开飞书，搜索“卧槽”哈哈哈哈。
这个团队太能干事儿了，Cool Demo 确实就是“卧槽”时刻。这就是找对了人，在非共识上做对了事情，创业者时刻。

他们也没想到可以超越 SOTA，真的落泪了。

最近我的团队也要发 AI 产品了，很紧张，希望也不负此行。

刚受邀参加Manus内部发布会，非常震撼
感觉第一次在别的团队得到了非共识的验证。Less Structure, More Intelligent

引用团队原话:
减少人工对AI的限制，让AI模型发挥作用，不要老想着让它做人。让它来教我们做人。

2025年会是 Agent 爆发的元年 太期待了

几个takeaway：
1️⃣Less Structure, More Intelligent
一个好的agent framework设计应该摒弃人工参与的痕迹，让模型自主决定如何使用工具。

1月底后，Manus在反复教他们怎么做人。非常聪明的会使用浏览器中的快捷键在youtube中快进视频获取信息…

2️⃣openai十刀。Manus两刀。
比SOTA/OpenAI高十几个点，难以想象的效果，还便宜5-10倍。

3️⃣给模型应该有的工具。
Give it a computer.
模型可以自己操作云端电脑，这些工程细节来源于之前团队深耕浏览器这个赛道。丝滑迁移技术栈。
Give it private data access.
好的工具才能获取更好的信息源。
Give it some training.
用户会越用越聪明，用户knowledge可以沉淀

团队反复提一个概念，你用实习生/PHD，不是给他纸和笔让他坐着，你需要给ta所有的工具。然后给ta一个模糊指令，让ta自己思考。
用的时候稍微耐心。需要成长一两天？
带实习生，需要揣摩圣意。

4️⃣好的metric是AHPU，Agentic Hours Per User。
Manus团队认为未来不是DAU来衡量metric，而是一个用户花费了多少的Agentic hours。现在所需要占用的不是用户心智的“attention”，而是用户用了多少算力和智能。

5️⃣绝大多数团队还没有做好AI的准备。
AI这个时代最挑战的是当老板的能力。我们只会当牛马。其实最考验的是怎么当老板。统一时间想八个任务，用劳动力的scaling law。

6️⃣非常看好推理算力的需求。agent一定是chatbot的百倍千倍的需求。

Manus让我看到了AGI的一瞥啊！！！太期待了，马上拿到内测码会一手测测！

竟然还是自己做的宣传片😲

太太太震撼了

Not many people dare to THINK,
Further...
Not many people dare to THINK and MAKE IT.