Woofun AI 關注到，Manus 與林俊暘的動向共同指向 AI 智能體領域的深層重構。隨着 Manus 從 Meta 剝離迴歸獨立，以及前阿里巴巴 Qwen 技術負責人林俊暘投身智能體創業，行業焦點正從單純的模型參數競賽，轉向模型如何調用工具、適應環境並執行復雜任務的實戰能力。

這一轉變不僅重塑了創業公司的戰略路徑，也預示着通用人工智能（AGI）落地場景的根本性遷移。

Manus 恢復獨立運營的具體時間表已明確。美國當地時間 8 月 11 日，Manus 向用戶發佈通知，宣佈將很快恢復爲獨立公司運營。作爲與 Meta 分離的關鍵環節，部分用戶在 2025 年 12 月 29 日及之後產生的數據，需按監管要求刪除。受影響用戶須在 8 月 23 日新加坡時間 7 點 59 分前完成備份，8 月 23 日至 8 月 24 日期間數據將被刪除且賬戶暫時不可用。8 月 25 日新加坡時間 8 點起，用戶可恢復備份數據並重新使用服務。Manus 強調，此舉非因數據泄露，而是爲滿足特定司法轄區監管要求。未受影響用戶無需操作。對於使用 Apple ID 或 Facebook 賬戶註冊的用戶，因可能缺乏對應郵箱，Manus 提醒其關注應用內通知。

此外，Manus 推出免費備份與恢復工具，允許用戶在窗口期多次備份，若首次備份後產生新數據需重新備份以確保完整性。恢復賬戶後，公司還將提供迴歸獎勵。

Manus 與 Meta 的交易始末充滿波折。2025 年 12 月 29 日，Meta 宣佈計劃收購 Manus。Manus 成立於 2022 年，最初在中國發展，後遷至新加坡，主營 AI 智能體產品。交易規模約 20 億美元，含員工留任安排在內的潛在總價值達 25 億美元。Meta 意圖將 Manus 技術應用於消費級與企業級產品。

然而，4 月 28 日，央視新聞援引中國外商投資安全審查工作機制辦公室（國家發展改革委）消息，稱依法禁止外資收購 Manus，要求撤銷交易。此後，雙方推進運營分離並停止數據共享，5 月份完成運營層面分離。

目前，Manus 正進行最後階段的數據處理與獨立運營準備。此次數據刪除旨在滿足監管要求，Manus 已提供備份工具協助用戶保存任務記錄。

Woofun AI 整理數據顯示，Manus 的團隊背景與融資歷程同樣引人注目。其背後公司爲 Butterfly Effect，成立於 2022 年。創始人肖弘畢業於華中科技大學軟件工程專業，2015 年創辦武漢夜鶯科技，旗下"壹伴助手"和"微伴助手"服務超 200 萬商業用戶。Butterfly Effect 隨後推出 Monica，一款整合多語言模型能力的 AI 助手。

Manus 則定位爲通用 AI 智能體平臺，支持自然語言指令完成搜索、報告、代碼等任務。聯合創始人季逸超曾開發 iPhone 瀏覽器並創辦 Peak Labs，專注信息提取；張濤曾任字節跳動與光年之外產品負責人。2025 年 3 月 6 日，Manus 正式發佈。此前，Manus 從 Benchmark 獲 7500 萬美元融資，投後估值約 5 億美元。

2025 年 12 月，Manus 披露產品上線八個月後，年化經常性收入超 1 億美元，總營收運行率達 1.25 億美元，累計處理超 147 萬億個 token，創建超 8000 萬臺虛擬計算機。Meta 收購時，雙方希望擴大智能體業務，但交易解除後，Manus 股權結構與融資安排未定。創始團隊曾探索籌集約 10 億美元回購股份，真格基金、弘毅投資等早期投資者參與討論。Manus 表示，獨立後將繼續全球服務，提升智能體能力，數據存儲於美國和新加坡。

林俊暘的創業動機與理念同樣聚焦智能體。2026 年 3 月 3 日，林俊暘宣佈從阿里巴巴卸任。此前，他長期主導 Qwen 系列模型研發，關注推理能力、智能體訓練及模型與環境交互。他創辦 Pragmatik(p7k) Labs（語用科技），名稱源於語言學中的"語用學"（Pragmatics）。林俊暘解釋，"Pragmatik"代表回到事情發生的地方，體現團隊對實用主義的理解，即 AGI 需解決真實世界問題。從推理模型走向智能體系統，意味着 AI 競爭重點從模型本身轉向模型與工具、環境及現實任務的結合。

Pragmatik Labs 的研究方向涵蓋數字與物理智能體。在數字領域，公司構建面向知識工作、企業運營和行業流程的通用智能體，處理複雜任務。在物理領域，探索能進入現實環境、適應變化並執行長期任務的具身智能系統。官網指出，下一代智能體需具備推理、工具調用、從反饋中學習及協調行動能力。與傳統模型生成信息不同，智能體需在環境中持續運行，根據結果調整策略並完成長期目標。這與林俊暘"訓練模型 → 訓練智能體"觀點一致：推理模型優化內部計算，智能體系統關注真實環境中的行動。未來 AI 系統需處理工具選擇、任務規劃、環境反饋、失敗修正及多輪協作。Pragmatik Labs 正圍繞此方向佈局，將 AI 能力從數字信息處理延伸至現實世界任務。這是繼大模型參數競賽後，AI 產業向具身智能與實用主義落地的關鍵轉折。