完全リプレイ：Manusはどのようにして生まれたのか？
TechFlow厳選深潮セレクト
完全リプレイ：Manusはどのようにして生まれたのか？
「エージェントは基礎モデルの能力というよりも、「アライメント」の問題かもしれない」
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：宛辰
昨年、私が最も精神的な養分を得た起業ストーリーは、Difyの創業者である張路宇氏から学んだものです。
初めて彼に会ったのは2023年の「西溪論道」イベントでした。当時、華やかな顔ぶれの中で、「張路宇」という名前は目立つものではありませんでした。しかし2024年に再会したとき、Difyはすでにまったく異なる物語を描いていました。華々しいバックグラウンドを持たない起業家が、誰もがビジネスモデルを問う声の中で、世界で最も成功したAIオープンソース製品の一つを作り上げたのです。
わずか一年間でこの企業に起こったこと、例えば「保守的で変化しにくい」とされる日本市場で思いがけず人気を博したような出来事は、「起業」という行為について私に新たな理解を与えてくれました。多くの偶然があり、運も必要であり、最終的には変化と予期せぬ展開の中を切り拓く力が必要です。
現在、似たような物語がもう一人の注目される起業家——Manus.imの肖弘氏とそのチームに起きています。
4ヶ月前、肖弘氏はこういった悩みを口にしていました。「我々のチームはゼロから1を作るのは得意で、機会を捉える能力が強い。だが、1からNへの展開になると、調子が出ない。」
彼のこれまでの経歴では、起業プロジェクトの多くが比較的安定した収益をあげており、前の会社も成功裏に買収されました。2023年には新会社「バタフライエフェクト（蝴蝶效应）」がブラウザ拡張機能Monica.imを開発し、百モデル激戦と呼ばれるAIの潮流の中で差別化された競争を行い、成長速度と製品体験において最高クラスのAIアプリの一つとなりました。見かけ上、彼は順風満帆な起業家のように見えます。しかも、それまでのすべてを成し遂げたのはたった32歳の時でした。
しかし実際には、彼はそれほど爽快感を感じていませんでした。肖弘氏自身にとって、「連続してEXITを果たす起業家」という肩書き、あるいはゼロから1を繰り返す達成感は、まるで「城の中と外」のようなものでした。つまり、ゼロから1のチャンスを掴むことは気持ちよくても、一方でまた同じことを繰り返さなければならないのではないかという不安もあります。
2024年には、業界関係者の多くが、記憶機能付きAIアシスタントであるMonica.imは、豆包（DouBao）のような強力な競合からのプレッシャーに直面するだろうと考えていました。2023年のように簡単にはいかなくなるでしょう。Monica.imは優れたゼロから1の成果を持っていますが、必ずしも1からNへと進めるとは限りません。
そして彼が悩んでいたのも、「チームとして次に本当に難しいこと、天井の高いことに取り組まなければならない」という現実に直面していたからです。つまり、1からNを超える挑戦を探求しようとしていたのです。
以前から、Monica.imに注目する人々の多くは、「より難しく、天井の高いこと」とは長年噂されていたにもかかわらず、チームがなかなかリリースしなかったAIブラウザのことだと想定していました。
しかし今振り返ると、それは間違いでした。
実は、より困難な挑戦というのは次の通りでした。すでにリリース可能な段階まで来ていたAIブラウザをあえて放棄し、「次のChatGPT的瞬間」を目指して汎用エージェントという目標を見つけ出し、最新の製品Manus.imを生み出した。
Manusがどの程度の革新性を持ち、将来どこまで到達できるのかは、今や話題になればすぐに炎上するほど注目されています。しかし注目に値するのは、やはり「予期せぬ展開」の中で方向性を見つけ、その過程自体です。Manus.imがこのチームに1からNの成功をもたらすとは限りませんし、Monica.imの勢いを再現できるとも限りません。しかし、この会社の名前が示す「バタフライエフェクト（蝶の羽ばたき）」のように、小さな行動や決定が無意識のうちに未来に大きな影響を与えることがあります。「ドットをつなげる」ことで、明日の道は今日の経験の中に隠されているのです。
01 Manusの独自体験は、「AIブラウザ」開発の教訓から生まれた
昨年中頃以降、「バタフライエフェクト」チームがAIブラウザを開発していることは、業界内での「半公開の秘密」でした。しかし実際に世に出た製品は、制御不能なほどの注目を集めたManusでした。
もし実際にManusを体験したり、デモ動画を見たことがあるなら、チャットボットや類似のエージェント型アプリと比べて明らかな違いに気づくでしょう。Manusは非同期かつ並列的にタスクを実行できます。
例えば豆包、Kimi、あるいはComputer Use系のアプリを使う場合、質問を投げかけると応答が終わるまで待たなければなりません。途中で話しかけると、前の応答やタスクが中断されてしまいます。ユーザーとアプリのやり取りはA-B-A-B式のリレー形式にしかなりません。
しかしManus.imでは、チャットボットのような見た目でありながら、同時に20個の質問を出して並列処理させることも可能です。その間、あなたはパソコンで動画を見たり、文書を書いたり、ゲームをしたりしても構いません。各タスクが完了したり問題が生じたりすれば、Manusが通知してくれます。また、タスク実行中に思考にズレが生じていることに気づいた場合でも、いつでもチャット欄でプロンプトを追加でき、新しいコンテキストに基づいて考えを継続・修正します。
非同期かつ並列的な体験は、まるで自分専属のインターンチームが働いているかのようです。
実際、Manusの非同期体験を可能にするアーキテクチャ設計は、チームが前回の未公開製品——AIブラウザ——から得た教訓に由来しています。これは同時に、多大な労力を費やしながらも、昨年10月にブラウザ開発を中止した理由でもあります。
The Browser Companyは2024年10月25日、Arcブラウザの新機能開発を停止し、リソースを新たなブラウザDiaに移転すると発表しました。目的はよりシンプルで使いやすいAIブラウザの開発です。｜出典：Arc公式サイト
「AIブラウザでは、AIが常にユーザーを中断してしまうんです。」これは単一ユーザー向けのシナリオで設計されており、AIが使っているときはユーザーが使えず、AIが作業を始めると、ユーザーはただそれを眺めるしかない状態になります。マウスやPCがAIに奪われているため、ユーザーはそれを取り戻すこともできませんし、キーボードやマウスを誤って触れてしまい、プロセス全体が崩れてやり直しになるのを恐れます。
この経験から、チームは二つの判断を下しました：
-
直接PC上でComputer Useを行うのは、短期間では現実的ではない。
-
AIはブラウザを使うべきだが、ユーザーのブラウザではなく、AI専用のブラウザを持つべきだ。そのブラウザはクラウド上にあるのが最適で、結果だけユーザーにフィードバックされるべきだ。
騰訊科技の張小珺氏とのインタビューで、肖弘氏はJasperからChatGPT、Monica、Cursor、Devinまでの製品形態を振り返り、「人間のプログラマー」であるDevinがまさにこの非同期体験のアーキテクチャに合致していると述べました。
Windsurfを使うときに、あるライブラリをインストールするかどうか確認を求められたり、コマンドライン操作でyes/noを入力させられたりするのは、あなたのPCを壊してしまうかもしれない、あるいは何かが衝突するかもしれないからです。次のステップに進むために「yes」と入力させるのは、責任逃れのためです。
そのためManusチームは、「チャットボットはクラウド上にコンピュータを持つべきであり、そこでコードを書き、ブラウザを使って情報を検索すべきだ。仮想サーバーなので壊れても問題なく、新しいサーバーを立て直せばよい。さらに、現在のタスクが完了すればそのサーバーを解放することもできる」と考えました。
特筆すべきは、Devinが垂直領域のハードコアなエンジニアを選んだのに対し、Manusチームは汎用的で消費者向けのAIアシスタントを選んだ点です。Web版だけでなくApp版も提供され、指示に従ってツールを呼び出し、仕事や生活におけるさまざまなタスクを完遂する汎用AIアシスタントです。将来的には、一般消費者が負担可能な価格でタスクの結果を提供することを目指しています。
02 Less Structure, More Intelligence
明確な方向性と目標が定まった後は、それを実現するフェーズです。では、Manusは実際にどのようにしてこれを実現しているのでしょうか？
製品パートナーの張涛氏によると、これには大規模言語モデルにコンピュータを割り当て、システム権限（コードリポジトリ、専門データ検索サイトなどのプライベートAPI）を接続し、一定のトレーニングを行う必要があります。
こうすることで、AIはそのコンピュータでブラウザを開き、ツールを呼び出す動作を行い、ツールからのフィードバックを見て自分の行動が現実世界に与えた影響を観察し、次に何をするかを考え、また動作を行い、また観察する……というように、探索と調査を通じてタスクを完遂します。このプロセスを通じて、Manusはユーザーの「しつけ」により徐々に要求を理解し、将来的には明確な指示がなくても、蓄積された知識からユーザーの意図を「忖度」できるようになります。
華為天才少年、Logenic AI創業者である李博傑氏は、Manusが他の製品とは一線を画す点を持っていると評価しています：極客プログラマー的なアプローチで問題を解決している点です。｜画像出典：WeChatスクリーンショット
Manusの製品理念は、チームの開発プロセスの中で次第に明確になってきました。すなわち「Less Structure, More Intelligence」（より少ない構造、より多くの知性）です。
これはManusチームに数々の「A-Ha！ Wait！」（驚きの瞬間）をもたらしました。例として、今年1月にチーム内で起きた一幕を紹介します。
GAIAベンチマークテストの問題として、「ナショナルジオグラフィック風のYouTube動画リンクがあり、そこにペンギンたちが往復している。Manusに、一画面に同時に登場するペンギンの種類が最も多くなる瞬間をカウントさせよ」という課題を与えました。
すると、驚くべきことが起こりました。
Manusはまずその動画リンクを開き、最初の動作として「Kキーを押す」ことを選びました。その後、各フレームにどの種類のペンギンが登場するかをスクリーンショットで記録し、最大で3種類のペンギンが同時に映っていたことを突き止めました。その後、答えを検証するために次に取った動作は「3キーを押す」ことでした……。最終的に答えは「3」でした。
Manusの背後にある開発者としては、その能力の境界を把握しているはずですが、実際には「常に驚きがある」のが現実です。Manusが正解しただけでなく、長年PCやYouTubeを使っている人間ですら、キーボードの「K」や「3」キーが何の意味を持つのか知らないかもしれません。
目の前で起きた光景に少し茫然としたチームは、Manusと一緒にその手順を再現しました。「K」キーは再生停止キーであり、停止後に各フレームのスクリーンショットを撮影できるようにするためです。「3」キーは進捗バーの30%にジャンプするショートカットキーで、動画の特定の瞬間に正確に移動し、その画面に何種類のペンギンがいるかを報告できます。
「このプロセスは従来のチャットボットとは異なります。第一に、字幕を見るのではなく、YouTubeの映像そのものを認識している点。第二に、YouTubeのショートカットキーを使っている点で、非常に驚きました。問題に正解したのですから。」肖弘氏は騰訊科技のインタビューでこの場面を語っています。
突然気づいたのは、Manusはプログラミングにおいて人間より優れているだけでなく、人々が日常的に使うWebやAppに関する知識量も想像を遥かに超えているということです。全能のAIとして、あらゆるツールの手段を熟知し、最適な方法を選択できるのです。
この経験により、チームは改めて「Less Structure, More Intelligence」の真価を実感しました。人工的な制約を極力減らし、AI自身の進化に任せて機能を発揮させるべきであり、どうすればいいかを教え込むべきではないのです。
Manus公式サイトの一番下には、Manusの背後にある最も重要な発見が控えめに掲載されています：「Less Structure, More Intelligence」。｜スクリーンショット出典：Manus
これは「バタフライエフェクト」共同創業者兼チーフサイエンティストのPeak氏が、Manus製品リリース当日に、その背後にある第一原理——「Less Structure, More Intelligence」——について説明し、さらに考察を深めたものです。
データが十分に高品質で、モデルが十分に知的で、アーキテクチャが柔軟で、工学的基盤がしっかりしていれば、Computer Use、Deep Research、Coding Agentといった概念は製品機能を超え、自然発生的な能力となります。
第一原理に戻ることで、製品形態に対する新たな視点も得られました：
・ AIブラウザとは、ブラウザにAIを追加するのではなく、AI専用のブラウザを作ること。
・ AI検索とは、インデックスから情報を取得して要約するのではなく、AIがユーザーの権限で情報を直接取得すること。
・ GUI操作とは、ユーザーのデバイス制御権を奪うのではなく、AI専用の仮想マシンを持つこと。
・ コード作成は目的ではなく、あらゆる問題を解決するための共通媒介。
・ サイト生成の難しさはフレームワーク構築ではなく、中身のあるコンテンツを作ること。
・ Attentionは「すべてではない」。ユーザーの注意力を解放することがDAUの再定義につながる。
・ その他…
このような「Less Structure, More Intelligence」の発見と実践が繰り返され、Manusは期待をはるかに超える成果を挙げました。GAIAベンチマークのpass@1スコアは、OpenAI Deep Researchのcons@64スコアを上回りました。また内部テストでは、Y Combinator W25の専用エージェント製品の76％のシーンを直接カバーできることが確認されています。
03 「エージェントの課題は『アライメント』の問題であり、基礎モデルの能力問題ではない」
現在、これらの洞察の価値はより広い範囲で議論されています。
Hugging Face創業者兼CEOのClement Delangue氏はXプラットフォームで、Peak氏の発見は重要だと指摘しています。エージェントの能力は基盤モデルに制限されているのではなく、GPT-3とInstructGPT（ChatGPT）の違いのように、アライメントの問題であると。多くのオープンソース基盤モデルは「問題の複雑さに関わらず、一回の応答で全てを完了させる」ように単純に訓練されており、これはチャットボットのシナリオに特化したもの。エージェントのパスに対して後続訓練を行うだけで、大きな違いが生まれる。｜スクリーンショット出典：X
ManusはMCP（Model Context Protocol）を導入しておらず、代わりにAIが自らコードを書いてAPIを呼び出し、多様なロングテールタスクに対応しています。｜スクリーンショット出典：X
ここ数日間のManusに関する議論の中で、最も多く聞かれる質問は「汎用AIエージェント」は本当に実現可能なのか、その限界はどこか？というものです。
Peak氏の見解では、人間と世界のインタラクションは非常に標準化されており、目・手・耳があるように、action space（行動空間）を明確に定義できれば、エージェントを本来人が行っていたプロセスに埋め込むことができるはずです。
人がさまざまなツールを使って特定分野の深い操作ができるのなら、エージェントも十分な知識を持ち、適切なトレーニングを受け、世界と良好にインタラクトできるインターフェースがあれば、人間のように働き、特定のSaaS製品を使うことも可能になります。実際、Manus.im公式サイトに掲載されている物件探しのケースでは、AIが不動産専用のSaaSツールを使って作業しているのです。
彼は、エージェントが「誰のために働くか」よりも、「どのようなツールを使用できるか」の境界を明確に定義すべきだと考えています。Manusは開発者やプロダクトマネージャーといった特定の役割を模倣するのではなく、何でもこなせる人間、つまりインターンの働き方を模倣しているのです。
Manusのマルチエージェントシステム（Multi-agent system）は、計画（Planning）と実行（Execution）の分離を意味しています。
実行器（Executor）については、プログラミングおよび長期計画・段階的問題解決能力で一歩先行するClaudeを採用しており、Qwenシリーズのモデルも後続訓練に使用しています。
昨日、Manusはアリババ通義千問と戦略的提携を締結し、中国国内モデルおよび計算資源プラットフォーム上でManusの全機能を実現することを目指しています。｜画像出典：Manus
計画器（Planner）については、Manusチームは多くの独自開発を行っています。
現在市販されているAPIやモデルは、本質的にチャットボットのシナリオに最適化されており、ユーザーがどれほど複雑な質問をしても、一回の応答で完結させることが訓練の最適化目標になっています。これはエージェントに必要な「計画（planning）」と正反対です。
したがって、既存のモデルをそのままエージェント用途に使うと、「アライメント」が取れていないため、モデルは常に短絡的に一回の対話で「適当な結果」を出してしまいます。多くの箇条書き要約のようなものです。
「アライメントの方法は異ならなければならない。我々は、特別なデータを使って専門的にアライメントすべきだと考えています。」と肖弘氏は述べています。
昨年10月、Peak氏は自身の知乎アカウントで、OpenAI o1の興味プロジェクトを再現しようとしたSteinerオープンソースモデルの試みと失敗を記録していました。このプロジェクトは、まさにManusの計画器部分におけるstep-by-step planning（段階的計画）の事前研究だったのです。
総じて、Manusは「仕事をする人間」を模倣しており、これがチームが汎用AIアシスタントとして定義した製品像です。その限界については、まだ探求中であり、より多くのユーザー事例が必要でしょう。
Manusリリース前に騰訊科技が行ったインタビューで、肖弘氏はすでにManusの汎用性についての初期の考えを述べていました。「非常に重要な問題、あるいはプロダクトマネージャーの重要な責務の一つは、ユーザーの期待値を適切にコントロールすることです。仮に『世界中のすべてのことができるとする』、例えば『どうすれば100万ドル稼げるか？』という問いは、そもそもエージェントが実行すべきことではありません。しかし、より具体的な例を提示することで、ユーザーの期待を合理的に保ち、使いやすくなるのです。」
04 「シェルにはシェルの価値あり」、シェルを最も理解するチーム
2月27日未明、Manusの製品パートナー張涛氏とチーフサイエンティスト季逸超（Peak）氏は、Manus.imのランキング結果を確認した瞬間、二人とも涙を流しました。ManusはGAIAベンチマークでOpenAI Deep Researchを上回り、しかもOpenAIがランキング参加時にかかったコスト（2ドル／タスク）の約1/10という低コストで、驚きの結果を達成したのです。
画像出典：Manus.im
数十人のチームが、エージェントが業界全体の共通認識となった競争の中で、先駆けて汎用エージェント製品を生み出し、製品工学やフロントエンドのインタラクション体験においても独自性を発揮しました。
成果によるポジティブフィードバックは、どんな報酬よりも強力です。起業チームにとって、これ以上のインセンティブはありません。しかし、それ以前に、Manusはどのようにして生まれたのか？なぜこのチームがそれを成し遂げたのか？
「今のモデル能力は、複雑で複数ステップが必要なタスクを完了できるレベルに達しています。ただ、そのための製品がなかったので、誰もそれを感じ取れなかっただけです。」肖弘氏は騰訊科技のインタビューでこう語っており、この問いに対する理解のヒントになります。
同時に、「エージェント製品に挑戦できる機会を持つチームは多くありません。なぜなら、複合的な能力が必要だからです。チャットボットの経験、AIプログラミング関連の知識、ブラウザ関連の技術（ブラウザを呼び出す必要があるため）、LLMの限界に対する鋭い感覚——現在の能力レベルと今後の進化方向——これらを同時に備えた企業はごく少数です。また、そうした能力を持つ企業は、すでに別の具体的な事業に集中しているかもしれません。私たちのチームには、たまたま時間を合わせて取り組めるメンバーが集まりました。」
「たまたま」です。
-
モデル能力がエージェント開発に適した水準に達したちょうど良いタイミングで気づいたこと（端から端までの大規模モデルを待つ必要がないこと）；
-
問題が「アライメント」にあることに気づいたこと；
-
チャットボットの拡張機能やAIブラウザの開発経験があったこと；
-
「シェルづくり」と称される大規模モデルアプリの開発を通じて、LLMに対する鋭い感覚を維持していたこと；
「バタフライエフェクト」チームは、現在汎用エージェントを生み出すためのすべての要素を備えていました。そのため、業界内で比較的完成度の高い汎用エージェントを実現できたのです。
Manus開発の決断の瞬間について尋ねられたPeak氏は、より詳細を語りました。「起業には『きれいな』ピボットなんてありません。すべてが連続しており、明確な境界線はありません。」
「ある製品を開発しながらも、常に外界の状況を注意深く観察しています。」当時、いくつかの出来事がありました。ブラウザ開発中にエッジ側モデルを試したのですが、ブラウザに求められるシナリオが非常に広範であり、さまざまな機能が必要であることに気づきました。その過程で、基盤モデルの性能向上スピードが加速しており、エージェントとの差は「アライメントの問題」に過ぎないと気づいたのです。外部からは大規模言語モデルが頭打ちになりつつあるように見えるかもしれません。
同時に、外部環境も変化していました。昨年初めにCursorが流行し、続いてWindsurf、Devinへと続きます。これらは同じ流れにあり、エージェントがプログラミング分野で注目され、段階的に普及していったのです。Cursorはプログラマーのコパイロットとして効率を高め、Windsurfでは自動化プロセスが入り込み、ローカルでの自動化能力が強化され、Devinは新たな自動化の高みに達しました。
VCの動向も同様です。昨年と一昨年、YCは二種類の企業に投資しました。一つはクラウド上のブラウザ、例えばBrowser base。もう一つはe2bのような軽量AIサンドボックス仮想マシンです。
これは「モデルのインフラが急速に成熟し、インフラ基盤も急速に整備されつつある」ことを意味しており、さらに外部製品の受け入れ度が高まっているのを見て、「これは全力で取り組む価値のある方向だ」と判断したのです。非常に漸進的で滑らかなプロセスであり、ブラウザ開発で培ったChromiumなどの基盤をシームレスに移行できたことも、「クラウド上でブラウザを動かす」という大胆な選択ができた理由です。
まとめると、「シェルづくり」を通じた需要とモデルに対する鋭い感覚、経験の蓄積が、Manusを生み出しました。Monicaの多くのシーンではモデルの後続訓練が必要でしたが、AIブラウザの実践を通じて「less structure, more intelligence」という最重要教訓を強化し、モデル能力がエージェント開発に適した水準に達しているが、問題はアライメントにあると気づきました。その後、Manusは3ヶ月間で急速に進化しました。
以前、「バタフライエフェクト」チームは「シェルづくり」の価値を疑問視されていました。自社で大規模モデルを開発せず、既存モデルを統合することでMonicaを生み出し、チャット、検索、読書、執筆、翻訳などの機能を統合し、多数のAPI接続によってタスク実行のシーンを統合しました。昨年末にはユーザー数が1000万人に達しました。
今、豆包、夸克、元宝などがそれぞれのMonica類似製品を積極的に展開している中、小さなチームが既存技術を活用して初の汎用消費向けエージェントを生み出した今こそ、「シェル」という概念を再考すべき時です。
「シェルづくり」とは何か？「シェル」とは何か？
肖弘氏の見解では、すべてのブレイクスルーはモデルによってもたらされるものであり、基本的にモデルが先導し、モデルが先に行くのです。「シェル」はモデルの技術的イノベーションを、ユーザーが感知できる形で提示し、そのイノベーションをユーザーが最も感じやすい形にパッケージングすることです。
この定義に基づけば、DeepSeek App（思考チェーン表示を含む）はDeepSeek-R1のシェルであり、CursorはAnthropic Sonnet 3.5のシェル、PerplexityはGPT-4のシェル、ChatGPTはInstructGPTのシェルです。
モデル能力が急速に進化する中で、「そのシェル」も進化しなければなりません。各世代のモデルが進化した後、必ずしもオリジナルメーカーではなく、第三者のメーカーがそのユーザーに感じ取られる価値を提示するのです。CursorがClaude 3.5 Sonnetのユーザー価値を提示したように。
3月5日、Monica.imのリリース2周年の日に、なぜこの数十人のチームが、各種Deep ResearchやOpenAI Operatorを凌駕する製品体験を生み出したのか？その答えは、「シェル」に対する理解と実践にあります。
新しい、エージェント対応モデルの下で、最高の「シェル」を作るには？
Manusの開発者である張涛氏は、「バックエンドから全体のアーキテクチャを見ると、至る所に大量の未完成の作業があり、それら一つひとつが勝敗を分け、製品の姿を変える鍵となる場所です。」と語っています。
チームにとって最大の強みは「イノベーションのスピード（pace of Innovation）」です。アプリもモデルも、すでに相対的に飽和状態にありますが、最後まで生き残れる唯一の核心能力は、速く走ることです。たとえ「データフライホイール」や「ネットワーク効果」が本当に成立するかはまだ検証されていないとしてもです。
「まったく新しい領域では、すべてが未定、すべてが未知です。最も重要なのはイノベーションのスピードであり、さまざまな方向に探求し、試行錯誤しながら正しい道を素早く見つけることです。」Manusチームは、マネジメント理念、組織構造、産業プロセスにおいて非常に柔軟です。新しい機会が現れれば、限られたリソースの中で会社全体の資源を貫通させることができ、非常に高い意思決定スピードを持ち、ミスからのフィードバックにも適応できます。
左から順に「バタフライエフェクト」チーフサイエンティストPeak氏、CEO肖弘氏、製品パートナー張涛氏｜画像出典：ネット
Manusに対する期待について、肖弘氏は「たとえウィンドウ期間が短くても、試す価値はある。」と述べています。過去一年間、彼の思考は大きく変化しました。例えば現在の彼は、「自分が先行していることに気づいたら、もっと過激に、超攻撃的になれ。今振り返れば、2023年のMonicaは攻撃的すぎなかった。」「自分が本当に革新している、リードしているとわかっているなら、攻撃的であれ。」と語っています。
Manusが肖弘氏とそのチームに「1からN」の体験と飛躍をもたらせるかどうかはわかりません。しかし、この「シェル」を最も理解するチームは、心と手を一致させて創造することを信じており、創造がもたらすバタフライエフェクトを信じています。Manusという名前はMITのモットー「Mens et manus」（心と手）に由来し、学ぶだけでなく行動し、現実世界にインパクトを与えることが真の知識であると強調しています。
今後、Manusの背後にあるさらなる成果がオープンソースとして公開されれば、より広範なバタフライエフェクトが引き起こされるでしょう。
TechFlow公式コミュニティへようこそ
Telegram購読グループ：https://t.me/TechFlowDaily
Twitter公式アカウント：https://x.com/TechFlowPost
Twitter英語アカウント：https://x.com/BlockFlow_News
极客公园
