张涛首次回应争议，Manus 为什么没有被替代？

11 月 30 日，真格举办了一场关于 AI 创业的分享活动。真格管理合伙人戴雨森与 Kimi 总裁张予彤、与爱为舞创始人张怀亭、Manus 联合创始人张涛一同走进清华大学，带来了一场关于创新与未来的深度对谈。

3 月 5 日，首个通用智能体 Manus 正式发布。视频中，Peak（季逸超）坐在共享办公室的公共区域沙发，向大家介绍他们眼中的新机会。没想到第二天醒来，海内外社交媒体上聚集了远超预期的关注。4 天后，Twitter 创始人 Jack Dorsey、Stripe CEO Patrick Collison、Hugging Face 产品负责人都转发了。

但舆论亦随之而来。一方面，有人说 Manus 不过是套壳产品，「一个周末就能做出来」。但一个又一个周末过去，Manus 依然没有被替代，还在包括 Scale AI 的 RLI 在内的一系列 Benchmark 中长期位居第一。另一方面，也有人认为 Manus 只是「会营销」，靠一个视频爆火。但 Manus 真正做到的，是在对的时间交付了一个对的产品。

在本次分享中，张涛首次回应了关于 Manus 的质疑。他坦言，化繁为简，Manus 的秘密始终都是公开的，就写在官网左下角那句：Less structure, more intelligence.

自入行 AI 以来，张涛一直想做一款真正能 24 小时陪伴用户、持续推理的 AI 产品。他认为未来的 Agent 会拥有更加完整的系统，更理解你的上下文，掌握更多的工具，并主动为你完成任务。等产品从早期用户走向大众市场时，没人会再关心它是不是「第一个通用智能体」，大家关心的永远是它带来的价值。

作为一线 AI 创业者，张涛也给在场的清华学生提出建议：现在已经是 2025 年的最后一个月了。如果你还没真正用过 Agent，一定要在今年最后的时间里开始尝试，学会与它共处。就像五十年前学会开车、三十年前学会用电脑一样，未来你也能说一句：「我是在 Agent 元年就开始用 Agent 的人，而不是第二年。」

以下为分享原文。

一个现象级发布背后的故事

戴雨森（真格基金管理合伙人）：从做浏览器插件到 Manus，这一路是怎么走来的？

张涛：2024 年 2 月份，正好是 Red（肖弘）拒绝了字节的收购 offer。你都拒绝字节的收购了，那你势必要做个更大点的事情，对吧？从那时候开始，我们花了 7 个月的时间做一个 AI 浏览器。因为 Monica 是一个很有名的 AI 浏览器插件，所以我们很自然地想到要做个 AI 浏览器。

当时浏览器已经完全准备好了，如果发布出来，是一个非常成熟的产品，可能和大家今年用到的 Arc 的 Dia 或 Perplexity 的 Comet 形态比较相似。我们在去年 9 月份就做出来了。但在上线前一周，我、Red 和 Peak（季逸超）才意识到，AI 浏览器这条路可能走不太通，于是我们就把这个做了 7 个月项目下掉了。

主要是因为在做这个产品的过程中，我们发现一件很神奇的事：AI 特别擅长操纵浏览器，非常擅长。但我们突然意识到，AI 不应该用你的浏览器。

这感觉有点像你去公司实习，你的 mentor 不给你配电脑，让你用他的电脑，然后你们俩一天到晚在抢那台电脑。我们在做浏览器后期的体验就几乎是这种状态，看起来就像 AI 在和用户争抢他们自己的电脑，整个使用过程特别不顺畅。

你单独 demo 看软件自己跑时会觉得很神奇：哇，AI 居然能做到这样。但当我每天真正用那个产品的时候，就会发现体验完全不对，因为 AI 一直在抢我的电脑，所以最后我们决定放下浏览器。

与此同时，去年 6 月出现了一款现象级产品 Cursor。我们公司大部分人都会写代码，但我们发现一些不会写代码的同事，甚至我的家人，都开始用 Cursor 解决生活里的问题。

比如我老婆会用 Cursor 把一个视频文件从 MP4 转成 MP3。她从来不会写代码，但她能用 Cursor 完成这件事，让 Cursor 帮她写个 Python，轻轻松松就搞定。去年下半年很多人看到 Cursor 后都决定做一个 coding agent，但我们看到的机会点不在 coding agent 本身。因为作为会写代码的人，我们觉得世界上已经有太多服务工程师的 fancy 工具了，工程师并不需要另一个更 fancy 的工具。

我们觉得更大的机会是把 AI coding 的潜能真正民主化，让每一个普通人、非工程师、非 coder 都能享受 AI coding 的红利。

所以我们意识到两件很重要的事：第一，AI 很擅长用电脑，但它不应该用你的电脑，而应该用它自己的电脑；第二，Cursor 让我们看到普通人也能受惠于 AI coding。这两部分的 learning 结合起来，基本上就是大家今天看到的 Manus 的最初形态。

戴雨森：Manus 火了之后外界也有很多质疑。第一个质疑就是说 Manus 没有技术含量，很多人说「一个周末就可以套壳做一个出来」，但我等了好多个周末也没看到有人做得比它好的。所以 Manus 的技术含量到底在哪？

张涛：我先分享一个让我特别开心的瞬间。今年 3 月，我们发布 Manus 两个星期后，我在美国正好赶上英伟达 GTC 大会。我们自己没有展台，我就在会场里漫无目的地逛，结果看到一家行业里还挺知名、主要做 ToB 的 Agent 公司在大屏幕上展示他们的 Benchmark 成绩。当然，他们是第一，不然不会放出来，对吧？

但让我特别开心的是，我发现 Manus 在第二，而那时我们刚发布 15 天。我那一刻真的特别开心。在硅谷，在 AI 竞争最激烈的一线战场，最顶尖的 Agent 团队居然把你当作基准去对标、去攻克。

从 3 月到现在，我们在欧洲、美国跑了很多地方，参加了很多会，也和很多创始人和企业领袖交流。我觉得到目前为止，在整体性能表现以及各种 Benchmark 上，Manus 都长期保持第一，包括 Scale AI 前段时间发布的新指标 RLI（远程劳动力指数）。

6 月份版本的 Manus 在 Scale AI 发布的 Remote Labor Index (RLI) 上取得了 SOTA

这里也跟大家分享一个看 Benchmark 的小技巧：任何 Benchmark 第一次公布时的排名是最有参考价值的。

因为第一次公布时，它没有提前通知任何厂商，是默默测完之后突袭发出来的。而任何 Benchmark 只要一公布，不管数据集公开不公开，大家总能找到方法去 hack、去优化它。但你会发现，在绝大多数这种突然冒出来的首发榜单里，Manus 都经常排在第一。

8 个月过去了，Manus 仍然领先。

我刚才在小红书上搜 Manus，看到有人发文说：「对 Manus 的技术架构从一开始看不懂，到后来觉得看不起，再到自己做了很多工作之后发现，还是得回到这个架构上来。」

我们从来没有藏着掖着。发布第三周，我们就向全世界讲了这个技术秘密：Less structure, more intelligence.

这也是为什么 Manus 一直强调自己是通用智能体。要知道，现在很多概念已经变成最佳实践，但在 3 月份我们发布 Manus 之前，这完全不是行业共识。当时大家普遍认为应该做 workflow，让人来教 AI：这个任务要怎么做、分几步、按什么顺序执行。

但在 Manus，我们坚持 Zero Predefined Workflow（预设程序）。面对每一个用户的每一次任务请求，哪怕是重复任务，我们都交由模型自己判断：这个任务应该拆成哪些步骤？每一步需要调用什么原子能力？

所谓原子能力就是：要不要先打开网页？打开后要不要点击？需不需要下拉？是否需要在虚拟机里创建文件？要不要在终端里跑一个 command？所有这些决定都交给 Manus 的智能体系统自主处理。

然后你就会发现，Magic happens。

当你把智能真正交还给模型，魔法才会发生。它不仅能处理大量长尾任务，而且在绝大多数正规场景里，性能往往比人工预定义的 workflow 还要好。

技术本身没有秘密，就算有，行业里两三个月也会形成共识。但能不能把这个「秘密」真正落地才是检验一个团队能力的关键。

戴雨森：第二个质疑是 Manus 特别会营销。尤其当 Manus 拍了发布视频之后，现在中国的 AI 产品好像发布都是一个人坐在沙发上讲英文。你们是不是真的很会营销？到底花了多少钱？

张涛：今天可能是我第一次公开讲这件事。

我们是 3 月 5 号发布的 Manus。我在 2 月 27 号，也就是发布前六天，突然觉得官网看上去有点太素了。官网上没有视频，就是「Manus, the general agent」，下面放着三十多个用户示例。我当时就在想，是不是该拍个视频啊？

那时我们北京只有五个人，在海淀一个共享空间办公。我给一些以前认识的视频制作团队打电话，但他们告诉我：你们要做产品发布视频，至少需要两周。我说不行，我六天之后就发布了。他们说那不可能，我们赶不出来。

那怎么办？我就说，那我干脆自己拍吧。

我自己有一台索尼 A7C2，相机有，但作为穷苦创业者，没什么好镜头。我觉得既然要拍个发布视频，总得尊重一下，我就找雨森借了他的索尼 FE 50mm F1.2 GM，是我能找到最好的镜头了。所以大家看到的视频是我的相机、雨森的镜头，加上 14.9 美元的剪映会员和 9.9 美元的 BGM 版权。剪映是免费剪的，但导出 4K 我才发现要付费。

大家总觉得这是营销，但我觉得站在外围的人看到的是表象，容易简单地归因。如果你不创业，无所谓；但如果你要创业，学东西一定要学到本质。

很多人以为 Manus 是靠发布视频火的。不是，真正的原因是 Manus 在正确的时间交付了一个正确的产品。

今天大家很难回看 3 月份时整个全球 AI 产品的状态。去年年底大家都挺悲观的，觉得 AI 产品就是 chatbot：做情感陪伴、当个律师、当个财务分析师。但等到 2025 年，大家觉得该有一个新的产品形态出现，但没人知道是什么。而 Manus 在 3 月份用一个全新的产品形态，向全世界交出了一张答卷。

3 月 6 日，第二天醒来，所有中国自媒体都在谈 Manus。有人说：你们肯定花钱了吧？但像 GPT-5 发布时，是不是全中国自媒体也都在报道？OpenAI 有没有付钱？为什么中国人创办的公司不能做出一个不花钱也愿意被自媒体主动讨论的产品呢？

说到底，背后就是产品。

当时我们账上大概还有八九百万美元，但在最巅峰的时候，我们一天要烧 50 万美元。这意味着可能 20 天公司就破产了。这就是我们为什么必须推出邀请码机制。很多人意识不到 Manus 当时承受的流量和关注度到底有多夸张。

没有邀请码机制，公司几天就能烧没。

背后的原因当然是我们没准备好。3 月份的时候，我们觉得产品太酷了，一心只想把它发布给世界看看。当时连收费都没做好，是发布后 20 多天才把定价补上，不然一旦完全放开，服务器成本就能把公司直接压垮。

但很多创业者只会通过结果反向学习，所以他们学到两件事：第一，创始人要坐在沙发上讲英文；第二，背后要有绿色植物，因为视频背景的办公空间公共区后面正好就摆着一排绿植。

所以有人学到了要拍视频，有人学到了要做邀请码。但很多时候你的产品连初始用户都没有，你搞邀请码有什么用呢？

如果你真想创业，一定要理解事情背后的本质和原因，而不是学表面。

Q：Manus 今年 3 月的发布非常成功，但引起的疯狂传播也带来舆论上的反弹。如果团队能重新发布一次 Manus，会做哪些不一样的事情？

张涛：舆论是你无法控制的东西，过度关注舆论其实不是一个创始人应该花太多时间做的事。但如果再来一次，我们肯定还是会做同样的选择。

我们 3 月份最初发布这个产品时是面向全球市场的，所以才选在 3 月 5 日晚上 10 点发布，那个时间刚好美国东海岸的人醒着。

但我是中国人。我花了 4 个月做了一个让我自己非常骄傲的作品，是我 15 年产品生涯里最自豪的一次，我当然想告诉朋友我做了个很酷的东西。所以如果大家现在回过头看那个视频，会发现它不是发在什么官方账号，而是发在我个人视频号上，至今播放量最高的那条。

它在国内传播的程度完全超出了我们的预期。说实话，一个创业团队不是神，无法预测这种惊喜式爆发。舆论永远是两面的，会有人支持你，也会有人反对你。

过去 9 个月，我们收到了大量正向反馈和很多用户的喜爱，我们都非常感动。同时也发生了很多有趣的反转：3 月份因为用不上而骂我们骂得特别凶的用户，到了 5 月份我们开放定价、他们真正用上产品后，态度大转，主动来跟我们说对不起。这种事情发生了很多。

明知道会有这些反应，但你让所有创业者再选一次，还愿不愿意做？我相信答案都是愿意，因为这是个 happy problem。

但你不需要去追求它。你应该关注的是靠真实的产品体验和实力，让那些曾经质疑你的人自己意识到不对。你越是执着于舆论，你就越控制不了它。

让用户找到每天使用的理由

戴雨森：这里面有哪些重要的产品决策吗？

张涛：有一个决定它本身不算艰难，但却极其重要，就是我们决定要做「通用」。

我记得去年在清华一个 AI 黑客松做评委，当时我就跟大家分享过这一点：过去两年我参加了很多 AI 黑客松，我最不喜欢看到的项目就是「AI 旅行规划」。我不是从产品或技术的角度讨厌它，而是从商业模式上看，如果你做 ToC、做真正面向消费者的 Agent，你做得太垂直是有问题的。

你想，一个普通人一年会旅游几次？一次、两次，有些人甚至完全不旅游。如果你做的是旅行规划工具，你就必须付出非常高的营销成本，让用户在极少数的使用场景里还能记住你的名字，通过投放和各种方式提醒他「要旅游了来找我」。这个获客成本实在太高了。

所以我觉得如果要做泛 C 端，就一定要「通用」。你必须让用户每天都能找到用你的理由，才可能真正活下去、增长起来。这个决定对我们来说做得很快，但我认为它非常关键。

还有一个决策对我们早期 go viral 帮助特别大。因为上线早期产品成本高、又有邀请码机制，很多用户没办法第一时间真正用上产品。但我们在上线前两周做了一个非常重要的决定：加入 Session Replay。

Session Replay 的意思是，你可以把自己跑完的任务分享出来，让其他人通过「回放」的方式完整看到一个 Agent 是怎么工作的。这样即便很多人没法亲手体验，也能通过 replay 感受到 Agent 的魔法。

戴雨森：我记得刚看到 Devin 的时候，我们都说：他们每次就是录个屏给大家看。但 Session Replay 本质上解决了「录屏」这个问题，也帮大家第一次真正看到 Agent 形态是什么样子。

当时 Manus 出来后，大家的第一反应是质疑说「这一个周末就能做出来」。当一个周末没人做出来之后，第二个质疑就变成了：「等 OpenAI 做就行了，你们肯定会被秒掉」。后来 OpenAI 当然也做了，先做的是 ChatGPT Agent，然后是 Atlas 的浏览器功能。

Q：在 Manus 创业过程中，坚持亲自抓、不完全交给团队的是哪些关键环节？

张涛：我觉得我们核心团队最极端的一点就是永远亲自抓住产品最核心的体验部分。

有此前做 Monica 积累的团队，我们做 Manus 的时候已经有三十多人了，但在一个全新、革命性、市场上没有人定义过的体验上，无论是技术还是产品设计，只要把其中任何一个环节完全交给团队的同学去做，都一定会大打折扣。

最初决定做这件事情来自于核心成员之间的共识，但在产品没有做出来前，这种共识只存在于我们几个人的脑海里。如果让更多人来执行，没有足够的上下文和直觉，就很容易走偏。所以从写第一行代码开始到开发前四十天，这个项目一共只有五个人，包括我这个不写代码、只负责产品的人。

这个好处就是高度对齐、沟通极其高效。无论是每个 prompt 怎么写，虚拟机的整体技术框架怎么设计，产品交互细节怎么打磨，都只在这五个人的范围里，非常顺畅。

Q：Infra 这一层未来应该自己做成全技术栈，还是和 E2B 这样的公司合作？E2B 对于通用 Agent 的帮助主要体现在哪些方面？

张涛：Manus 的底层确实是用 E2B 来做的。E2B 两个月前刚完成上一轮融资，我们是他们主要的故事来源。他们融完资之后还在旧金山街头帮我们打了一轮广告。

为什么要用他们？其实很简单：创业公司在不同阶段拥有的资源是不一样的。

比如你换成阿里、字节这种大厂，我相信他们绝对不会用 E2B，他们有足够的人力和工程资源，完全可以从零自建。但对于创业公司来说情况完全不同。我们做 Manus 的时候，公司只有 40 个人，其中做 E2B 对接的不到四人。

你要自己判断，你是希望把工程师投入到 Manus 最核心的后端上，还是抽两三个人去做他们并不熟悉的 K8S 调度、容器化这些 infra？

这两条路都不够理想。不熟悉的团队去做得不到世界级的虚拟机性能。临时招两三个熟手又要面试、入职、磨合至少要两三周，而我们整个开发版本一共才做了 4 个月，根本耗不起时间。

对创业公司来说，时间成本是第一成本。

所以最合理的选择就是用已经成熟、被验证过的技术框架。这也是为什么在美国的创业生态里，infra、中间层、应用各层公司分工非常明确，彼此买彼此的服务，这是非常健康的生态。而国内因为大厂生态太强势，导致做 infra 的公司往往很难活得好。

但这只是阶段性的。为了适配我们的场景，我们现在用的是 E2B 的开源版，在上面 fork 了一个 Manus 版本。我们的魔改版和原版差别已经非常大了。

长远来看，我们会不会自己做？我觉得都是有可能的。主要还是看业务自身的需求强度，他们有他们的路线，我们也有我们的产品节奏，不一定永远能对齐。

但我想强调的是：做 Infra 是非常有价值的。全世界创业生态里都需要成熟的 infra 来支撑上层应用，这是非常健康的结构。

2025 年，学会与 Agent 共处

戴雨森：你如何看待 AI 应用跟模型公司之间的竞争？

张涛：7 月 ChatGPT Agent 发布的那一天，我和 Red 正好在旧金山开会，那是我们在美国的最后两天。我可以说，在 OpenAI 发布 Agent 的那一刻，我们俩可能是全世界最开心的人，高兴得不得了。

为什么呢？因为在 7 月份之前，我们已经无数次被问到同一个问题：「What if OpenAI 做了你们的东西？」

但这个问题很难回答，因为每个问这个问题的人，脑子里其实已经有了一个预设答案：「模型公司天然更强，只要 OpenAI 一做，一定比你们好。」这是过去两三年留给行业的一种思维定式，所以你几乎没办法说服别人。

但等到 ChatGPT Agent 发布那一天，我们反而特别开心，因为从那一刻起，你再也不需要说服任何人了，你可以拿结果说话。

我们当天就在网上发了一个将近 20 分钟的 side-by-side 对比视频，左边是 ChatGPT Agent，右边是 Manus，把发布会上他们展示的所有 prompt 全部跑了一遍。结果非常直接，不是 99%，是 100% 的任务，Manus 在产出质量上都全面胜出。

事实摆在这里。再加上后来像 Scale AI 发布的 RLI Benchmark，我们排第一，ChatGPT Agent 排第四，而且那还是我们 6 月份的旧版本。

为什么会出现这种情况？我们认为可能有两个核心原因，这也是我们选择的方向：

第一，模型公司只能用自己的模型，既是优势也是桎梏。

这件事在两三年前是成立的。当时 OpenAI 是统治级的存在，只有它拥有全球最顶尖的模型。但到了 2025 年，世界已经完全不同了。闭源模型打得天花乱坠，各家都有自己的优势；开源模型也在奋起直追，尤其是中国的 Qwen、DeepSeek 都非常强。

在我们的内部评测里，各个垂直领域已经是百花齐放。不同任务下都有表现最好的模型，而不是 OpenAI 一家独大。

在这样的环境里，做应用的我们反而灵活度更高，可以根据每一个具体任务挑选最合适的模型，甚至精确到「任务步骤」级别，而不是整段任务都用同一个模型。比如：网上搜索信息时，我们用 Gemini，因为它能访问 Google 的搜索指数，检索最强；需要最强推理时，我们用 GPT-5；做后端构建或数据分析时，我们用 Claude，因为它写后端和 Python 的能力最稳。

但站在模型厂商的角度，你很难想象一个 ChatGPT 的产品经理会去用 Anthropic 的模型，显然不会。这是我们在应用侧天然更灵活的一点。

第二，Agent 的竞争不是比模型本身，而是比整个系统。

7 月份 ChatGPT Agent 已经证明了一件事：即使强如 OpenAI，要在 Agent 领域与应用团队竞争，它也必须和我们站在同一条起跑线上。

因为 Agent 比拼的不只是模型能力，而是如何构建外围的环境、如何准备工具体系。这里面有太多工程工作可以做。如果大家感兴趣，可以去读一下《Manus 创始人手把手拆解：如何系统性打造 AI Agent 的上下文工程？》

戴雨森：你们在年初帮大家打开了通向 Agent 时代的窗口，让很多人第一次看见未来。站在 2025 年年底，我们怎么展望 Agent 的发展方向？未来产品形态会是什么？

张涛：第一，Agent 未来一定会操纵更多的工具。魔法之所以能发生，是因为我们找到了让 Agent 操纵足够多工具的方式。

未来我们会继续扩展可调用的平台。现在 Manus 的虚拟机是 Linux，但微软正在把 Manus 的能力整合进 Windows，使 Manus 能使用 Windows 虚拟机，调用 Windows 生态里的专属应用。未来 Manus 也会操控 Android，使用移动生态的应用。更多平台意味着更强的通用能力边界。

第二，我一直想做一款真正能 24 小时陪伴用户、持续推理的 AI 产品。现在我们正在逐步逼近这个未来。而要达到这一点，必须先解决 infra 的问题。

就像 GPT-5 跑十几分钟可能就挂掉或结果错误，但你们可以试试用 Manus 去跑极其复杂的任务，给它 1000 个研究对象、让它研究 1000 个问题。Manus 不仅能跑出来，而且跑得快、准确、不偷懒、没幻觉。我们背后的 infra 就是在为明年可能出现的「有人愿意付费让一个 agent 全天候 24 小时在后台为自己工作」做准备。

第三，是 agent 的主动性。现在的 agent 仍然需要你布置任务去触发它，但如果未来它 24 小时为你服务，不可能每天都靠你主动提任务，否则你就变成了 AI 的奴隶。

我们内部已经有一个原型：你将 Manus 连接到个人应用，比如 Gmail、Calendar、Notion，Manus 会自己在你的上下文里找事做，就像一个眼里有活的实习生。每天早上 8 点我醒来时，会发现 Manus 已经把我当天要做的事全部准备好了，都不用我问。

戴雨森：这就是一个更好的「赛博牛马」。主动、能干、24 小时不吃饭，只是要花点钱。但随着 Token 会越来越便宜，你花的钱也会越来越少。

Q：Manus 早期增长都是靠自然流量，后期也会主要维持自然增长吗？

张涛：我觉得自然流量是一个「陷阱」。

我们早期非常依赖自然流量。除了 3 月的发布和 Share Replay 的传播，我们 5 月也有一次莫名其妙在埃及火了，直接冲到埃及 App Store 总榜第一。因为埃及是阿拉伯语区，它又把沙特、阿联酋这些周边国家一起带火。后来 7 月我们在巴西又火了一轮，有个我们完全不认识巴西的 YouTuber，他随手做了个视频就突然火了。

张涛（右二）在迪拜组织 Manus 线下见面活动

最早几个月，外界对我们有很多「你们很会营销」的舆论，我的反应是，那我偏不做营销。所以大家可能很难想象，Manus 一路做到今天，从 3 月到 10 月整整七个月，市场营销总共只花了五六万美元。

但我们最近反思这不一定是好事。

因为如果你靠 go viral、靠自然流量，你接触到的永远是「创新者」和「早期采用者」。看过《跨越鸿沟》这本创业必读书的应该知道，你不用解释，这两类人看到新东西自己会来试，会来玩。

但当你真正走到一个分界点，想要在 2026 年进入大众市场、打透更广阔的用户群时，你不能继续只依赖小圈子的热度。就算你的流量不低，但对全球人口来说，那仍然是一个很小的圈层，不足以形成真正的市场突破。

你这时必须更主动把产品价值传递给大众市场，需要用更传统、更系统的一些营销手段。

所以不要陷入那个误区：以前靠自然流量起家，以后就只能靠这个。不是这样的。

当你从早期采用者走向大众时，大家根本不关心你是不是「第一个做通用智能体的」。他们只关心一句话：你能为我做什么？

那你就要思考，在什么媒体和渠道，用什么方式把最有效的信息传递给他们？做营销的关键是信息传递效率，而不是简单地花钱。

Q：对在校学生来说，如果把未来三年视为智能体窗口期，你会建议优先补齐哪几项能力？

张涛：至于给在校学生的建议，我不想讲太务虚的，因为大家未来是不是一定会创业、或一定会走进 AI 领域都不确定。但我最想说的一点是：

现在已经是 2025 年的最后一个月了。

我猜在座一定还有同学到今天为止没有真正用过一线的 Agent 产品。如果是这样，你一定要在 2025 年最后的时间里开始用起来 Agent，学会与它共处。

就像五十年前学会开车、三十年前学会用电脑一样，如果你那时不会用电脑，你在接下来的二三十年里会很难找到一份好工作。Agent 也是一样，它是帮助我们扩展自己智能的工具。如果你现在还没开始用，那就先用起来。这样三四十年后你给你的孙子讲的时候，也能说一句：我是在 Agent 元年就开始用 Agent 的人，而不是第二年（笑）。

文章来自于微信公众号 “AI前线”，作者 “AI前线”