[讀者回函] Meta 花 20 億美元買下的，是商業作業系統執行層
The real AI war is not about models, but about who owns the execution layer.
Meta 收購 Manus，終結了一個迷思：模型能力決定勝負。真正的戰場在 Execution Layer—誰能把「會說話」的 AI 變成「會做事」的系統。
序言
當 Meta 宣布收購 Manus 的那一刻，我的第一反應是：「又一個套殼產品被高價買下？」但深入研究後，我發現自己完全誤判了這場交易的本質。這不是在買「又一個會聊天的 AI」，而是在買一層我們幾乎從未認真討論過的東西—Execution Layer，讓 AI 從「會說話」變成「會做事」的那一層中樞神經。
過去一年，我們花了太多時間討論模型的參數大小、benchmark 分數、上下文長度。但當我對比 Manus、Genspark、Monica 這三條截然不同的代理路線時，才意識到：真正的戰場早就不在模型層，而在誰能把模型變成可靠的任務執行系統。
Meta 收購 Manus 的真正意義是什麼？
Meta 收購 Manus 的核心意義不在於買下「另一個 AI 聊天產品」，而在於直接取得一層有機會隨 Meta 產品線觸及 30 億用戶的「執行作業系統」。這層 Execution Layer 能將用戶的模糊意圖，拆解成雲端沙盒裡可執行的多步驟任務，滲透至 Meta AI、Facebook、Instagram、WhatsApp 等產品。誰掌控了 Execution Layer，誰就掌控了未來廣告、數據與產品形態的重新分配權。
「套殼」的反面：Manus 到底做了什麼？
為何 Execution Layer 不是花邊，而是主菜
在技術社群裡，把 Manus 稱為「套殼」很常見，因為它本身不訓練基礎模型，而是圍繞 OpenAI、Claude 等第三方 LLM 來做協調與執行。 但從架構角度來看，它做的恰恰是大部分 LLM 無法完成的那一段：
多代理協同（Planner／Executor／Verifier）：把一個用戶意圖拆成若干子任務，分配給不同「角色」的子代理並行處理，再統一整合結果。
程式碼驅動執行（Code-Act）：不是只用自然語言，而是生成 Python 等程式碼，在安全沙盒裡實際操作 API、檔案與外部系統。
雲端沙盒環境：為每個任務生成獨立虛擬電腦，長時間運行、可錯誤恢復，用戶可以離線，而代理持續在背景工作。
多模型動態調度：根據子任務特性，動態選擇不同 LLM 供應商，以成本、能力與延遲做綜合優化。Manus 在技術文件與社群分享中多次強調自己是 model-agnostic execution layer。
如果 LLM 是「天才大腦」，Manus 做的是把這個大腦接上眼耳口鼻、神經與肌肉，讓它真正能在世界裡「做事」，而不是只在對話框裡「講話」。
147 兆 token：一種只能在泥巴裡練出來的護城河
自 2025 年 3 月上線以來，Manus 處理了超過 147 兆個 token，建立了 8,000 萬個虛擬運算環境，其實真正堆積的是一種極難複製的「執行數據」：錯誤恢復記錄、API 失效處理、工具版本不一致、狀態管理混亂、重試策略等。
這些東西有幾個特點：
不會出現在預訓練語料裡，只會出現在真實用戶任務的生產環境中。
無法靠「多買 GPU」在短時間內砸出來，必須靠長時間踩坑、對應真實客戶錯誤。
一旦與多代理策略與工具調用邏輯綁在一起，會形成高度路徑依賴：系統越跑越穩，競爭者越難追。
對 Meta 來說，這是它即便擁有 Llama 模型也沒有的那一塊：「在泥濘裡打過仗」的 Execution Layer 累積。
三條代理路線：Manus、Genspark、Monica 的競爭地圖
要理解 Manus 的位置，不能只看 Meta，還要把微軟陣營的 Genspark 和偏 B2C 的 Monica 拉進來做對比：它們代表了三種不同的 Execution Layer 路線。
方法論說明：以下關於產品路線與商業模式的分析，多為基於公開報導、財報與實際顧問案中的產品決策模式推演，屬觀察性評論，而非官方公開 roadmap。
Genspark：長在微軟工作棧裡的企業代理引擎
Genspark 是 Microsoft Agent 365 的核心啟動夥伴，它的路線是：把代理長在工作現場裡，而不是長在一個新 app 裡。
幾個關鍵特徵：
內嵌於 Microsoft 365：直接活在 Outlook、Teams、Excel 等工具中，讓代理在使用者既有工作流裡運作，而不是要用戶換到另一套介面。
吃的是企業上下文數據：郵件、日曆、文件、會議紀錄等，形成一種「Work Graph」，支撐代理去幫忙寫簡報、整理紀錄、安排議程。
背靠企業合約與 IT 信任：企業已經為 M365 付費，Agent 365 只是在同一合約上的附加價值，銷售與部署成本極低。
Genspark 選的是「生態內嵌，換平台依賴」的路：換來巨大分發與企業信任，但也接受被微軟抽成與產品節奏綁定的風險。
但多篇評測與實測反映，Genspark 在「企業級代理工具」的定位下，卻在最基本的「成本可預期、計價清晰、錯誤不懲罰使用者」上踩雷：
價格迷霧：相較於一些競品，Genspark 在官網上提供的定價細節較少，多篇評測指出實際方案與限制需靠第三方與實測才能完全掌握。
信用制不透明：部分使用者反映，每日 200 credits 免費層實際使用不到 10 分鐘就用完，且不清楚每個操作會扣多少點。評測指出同一類任務，有時 50 credits，有時 200 credits，沒有穩定規則。
失敗任務照扣點、不退費：多則評論指出，電話撥打失敗、代理卡在流程中途，都照扣 credits，且月度 credits 不滾存，迫使用戶在月底前「用完不然就浪費」。
價格爬升缺乏說明：有用戶反映 Plus 從 2024 年的 12 美元漲到 2025 年的 24.99 美元，Pro 則拉到 249.99 美元／月，漲價缺乏清楚說明。
這讓 Genspark 一邊喊自己要成為企業級代理工具，一邊在最基本的信任基礎上失分。同時必須承認，這些爭議也部分源自「先衝 Execution Layer 再補產品治理」的策略——這種走法風險高，但也加快了整個市場對代理產品邊界的集體學習。
Manus：雲端代理工廠，插進 Meta 的社交入口
Manus 走的是另一條路：做一個「雲端代理工廠」，然後賣給一個有機會把你推到 30 億用戶面前的平台。
它的資產是跨產業、跨用例的 Execution Layer，與任何單一 app 無關。
被 Meta 收購後，這個工廠直接得到 Facebook、Instagram、WhatsApp 的入口，成為這些產品背後的「任務引擎」。
與 Genspark 相比：
Genspark 是長在「企業工作棧」裡的代理；
Manus 是被插入「社交與通訊棧」底層的任務引擎。
但 Manus 在技術護城河之外，卻有一個被社群廣泛討論的「信用黑洞」問題：
信用制極度不透明：官方採用「credits」而不是明確 token 或小時計價，從寫一行程式碼到做一張投影片都會扣點，但用戶在按下執行前，完全看不到這次任務會花多少點數。有使用者回報：1,000 個免費起始 credits 在第一次「稍微複雜一點」的任務就被用光，單一任務吃掉 800–900 credits 的案例不少。
失敗任務照樣扣點、不退費：多則評論指出，即使任務完全失敗（代理卡死、跑錯方向、中途崩潰），仍然照扣 credits，且無自動退款機制。有用戶在 Trustpilot 評論中直接寫「BILLING FRAUD ALERT」，表示幾千 credits 被一串失敗任務吃掉，官方只說「這是 AI 的決策」推給系統。
訂閱與扣款體驗引發大量抱怨：部分用戶反映在試用期內被提前收取高額年費、刪帳號後訂閱仍持續扣款、要取消必須透過繁瑣流程甚至聯絡銀行止付。某則評論指出被收了 300 多澳幣的年費，而自己本來只打算月付。
支援與客戶服務回應緩慢：多則評論指出只有 FAQ 和一個回覆模板的「AI 客服」，實際上沒有人處理退款與錯誤；回信動輒 48 小時以上，或者完全沒有實質回應。
整體社群情緒可以概括為：產品有潛力，但「信用制＋訂閱＋支援不力」讓部分用戶覺得在跟一個黑盒子信用卡賭博。這些問題是否會在 Meta 收購後改善，仍是開放題——畢竟 Meta 的隱私與收費歷史，也不是特別讓人放心。
Monica：貼身助手，跑得快但不一定跑得穩
Monica 代表的是第三條路線：極貼身、極多模、多端滲透的個人 AI 助理。
它透過瀏覽器外掛、桌面與行動 app，讓 AI 出現在你所有網頁與應用旁邊，隨時幫你摘要、翻譯、寫郵件、改簡報。
支援多家模型（GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等），以「最好用就好」為導向，而不是忠於特定供應商。
但它的限制也很清楚：
多數情境仍是「一次性請求」，用戶盯著結果、手動修正，代理很少在你離線時長時間自動跑完整個流程。
沒有像 Manus 那樣的獨立雲端沙盒與 VM，Execution Layer 深度受限在瀏覽器上下文與短期 session。
如果說 Monica 是代理的「奔跑實驗階段」，Manus 則是直接做出整套「副駕駛系統」。
技術護城河 vs. 計價黑箱：誰在跟用戶賭博？
Manus 和 Genspark 都證明了一件事：「多代理＋雲端沙盒」很吸引人，但如果搭配的是不透明的 credit 模型和單向扣款權限，很容易演變成新一代的「雲端超支地獄」。
從用戶體驗到「財務 UX」：代理產品不能只設計任務流，也要設計計價可預期性。
現在的負面評論集中在：
對「這一次執行會花多少錢」毫無概念；
任務失敗卻仍被懲罰性扣點；
試用期與退訂流程設計成高度摩擦的「蟑螂旅館」。
這些缺陷，直接讓 Monica 和下一代新創看到了切入點。
相比之下，Monica 走的是「簡單訂閱＋多模型連接＋強調不濫用資料」路線，至少在定價與資料使用上，讓用戶有更可預期的心理模型。
未來如果有新創能在 Execution Layer 上既提供多代理能力，又給出透明、可預估的價格與清楚的失敗補償機制，反而有機會在 Manus／Genspark 的「黑箱信用制」陰影下脫穎而出。
這就是典型的「Execution 做得很 Hardcore，但 Pricing/Billing 還停留在 MVP」反模式：技術團隊把所有心力放在代理架構與沙盒可靠性，卻忽略了使用者真正害怕的是—每按一次執行鍵，自己是不是在跟一個不可預測的收費黑箱賭博。
這不是技術問題，而是產品哲學問題：當你設計一個「幫用戶完成任務」的系統時，你是在設計一個「可信賴的夥伴」，還是一個「不可預測的收費機器」？
為什麼只有 Monica 形成「網路效應」？
要理解 Monica 在個人端的成功，不能只看它自己，還要把 Anthropic 的官方瀏覽器插件拉進來對比。兩者都進場瀏覽器，但只有 Monica 形成了那種「無處不在、隨時可喚」的網路效應。差異來自四個層面：
產品策略：一切 vs 單一入口
Monica 一開始就把自己定位為「全能 AI 助理」，支援多家模型（GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等），用戶可以在同一個 UI 裡自由切換、比較。它打的是「我幫你整合所有好用的模型」，成為瀏覽器裡的超級入口。
Anthropic 的 Claude for Chrome 則是「讓你更方便在瀏覽器裡用 Claude」，優先強調安全、權限控制與提示注入防禦。它不可能扮演「模型中立仲裁者」的角色，入口仍是單一模型品牌。這兩者的「野心半徑」一開始就不同。
多模型中介 vs 單模型品牌
Monica 的「BYOM（Bring Your Own Models）」定位讓它變成一個模型中立的超級分發口。Claude for Chrome 則必須捍衛「Claude 作為產品」的價值，不可能幫你對比 GPT、Gemini 誰比較好用。即便 Claude 本身在推理與長上下文上非常強，官方插件也無法複製那種「一個入口裝下所有 AI」的網路效應。
安全風險胃納：半自治的甜蜜點
Anthropic 認真地把「讓 AI 控制瀏覽器」當作一件高風險實驗，採取「漸進 rollout＋強交互確認」策略。Monica 則刻意在「半自治、半輔助」的甜蜜點運作—大多數操作由使用者看著畫面觸發，不會全面接管點擊與表單填寫，讓它看起來是「神器」而不是「危險的 rootkit」。不同的風險胃納，直接決定各自能多快、多廣地佈局瀏覽器入口。
商業與分發：誰需要高滲透
Anthropic 手上已有強勁的模型收入與 API 生意（分析預估 2025 年年化營收達 8.5 億美元等級），官方插件更像是「服務既有客戶」的增值功能。Monica 本身沒有自家模型，必須靠分發與體感優勢來活——這迫使它走向「多平台、多模型、無處不在」的高滲透策略，把自己黏在所有工作節點上。
一句話收斂：Anthropic 的瀏覽器插件是在「強化 Claude」，Monica 的瀏覽器插件則是在「替代一整個 AI 生態的入口」。 Monica 效應本質上是一種產品與商業選擇，而不是某個模型「比較會跑」。
Meta 的真正圖謀：搶下執行層的主導權
Meta 的首席 AI 官 Alex（Alexandr Wang）這次買的，不只是人才、數據和一個現成產品，而是一個「模型之上的控制層」。
人才、數據、產品都是真的，但還不夠
從表面來看，這筆收購同時符合三個非常教科書式的理由：
人才：Manus 團隊整批加入 Meta，創辦人直接升任副總裁，帶來一支在多代理編排與雲端沙盒上「實打實跑過生產」的 team。
數據：147 兆 token 與 8,000 萬虛擬環境紀錄，提供一整套關於錯誤恢復、工具失效、狀態管理的「Execution Logs」。
產品：不同報導估算範圍略有差異，但年化營收大致落在數千萬至逾 1 億美元級別的訂閱業務，證明用戶願意為「幫你把事情做完」付費，而不只是為聊天付費。
但這三點加起來，仍然沒有說出「為什麼是 Meta 必須買下 Manus，而不是任何一個雲端或 SaaS 巨頭」。
真正的棋：讓模型變成插件，執行層變成不可替代
從各種分析來看，Meta 在同一時間做了三件事：
用巨額資本投進 Scale AI，強化數據與標註層。
持續發布開源的 Llama 模型，占據模型層的一席之地。
收購 Manus，把 Execution Layer 直接拉進自家產品棧。
這在策略上形成一個非常清楚的結構：
模型層可以是多元、可替換的（包括自家 Llama 與外部 LLM）；
執行層必須是 Meta 自己的，因為那邊才是任務分解、工具協同、長期記憶與錯誤恢復所在，也才是未來廣告與商務邏輯的實際落點。
換句話說，Alex 的盤算是：
讓模型供應商變成「零件供應商」，而把「如何實際完成用戶任務」這件事，牢牢握在 Meta 自己的 Execution Layer 裡。
整合藍圖：三層嵌入 Meta 產品線
從目前公開資訊與合理推演，可以大致看到 Manus 多代理架構被嵌入 Meta 的三層路線圖。
第一層：Meta AI 裡的「隱形多代理」
在 Meta AI 裡，Manus 的多代理會被「藏」在自然語言介面背後：
用戶只看到一個對話框，可以對 Meta AI 說：「幫我找三家東京飯店、排出一個家庭旅行行程，順便做一份給主管看的費用預估表。」
後端則由 Manus 的 Planner 代理把任務拆解成查資料、比價、整併表格等子任務，再由 Executor 代理在沙盒裡實際執行，Verifier 負責檢查與修正，最後再把結果送回對話。
用戶不需要知道這些細節，只會感覺：Meta AI 突然從「給建議」變成「幫你做完」。
第二層：商務與創作者的自動化引擎
在商務與創作者端，Manus 的多代理和長任務能力會嵌入 Business Manager 和創作者工具：
廣告主只需輸入目標（例如 ROAS、CPA），代理會：研究受眾、生成素材變體、設計投放實驗、持續調整出價與受眾、回報報表。
創作者只需設定內容方向與頻率，代理會：生成貼文、做不同版本、推薦最佳發文時間與標籤組合，甚至根據表現自動調整策略。
這些流程全都在 Manus 的沙盒裡跑完，再透過 API 回寫到 Meta 的前端產品。商務與創作者對象看到的，是「設定一個持續跑的代理」，而不是再多學一套複雜工具。
第三層：WhatsApp 變成中小企業的 AI 總機
對中小企業與開發者來說，WhatsApp／Messenger／IG DM 會變成 Manus 代理的入口：
使用者與商家在對話裡觸發任務（查庫存、下訂單、追蹤款項），前端看起來是聊天機器人，後端實際上是 Manus 在沙盒裡登入內部系統、更新資料庫、發送通知。
對開發者則會提供類似「任務級 API」：你定義流程，Manus 幫你跑，Meta 負責帳號、權限與監控。
在這三層裡，Manus 是中樞神經，Llama 是主要大腦，其他模型則是可插拔輔助器官。
模型依賴風險：如何變成可管理的供應鏈？
Manus 一直是多模型驅動，這本身就帶來供應風險：模型政策更動、封鎖、價格調整等，都會直接打擊服務穩定度。 多家分析認為，Meta 在收購後，大致會以三個方向把這些風險變成「可管理的供應鏈問題」。
Llama 作為標配，外部模型變成渦輪
分析預期對大多數 B2C 用戶與 Meta 原生產品，預設會用 Llama 系列模型執行 Manus 的多代理任務，以降低成本與法務風險。
對高端企業與特定垂直場景，則可能保留外部 LLM 的選項，包裝成「高性能引擎」，由企業自行承擔合約與隱私責任。這讓 Manus 保持多模型彈性，而 Meta 仍掌握「預設路線」。
把「模型數據」與「執行數據」分開
分析指出 Meta 很可能會刻意把兩種數據分開處理：
模型本身訓練與推理的語料，不必全部掌握在自己手上，可以透過自家 Llama 加上外部供應商共同提供。
Execution Logs（任務分解、錯誤重試、工具協同）則被視為 Meta 的核心資產，即便未來更換模型供應商，這一層智慧與經驗仍保留下來，形成持續累積的護城河。
用 Meta 的身份重談供應合約
Manus 過去因為股權與地緣政治因素，在接入部分模型（尤其是美國供應商）時碰到限制甚至封鎖。 收購後，Meta 可以：
切斷原有中國實體的股權關係，降低敏感度。
以大型平台提需求與風險分攤，透過長期框架合約降低突發封鎖與調價風險。
這些動作的核心目標是：把模型供應風險降到像 CDN 或雲端供應商一樣，是可預測、可迴避、可替換的成本項，而不是整個產品的生死線。
廣告業務的結構性衝突：從賣曝光到賣結果
假設你是 Meta 內部的產品顧問，會發現真正被拿進會議室的問題不是「代理會不會吃掉廣告？」，而是：「要不要主動讓代理去重寫廣告業務？如果要，損益表要怎麼重畫？」
代理如果做得好，用戶應該「更少滑動、更少看廣告」就能完成任務，這與 Meta 以展示廣告為主的現有營收結構，天生存在張力。 但從外部分析來看，Meta 的選擇很可能不是迴避，而是直接把衝突產品化與平台化。以下是可能的演化方向：
內部：把廣告 BU 拉進「結果導向」損益表
傳統廣告 BU 的 KPI 是展示量（Impression）、點擊率（CTR）、轉換（Conversion）。代理如果幫用戶快速決策，展示量會下降。
分析認為 Meta 可能的作法，是新增一條「AI Revenue」線：
客戶可以選擇把部分廣告預算交給 Meta 代理全權運用，Meta 收取「代理服務費＋結果型分潤」，
廣告 BU 則把這部分預算視為「高附加價值產品」，以結果而非展示計價。
這樣一來，內部衝突有機會被重新寫成：
「我們少賣一些裸展示，但多賣了代理加值服務，整體 ROAS 提升、平台總收入上升。」
對外：代理變成新的廣告介面
代理有機會從三個方向重寫廣告介面：
從 feed 到建議清單：
當用戶請 Meta AI 規畫旅行時，代理從沙盒裡抓資料的同時，很可能同時向廣告系統請「可推薦的飯店／機票／行程」，這些選項在 UX 上是中立建議，背後實際上融合了出價與品質排序。
從曝光計價到「被代理採納」計價：
分析預測廣告主未來不再只買曝光，而是買「有機會被 Meta 代理納入建議清單」的資格，以被展示、被點選、被採納等事件作為付費觸發點。
從 user-level log 到 agent-level 訊號：
出於隱私與監管壓力，第三方看不到用戶與代理的原始對話，只能看到抽象意圖與事件，例如「近期有家庭旅遊意圖」。
換句話說，代理自己有機會變成一個新的「互動廣告版位」，同時也是廣告的守門員。
大膽預測：Meta 會變成什麼？
綜合前面的架構、數據與商業邏輯，可以給出幾個相對大膽但有跡可循的預測。
Meta AI 會從聊天產品變成「任務工廠」
在 2–3 年內，用戶會逐漸不再把 Meta AI 當成「回答問題的機器」，而是「幫我做完事的工廠入口」：寫報告、做投影片、整理表格、規畫旅行、跑比價，全部丟給代理在背景完成。
這種體驗差異會使純聊天型 AI 更像「低階商品」，而 Execution Layer 變成真正的差異化戰場。
廣告工作流程會被「代理化」重塑
廣告主和創作者越來越少直接操作界面，而是跟代理溝通目標與約束，代理負責實際調參、實驗與優化。
這會讓 Meta 更難被外部 DSP 或代理商取代，因為「操作權」被搬到代理身邊，而不是人類操作者手上。
WhatsApp 會成為中小企業的營運骨幹
WhatsApp、Messenger 等通訊工具會進一步變成中小企業的營運中樞：客服、下單、出貨、帳款追蹤都由代理運作，人類只處理例外與高價值決策。
很多傳統 SaaS 工具會被邊緣化，變成代理背後的「API 供應商」，而不是直接面向用戶的產品。
Execution Layer 會成為 Meta 的新護城河
即使未來所有大型科技公司都能訓練出接近甚至優於 Llama 的模型，Meta 仍握有一張難以取代的牌：以千億 token、千萬級任務累積起來的 Execution Layer 策略與數據。
在這個世界裡，模型像電力公司，真正值錢的是誰掌握了「配電盤與工廠布線圖」。
當然，這不代表 Meta 必然成功。它能否在既有廣告架構與隱私監管壓力下，把這套 Execution Layer 好好落地，仍然是未來 2–3 年的開放題。
結語：你要站在哪一層？
回到原文主軸—那些說 Manus 是「套殼」的人，忽略了 Execution Layer 本身正在成為一個新的戰場。
在基礎模型快速商品化的情況下，創業者與產品團隊真正需要回答的問題，不再是「要不要訓練自己的模型」，而是：
你要不要做 Execution Layer？做到多深？
你要像 Genspark 那樣，長進某個巨頭的工作生態裡，換取分發，接受依賴？
還是像 Manus 那樣，做一個雲端代理工廠，等待被某個平台買下來填上 Execution Layer 的空洞？
或是像 Monica 那樣，在 B2C 端「跑得很快、貼得很近」，但承擔被系統級原生代理擠壓的風險？
對 Meta 來說，收購 Manus 是一個明確的宣告：
真正的範式轉移，不在於誰的大腦更聰明，而在於誰能把這顆大腦，變成一個可靠、可監管、會為用戶「確實完成任務」的中樞神經系統。
這篇不是在預言誰會贏，而是在提供一個做產品決策時可以用的框架：
當你說要做「AI 產品」，你是要多一個聊天入口，還是要真的接手客戶的執行風險？
你的定價模型，能不能讓客戶在按下「執行」之前，心裡有一個可預期的數字，而不是祈禱帳單不要爆？
真正決定產品生死的，往往不是模型的 SOTA 指標，而是這些看起來「很無聊」的設計決定。
而對我們在設計與研究這些系統的人來說，下一步要看得更清楚的，不只是模型能力，而是：代理的邊界如何畫、責任如何分配、錯誤如何可見、廣告與數據如何被重新包裝進這個 Execution Layer 裡。
後記：Meta 的下一課，或在杭州、深圳
如果要為接下來 3–5 年的「代理＋廣告」找一個可借鑑的成熟樣板，其實不在矽谷，而在杭州與深圳。
阿里透過 阿里媽媽（Alimama）＋TANX 廣告交換，早就把「自家生態＋外部流量」打成一個統一的廣告與數據網路：一端接的是淘寶、天貓這種高意圖交易場景；另一端接的是 AI agent 能力集成的夸克瀏覽器，把外部媒體與第三方數據透過 DMP 串進來，讓「廣告投放、出價、優化」在一個統一的智能層上自動運轉。這套系統本質上就是一個「跨站廣告交換＋智能優化代理」：商家丟目標和預算，背後是 Alimama 的算法在不同流量池與版位之間做即時決策，而不只是單點投放。
同一時間，騰訊透過 微信＋小程序（Mini Programs） 做的是另一種樣板：把支付、聊天、服務入口、輕應用全部塞進一個超級 App，再用「去中心化／不搞官方榜單」的設計，避免平台自己壟斷入口，讓外部開發者有空間搭建服務與生意。Mark Zuckerberg 多次公開說過，他後悔太晚學習 WeChat 模式，想讓 Facebook／Messenger 朝「私密訊息＋支付＋服務平台」演化，基本上就是想複製一個西方版的微信生態。
如果把這兩條路線疊在一起看，其實就預示了 Meta＋Manus＋未來跨瀏覽器代理 的一種可能走向：
阿里樣板 告訴我們：一個平台可以同時扮演「自家生態廣告主控台」＋「對外的 Ad Exchange」，讓演算法代理在不同流量源之間、自動幫商家做出廣告決策。未來的跨瀏覽器代理，很可能也會長成類似模式：前端是用戶與 AI 助手的對話；後端是代理在多個瀏覽器、搜索引擎、零售媒體之間協調廣告與交易，並透過協議層與交換平台拆帳。
微信樣板 則提供了另一個關鍵：當入口足夠強大時，平台可以把外部開發者與服務做成「小程序」，讓一切服務變成內嵌於對話與社交之上的輕應用。從這個角度看，Meta 把 Manus 的代理能力灌進 WhatsApp／Messenger／Instagram，其實是在為未來的「代理小程序」預留位子——今天是 AI 幫你下單、訂房、跑客服；明天可能是第三方服務商寫一個「給代理用的小程序」，供不同平台的 AI 助手互相調用。
對「跨瀏覽器廣告交換與代理」來說，阿里提供的是一個「廣告／數據層如何跟代理綁在一起」的現成案例：Alimama 把搜尋、推薦、直播、金融、物流等行為數據統一進一個圖譜，用來驅動廣告出價與優化。接下來跨瀏覽器代理如果要真的變成「用戶的廣告與商務代表」，需要的其實是類似的「跨站行為圖譜＋交換協議」。而 WeChat 則證明：一旦入口足夠強，品牌與服務會願意為「被入口代理挑選」付費，而不再執著於傳統展示位——這與前面「從賣曝光到賣被代理採納」的推論，是高度同構的。
換句話說，如果 2010s 的 Meta 曾錯過一次「學 WeChat 做超級 App」的時機，那麼 2025 的 Manus 收購案，某種程度上就是它第二次向東亞樣板學習的機會——這次學的不是「做一個微信」，而是在一個跨瀏覽器、跨平台的世界裡，學阿里怎麼讓代理站在廣告交換與商務流的正中央。
延伸閱讀與參考文獻
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Business Engineer. (2025, December 31). Meta’s $2B context layer bet: Manus.
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eMarketer. (2025). Big Tech’s aggressive AI ad push disrupts agency model. https://www.emarketer.com/content/big-tech-s-aggressive-ai-ad-push-disrupts-agency-model
Fortune. (2025, October 2). Meta AI chatbot update exploits privacy, monetize chat data. https://fortune.com/2025/10/02/meta-ai-chatbot-update-exploits-privacy-monetize-chat-data-facebook-instagram-messenger-ray-ban-display-glasses/
Geeks of the Valley. (2025). Agents at scale: Meta’s bid to own the execution layer.
Manus. (2025). Manus joins Meta for next era of innovation. https://manus.im/blog/manus-joins-meta-for-next-era-of-innovation
Microsoft News. (2025). With Microsoft Agent 365, one startup furthers goal of making AI agents more intuitive. https://news.microsoft.com/source/asia/features/with-microsoft-agent-365-one-startup-furthers-goal-of-making-ai-agents-more-intuitive/
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Wall Street Journal. (2025). Meta buys AI startup Manus, adding millions of paying users. https://www.wsj.com/tech/ai/meta-buys-ai-startup-manus-adding-millions-of-paying-users-f1dc7ef8
Wall Street Journal. (2025). How Meta’s newest acquisition target got around worries over its ties to China. https://www.wsj.com/tech/ai/how-metas-newest-acquisition-target-got-around-worries-over-its-ties-to-china-de2d24b6
Yahoo Finance. (2025). Meta to acquire Manus for $2 billion. https://finance.yahoo.com/news/meta-acquire-manus-2-billion-101807601.html
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Joshua 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。