文｜周鑫雨

编辑｜苏建勋

2025年6月末，美国旧金山的一场科技峰会中。一张传单，出现在多场闭门会的每个座位上。这张A4纸白底黑字，炫耀式地印着两行大字：

$36 Million ARR in 45 Days, 8 Products in 10 Weeks(45天实现3600万美元的年度经常性收入，10周上线8个产品).

这张成绩单，源自一款通用AI Agent，Genspark，背后公司MainFunc的创始人，是前百度集团副总裁、小度科技CEO景鲲。

“海外的企业都惊了，都在问Genspark背后的公司是什么。”一名常驻硅谷的AI从业者告诉“智能涌现”。

2025年5月19日，MainFunc创始人兼CEO景鲲曾在X上晒出了Genspark ARR

2025年以来，全球科技圈的目光，注定有一部分聚焦在了华人AI Agent上。

上述从业者记得，展会上不少硅谷VC都提到了Genspark，以及Agent初代顶流Manus，“上一次华人AI这么受瞩目，还是DeepSeek V3和R1的发布”。

不仅VC，埃隆·马斯克等科技KOL，也纷纷在社交媒体上，对Manus、Lovart等华人Agent点赞评论。

一切都在情理之中。其中不得不提的，是Agent浪潮的“敲门砖”，Manus。这款由Monica团队开发的通用Agent，已在全球范围内实现了多个神话：

2025年3月，Manus发布的当月，就达到了2300万的MAU；

一个月后，Manus又被曝出获得了Benchmark领投的7500万美元融资，投后估值迅速跨越5亿美元门槛——这在地缘关系紧张的当下，是中国团队尤为稀缺的一笔海外融资。

图源：Manus官网

可以说，2025年，华人团队，开启了一场全球范围内的Agent狂欢。

AI Agent，AI智能体，指的是可以自主规划任务、调用外部工具，并且交付结果的AI应用形态。换句话说，AI不只用于简单的聊天，而是可以像人一样干实事。

这并非一个新鲜概念。2023年6月，彼时仍是OpenAI应用研究主管的Lilian Weng（翁荔），发布的一篇六千字长文《LLM-powered Autonomous Agents》，迅速在方兴未艾的AI应用层拉齐了创业的共识：做Agent。

然而，囿于提供智力的“大脑”，底层模型的能力，彼时的Agent，大多依然局限在“聊天”，或者RPA（流程自动化）的框架中，没有实现真正的落地。

后来，2023年11月，随着OpenAI低代码开发工具GPT Builder的发布，Agent也伴随着“开发门槛被OpenAI降低，创业公司没有护城河”的质疑声，迅速熄火。

一名曾在2023年投资了数个Agent应用的投资人对“智能涌现”坦言：“这几个应用在2024年活得不好，最后大家都开始重走传统RPA的路线，痛苦做定制化。”

2025年，Agent“文艺复兴”，创业者却迎来了真正的风口。

与2023年的“纸上谈兵”不同，2025年的Agent浪潮，脱胎于客观的技术跃升、成为新共识的产品形态，以及看得到的用户规模和收入。

智能涌现制图

其中，Claude和Manus，一个海外模型，一个国产应用，成了开启这场Agent大爆发的导火索。

前者不仅在2025年2月25日，发布了混合推理模型Claude 3.7 Sonnet，直接断层抬高了模型的编程和开发性能，还在2024年11月，发布了对Agent生态至关重要的协议，MCP（模型上下文协议）——这意味着，AI可以自由调用支持MCP的外部工具，无需经历繁琐的适配。

至于Manus的火，则无需赘述。比起推敲营销策略，Manus最大的意义，在于为迷茫的从业者，定义了Agent的产品范式。

可以发现，此后发布的Lovart、YouWare、Fellou2.0等Agent应用，都能看见Manus的影子：显示思维链的对话框，配上任务执行的可视化面板。

Manus任务执行界面。图源：“智能涌现”试用

一名知情人士告诉我们，设计Agent Lovart背后的公司LiblibAI，在2025年初就计划布局设计类Agent，但苦于找不到产品形态——直到Manus发布。他提到，Manus发布后第三天，Lovart团队才开始激进研发。

不过，烈火烹油的景象背后，如何维持繁荣和增长，已经让Agent们备感焦虑。

新鲜感制造的增长红利正在逐渐消退。SimilarWeb的监测数据显示，2025年以来，Manus的月访问量从3月的2376万次，跌到了6月的1730万次；Genspark的月访问量从4月的888万次，下降到了6月的769次。

变幻莫测的地缘局势和政策，也给华人Agent，尤其是海外业务的发展，带来了不确定性。

Manus已经做出了选择。2025年6月以来，裁撤中国员工、清空中国社媒、组建新加坡团队、中文网站显示“在你所在的地区不可用”，种种迹象表明，Manus正在退出中国市场。

Manus给出的解释，是为了经营效率的调整和国际化的布局。然而，更多人认为，退出中国市场的动作，其实与美国财政部对海外投资的监察有关。

“包括Benchmark在内的几个Manus投资方，应该都受到了美国财政部的压力。”一名投资人分析，“以后想要在海外拿钱的企业，应该都会面临市场二选一的难题。”

从高开，走到焦虑，Agent行业只过了3个月。

一名AI从业者，曾在VentureBeat Transformer大会上，偶遇了Genspark创始人景鲲，和他的团队。他对“智能涌现”回忆，这位明星创业者的焦虑溢于言表。

他听到景鲲对员工提出一个问题：Genspark接下来，到底该怎么做？

ARR火速冲上千万美元，通用Agent突出大厂重围

纵观这一波仍在愈演愈烈的Agent热潮，有几个有意思的现象：

一方面，Agent实现高营收的速度快得惊人。比如，达到1000万美元的ARR，Genspark只用了9天——相对的，AI Coding领域的明星企业Cursor，实现1000万美元ARR，用了21个月。

当然，ARR统计的口径或许有待考证，但Agent营收狂飙，也证明了一点：经过两年的市场教育，国内外用户用AI解决问题的意愿，正在提高——这位AI创业者，创造了快速变现的肥沃土壤。

另一方面，一向是大厂舒适区的通用型产品，在Agent赛道，却最先在创业公司之间爆发、验证。

“智能涌现”统计了2025年以来初创企业和大厂在通用Agent上的布局。可见的是，无论是发布产品的数量，还是商业化的进展、产品的影响力，更为激进的，反倒是初创公司。

即便百度的通用Agent“心响”至今没有收费，知情人士对“智能涌现”透露，心响的DAU并不高，发布仅短短3个月，“就不再激进投资源去做了”。

智能涌现制图。

这是一个略反共识的现象。

擅长“大产品”的大厂，在AI创新时代，却往往受制于组织的惯性、对政策和监管的谨慎。

一名百度的员工就告诉我们，由于聚焦国内市场，心响无法自由接入Claude、Gemini等高性能海外模型，“功能上是有遗憾的，团队要花很多力气解决工程问题。”

灵活高效，成了AI时代初创公司蚍蜉撼树最大的优势。

麻省理工学院博士@ZengyiQin在X上对Manus做出的评价，就是当下快速崛起的通用Agent的写照：“是一个很好的产品，但并不是技术突破。”

在一定程度上，Manus的产品哲学，也探索出了当下AI应用创业的一条突围路径：

快速响应最新的技术，基于第三方的模型和其他技术，高效构建产品，并在海外这一更成熟的市场，做增长和商业化的验证。

初创公司在其中需要做到极致的，一是速度要快，抢先建立用户心智。

做出Manus，50人的团队只用了3个月。知情人士告诉我们，Lovart从激进研发到上线，只花了不到2个月。

技术、概念的红利期是有限的。能明显看到，只有紧跟Manus发布的Lovart承接住了部分声量，此后打着“the world’s first xxx agent”“xxx领域Manus”旗号发布的Agent，基本水花平平。

创业者们要下工夫的另一件事，是寻找场景、定义产品形态，以及用必要的工程手段打磨用户体验。

即便“套壳”了多个模型，但Monica创始人肖弘的观点“壳有壳的用处”，已经成为共识。在2025年7月18日分享的博文中，Manus联合创始人、首席科学家季逸超 (Peak)分享了团队在上下文工程上花费的工夫：4次重构了智能体框架，去提升Agent的运行速度和可扩展性。

通用不是未来，垂类才是创业的王道？

很多Agent产品看似声势浩大，但实则没什么用处。

比如，不少用户评价，即便是执行生成网站、研报分析等基础任务，Manus依然存在“幻觉”、前后不一致、意图理解不到位等问题，实际体验并没有官方demo那般惊艳。

数据的滑落也意味着漂亮ARR的背后，通用Agent的PMF（产品市场匹配度）还没有完全验证。自发布以来，Manus、Genspark的月访问量，总体上都呈现出下滑的趋势。

“同样是花钱，用Manus不如直接用Claude 4，模型交付的质量反而更高。”一名从业者告诉“智能涌现”。

这也侧面指出了初创公司，在通用Agent赛道中的劣势：产品性能过于依赖第三方模型的智能。

“未来通用Agent，大概率会被OpenAI、Anthropic（推出Claude的公司）等掌握顶尖模型的厂商做出来。”一名AI投资人告诉“智能涌现”，“对这些模型厂商而言，做通用Agent就是顺手的事。”

一个典型的案例是，为了使用OpenAI面向ChatGPT Pro用户推出的Agent “Deep Resaerch”，约20%的用户升级成了每月订阅费高达200美元的Pro会员。

至于“Manus们”的终局，上述AI投资人对“智能涌现”提出了他的判断：“最终创业者的通用Agent，还是会逐渐转型成垂类Agent。”

如今，不少在垂类领域起家的AI公司，都将业务版图延伸到了垂类Agent。比如2023年发轫于图像模型社区的LiblibAI，发布了设计Agent Lovart。

曾是米哈游创始人的蔡浩宇，也发布了自己的第一款AI游戏《Whispers from the Star》，游戏中的角色就是一个个Agent，用户可以通过与Agent的交互，触发不同的剧情。

智能涌现制图

即便如今的模型性能，还无法支持大而全的通用任务，但当落地场景，收敛到了具体的垂直领域，Agent已经能满足不少需求。

同时，垂直领域的认知和资源积累，是当下AI应用的唯一壁垒——这影响着垂直Agent的产品设计，以及融入工作流的程度。对于创业Agent而言，这也是在大厂围剿中，较为安全的生态位。

回到这一波Agent浪潮。即便格局未定，但在显性的技术和产品变革面前，如今无人再质疑Agent会像2023年那样，成为快速消散的泡沫。

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