Manus 回归独立运营，林俊旸创办智能体实验室

2025 年 8 月 11 日至 12 日，AI 行业连续传出两条与「智能体」直接相关的重要消息：AI 智能体公司 Manus 宣布恢复独立运营，前阿里 Qwen 项目技术负责人林俊旸在上海创办新实验室 Pragmatik (p7k) Labs。一家公司与一位技术负责人几乎同时「再出发」，反映出当前 AI 竞争的焦点正在从模型本身，扩展到模型如何调用工具、适应环境并完成真实任务。

Manus 与 Meta 的收购走向解除

Manus 与 Meta 的交易始于 2025 年 12 月 29 日。当天 Meta 宣布计划收购这家以 AI 智能体为核心业务的创业公司。双方未公布交易金额，但据此前报道，该交易规模约 20 亿美元，若计入员工留任安排，潜在总价值可能达到 25 亿美元。收购完成后，Meta 计划将 Manus 的智能体技术用于自身消费级和企业级产品。

不过，这笔交易随后遭遇监管阻力。2025 年 4 月 28 日，央视新闻报道称，中国外商投资安全审查工作机制办公室依法依规对 Meta 收购 Manus 项目作出禁止投资决定，要求当事人撤销交易。此后 Manus 与 Meta 开始推进运营分离，并于 5 月份完成运营层面的分离。

数据迁移与回归节奏

根据 Manus 8 月 11 日发布的通知，公司将「很快恢复为独立公司运营」。作为与 Meta 分离的一部分，2025 年 12 月 29 日及之后产生的部分用户数据将按监管要求删除。

用户需在 8 月 23 日新加坡时间 7:59 前完成数据备份。
8 月 23 日至 24 日，相关数据将被删除，受影响账户暂时无法访问。
8 月 25 日新加坡时间 8:00 起，用户可恢复此前备份的数据并重新使用服务。

Manus 强调，此次调整并非源于数据泄露或安全事件，而是恢复独立运营过程中为满足特定司法辖区监管要求所采取的措施。公司已推出数据备份和恢复工具，并表示备份期间不会向受影响用户收费，恢复账户后还将提供回归奖励。独立运营后，用户数据将继续存储在美国和新加坡。

Manus 的产品与商业基础

Manus 背后的公司是 Butterfly Effect，成立于 2022 年，创始人为肖弘。肖弘毕业于华中科技大学软件工程专业，2015 年后创办武汉夜莺科技，旗下微信工具「壹伴助手」和「微伴助手」服务超过 200 万商业用户。Butterfly Effect 早期产品 Monica 整合多种语言模型能力，Manus 则将 AI 能力进一步扩展到任务执行领域，定位为通用 AI 智能体平台，用户可通过自然语言指令完成信息搜索、报告撰写、文件处理和代码开发等任务。2025 年 3 月 6 日，Manus 正式公开发布。

在被 Meta 收购前，Manus 已完成多轮融资并快速增长：

2025 年早些时候获 Benchmark 投资 7500 万美元，投后估值约 5 亿美元。
2025 年 12 月披露，产品上线八个月后年化经常性收入超过 1 亿美元，总营收运行率达 1.25 亿美元。
平台累计处理超过 147 万亿个 token，并创建超过 8000 万台虚拟计算机。

交易解除后，Manus 未来的股权结构与融资安排仍未确定。据此前报道，创始团队曾探索筹集约 10 亿美元用于回购公司股份，部分早期投资者如真格基金和弘毅投资参与了相关讨论。

林俊旸与 Pragmatik Labs：从模型到智能体

几乎同一时间，前阿里 Qwen 项目技术负责人林俊旸宣布在上海创办 Pragmatik (p7k) Labs（语用科技），专注于数字世界和物理世界下一代智能体的研究。林俊旸于 2026 年 3 月 3 日从阿里巴巴卸任，此前长期参与 Qwen 系列大模型研发，关注推理能力、智能体训练以及模型与环境交互的问题。

Pragmatik Labs 的名称来自语言学中的「语用学」（Pragmatics）。林俊旸解释，他最初因朋友推荐接触语用学，后转向计算语言学与自然语言处理，「Pragmatik」既意味着「回到事情发生的地方」，也体现团队对实用主义的理解——AGI 最终需要解决真实世界中的实际问题。

该实验室的研究重点分为两个方向：

数字智能体：构建面向知识工作、企业运营和行业流程的通用智能体，处理更复杂的工作任务。
物理智能体：探索能够进入现实环境、适应变化并执行长期任务的具身智能系统。

林俊旸此前提出的「训练模型 → 训练智能体」观点在实验室方向中得到延续。在他看来，推理模型解决的是模型在回答前进行更有效的内部计算，智能体系统关注的则是让模型在真实环境中采取行动，未来 AI 系统需要处理工具选择、任务规划、环境反馈、失败修正以及多轮任务协作等问题。

两条消息虽分别关乎一家公司的回归和一位技术负责人的再出发，但都指向同一个变化：AI 竞争正从模型能力本身，延伸到模型如何调用工具、适应环境并完成实际任务。