Manus ve Lin Junyang, topluca geri döndü.

Bu makaleyi okumak için 16 Dakika

Bu iki geri dönüş aynı değişime işaret ediyor: AI rekabeti, model yeteneklerinin kendisinden, modellerin araçları nasıl çağırdığına, ortama nasıl uyum sağladığına ve gerçek görevleri nasıl tamamladığına doğru genişliyor.

Orijinal Başlık: "Manus ve Lin Junyang Geri Döndü"
Orijinal Yazar: Joanne, Tencent Technology

12 Ağustos'ta, yapay zeka çevrelerinde daha önce büyük ilgi gören iki öne çıkan proje ve kişi geri dönüşlerini duyurdu.

ABD yerel saatiyle 11 Ağustos'ta, yapay zeka girişimi Manus kullanıcılarına bir bildirim göndererek şirketin "yakında bağımsız bir şirket olarak faaliyetlerine devam edeceğini" duyurdu. Meta'dan ayrılmanın bir parçası olarak, bazı kullanıcıların 29 Aralık 2025 ve sonrasında oluşturduğu veriler, düzenleyici gerekliliklere uygun olarak silinecek.

Şirket bildirimine göre, etkilenen kullanıcıların verilerini 23 Ağustos Singapur saatiyle 07:59'dan önce yedeklemeleri gerekiyor. 23-24 Ağustos tarihleri arasında ilgili veriler silinecek ve etkilenen hesaplara geçici olarak erişilemeyecek. 25 Ağustos Singapur saatiyle 08:00'den itibaren kullanıcılar daha önce yedekledikleri verileri geri yükleyebilecek ve hizmeti yeniden kullanabilecek.

Manus, bu düzenlemenin bir veri ihlali veya güvenlik olayından kaynaklanmadığını, şirketin bağımsız operasyonlara dönüş sürecinde belirli yargı bölgelerindeki düzenleyici gereklilikleri karşılamak için alınan bir önlem olduğunu belirtti. Etkilenmeyen kullanıcıların herhangi bir işlem yapmasına gerek yok ve hizmeti normal şekilde kullanmaya devam edebilirler.

Birkaç saat sonra, bir diğer önemli geri dönüş haberi Lin Junyang'dan geldi. Eski Alibaba Qwen projesi teknik sorumlusu, Şanghay'da dijital dünya ve fiziksel dünya için yeni nesil ajanların araştırılmasına odaklanan bir yapay zeka laboratuvarı olan Pragmatik(p7k) Labs'ı (Yuyong Teknoloji) kurduğunu duyurdu.

Her ikisi de ajan projeleri; biri bir şirketin geri dönüşüyle, diğeri bir teknik sorumlunun yeniden yola çıkışıyla ilgili, ancak ikisi de aynı değişime işaret ediyor: Yapay zeka rekabeti, model yeteneklerinin ötesine geçerek modellerin araçları nasıl çağırdığına, ortamlara nasıl uyum sağladığına ve gerçek görevleri nasıl tamamladığına uzanıyor.

Meta Satın Alma Anlaşması Fesih Aşamasına Girdi

Manus ile Meta arasındaki anlaşma 29 Aralık 2025'te başladı.

O gün Meta, Manus'u satın alma planını duyurdu. 2022'de kurulan şirket, başlangıçta Çin'de gelişti ve ardından Singapur'a taşındı; öncelikli olarak yapay zeka ajan ürünleri geliştiriyor.

İki taraf o dönemde anlaşma tutarını açıklamadı, ancak daha önceki raporlar anlaşmanın yaklaşık 2 milyar dolar büyüklüğünde olduğunu ve çalışan elde tutma düzenlemeleri dahil potansiyel toplam değerin 2,5 milyar dolara ulaşabileceğini gösteriyordu.

Satın alım tamamlandıktan sonra Meta, Manus'un yapay zeka ajan teknolojisini kendi tüketici ve kurumsal ürünlerine uygulamayı ve böylece yapay zeka iş yeteneklerini güçlendirmeyi planlıyor.

Ancak bu işlem daha sonra düzenleyici incelemeye tabi tutuldu.

28 Nisan'da CCTV Haber, büyük ilgi gören Manus birleşme ve satın alma davasının sonuçlandığını bildirdi. Çin Yabancı Yatırım Güvenlik İnceleme Çalışma Mekanizması Ofisi (Ulusal Kalkınma ve Reform Komisyonu), yabancı yatırımın Manus projesini satın almasına ilişkin yasa ve yönetmeliklere uygun olarak yatırım yasağı kararı verdi ve ilgili tarafların bu satın alma işlemini iptal etmesini talep etti.

Bunun ardından Manus ve Meta operasyonel ayrılık sürecini başlattı ve aralarındaki veri paylaşımını durdurdu.

Daha önceki bilgilere göre, iki taraf Mayıs ayında operasyonel düzeyde ayrılığı tamamladı. Şu anda Manus, son aşamadaki veri işleme ve bağımsız operasyon hazırlıklarını tamamlıyor.

Bu veri düzenlemesi esas olarak 29 Aralık 2025 tarihinde ve sonrasında üretilen verileri kapsıyor.

Manus, ilgili veri silme işleminin düzenleyici gereklilikleri karşılamak için yapıldığını belirtti. Şirket, etkilenen kullanıcıların görev kayıtlarını kaydetmelerine yardımcı olmak için veri yedekleme ve kurtarma araçlarını zaten başlattı.

Etkilenen kullanıcılar, yedekleme penceresi süresince birden fazla kez yedekleme yapabilir. Kullanıcı ilk yedeklemeyi tamamladıktan sonra yeni görev verileri üretmeye devam ederse, en güncel verilerin kaydedildiğinden emin olmak için yeniden yedekleme yapması gerekir.

Manus, yedekleme süresi boyunca etkilenen kullanıcılardan ücret alınmayacağını belirtti. Hesap geri yüklendikten sonra şirket ayrıca geri dönüş ödülleri sunacak.

Apple ID veya Facebook hesabıyla kayıt olan kullanıcılar için, Manus'un karşılık gelen e-posta adresine sahip olmaması nedeniyle şirket, kullanıcıların uygulama içi bildirimlere dikkat etmesini hatırlatıyor.

Manus Kurucu Ekibi ve Ürün Yol Haritası

Manus'un arkasındaki şirket, 2022 yılında kurulan Butterfly Effect'tir.

Kurucu Xiao Hong, daha önce uzun süre kurumsal yazılım geliştirme alanında çalıştı. Bilgilere göre, Huazhong Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nde Yazılım Mühendisliği bölümünde okudu ve 2015 yılında mezun olduktan sonra Wuhan Nightingale Technology'yi kurdu. Şirketin WeChat araçları "Yiban Asistan" ve "Weiban Asistan" 2 milyondan fazla ticari kullanıcıya hizmet veriyor.

Butterfly Effect daha sonra, çeşitli dil modeli yeteneklerini entegre eden bir yapay zeka asistan ürünü olan Monica'yı piyasaya sürdü. Manus ise yapay zeka yeteneklerini görev yürütme alanına daha da genişletti.

Manus, genel yapay zeka ajan platformu olarak konumlandırılmıştır; kullanıcılar doğal dil komutlarıyla sistemin bilgi arama, rapor yazma, dosya işleme, kod geliştirme gibi görevleri tamamlamasını sağlayabilir.

Kurucu ortak ve baş bilim insanı Ji Yichao daha önce iPhone tarayıcısı geliştirmiş ve bilgi çıkarma ile arama teknolojilerine odaklanan Peak Labs'ı kurmuştur. Kurucu ortak Zhang Tao daha önce ByteDance ve Guangnian Zhiwai'de ürünle ilgili işlerden sorumluydu.

6 Mart 2025'te Manus resmi olarak halka açıklandı.

Satın alma öncesi hızlı büyüme, gelecekteki hisse yapısı hâlâ belirsiz

Meta tarafından satın alınmadan önce Manus, birden fazla finansman turu tamamlamış ve hızla büyümüştür.

2025'in başlarında şirket, Benchmark'tan 75 milyon dolar finansman almış ve bildirildiğine göre yatırım sonrası değerlemesi yaklaşık 500 milyon dolar olmuştur.

Aralık 2025'te Manus, ürünün piyasaya sürülmesinden sekiz ay sonra yıllık tekrarlayan gelirin 100 milyon doları aştığını ve toplam gelir çalışma oranının 125 milyon dolara ulaştığını belirtmiştir.

Şirket ayrıca platformun toplamda 147 trilyondan fazla token işlediğini ve 80 milyondan fazla sanal bilgisayar oluşturduğunu açıklamıştır.

Meta, Manus'u satın aldığında iki taraf AI ajan işini daha da genişletmeyi umuyordu. Ancak anlaşmanın iptal edilmesiyle birlikte Manus'un gelecekteki hisse yapısı ve finansman düzenlemeleri henüz açıklanmamıştır.

Daha önceki haberlere göre, anlaşmanın iptal sürecinde kurucu ekip, şirket hisselerini geri almak için yaklaşık 1 milyar dolar fon toplamayı araştırmıştır.

Bazı erken dönem yatırımcılar da ilgili tartışmalara katılmıştır; bunlar arasında ZhenFund ve Hony Capital gibi kurumlar yer almaktadır.

Manus, bağımsız operasyonlara döndükten sonra şirketin küresel kullanıcılara hizmet vermeye devam edeceğini ve yeni ürün özellikleri sunmayı planladığını belirtmiştir. Gelecekte AI ajan yeteneklerini daha da geliştirecek ancak belirli bir ürün yol haritası açıklanmamıştır.

Veri depolama açısından Manus, bağımsız operasyonlardan sonra kullanıcı verilerinin Amerika Birleşik Devletleri ve Singapur'da saklanmaya devam edeceğini belirtmiştir.

Model eğitiminden ajan geliştirmeye, Lin Junyang yeni bir keşfe başlıyor

Manus'un bağımsız operasyonlara dönmesi, genel ajan odaklı bu girişimin ürün ve finansman düzenlemelerini bağımsız olarak ayarlama alanını yeniden kazanacağı anlamına geliyor. Aynı gün, daha önce yerli büyük model araştırma ve geliştirmesine liderlik eden bir diğer önemli teknik sorumlu olan Lin Junyang da girişim yönünü ajanlara odaklamıştır.

Lin Junyang, 3 Mart 2026 tarihinde Alibaba'dan ayrıldığını duyurdu. Bu süreçte uzun süre büyük dil modelleri geliştirme çalışmalarında yer aldı ve Qwen serisi modellerin gelişiminde akıl yürütme yetenekleri, ajan eğitimi ve modellerin çevreyle etkileşimi konularına odaklandı.

Akıl yürütme modellerinden ajan sistemlerine geçiş, yapay zeka rekabetinin odağının değişmekte olduğunu gösteriyor. Gelecekteki teknolojik atılımlar yalnızca modellerin kendisinden değil, aynı zamanda modellerin araçlarla, çevreyle ve gerçek dünya görevleriyle nasıl bütünleştiğinden de kaynaklanacak.

Lin Junyang yeni araştırma yönünü ajan sistemlerine odakladı. Pragmatik Labs adı, dilbilimdeki "edimbilim" (Pragmatics) kavramından gelmektedir. Lin Junyang, başlangıçta dilbilim öğrenmesinin nedeninin bir arkadaşının edimbilimi önermesi olduğunu, ardından hesaplamalı dilbilim ve doğal dil işlemeye yöneldiğini açıkladı. "Pragmatik", olayların gerçekleştiği yere geri dönmeyi temsil ederken, aynı zamanda ekibin pragmatizme olan anlayışını da yansıtır; yani AGI'nin nihayetinde gerçek dünyadaki somut sorunları çözmesi gerektiğini ifade eder.

Pragmatik Labs araştırma odağını iki yöne yoğunlaştıracak: dijital ajanlar ve fiziksel ajanlar.

Dijital alanda şirket, bilgi çalışmaları, kurumsal operasyonlar ve sektörel süreçlere yönelik genel amaçlı ajanlar inşa etmeyi ve yapay zekanın daha karmaşık iş görevlerini ele alabilmesini hedefliyor. Fiziksel alanda ise şirket, gerçek ortamlara girebilen, değişime uyum sağlayabilen ve uzun vadeli görevleri yerine getirebilen gömülü zeka sistemlerini araştırıyor.

Pragmatik Labs resmi web sitesinde, yeni nesil ajanların akıl yürütme, araç çağırma, geri bildirimden öğrenme ve eylemleri koordine etme yeteneklerine sahip olması gerektiğini belirtiyor. Geleneksel modellerin temel olarak bilgi üretimine odaklanmasından farklı olarak, ajanların ortamda sürekli çalışması, sonuçlara göre stratejilerini ayarlaması ve uzun vadeli hedefleri tamamlaması gerekiyor.

Bu yön, Lin Junyang'ın daha önce ortaya koyduğu "model eğitimi → ajan eğitimi" görüşüyle tutarlıdır. Ona göre, akıl yürütme modelleri, modellerin yanıt vermeden önce daha etkili iç hesaplamalar yapmasını sağlama sorununu çözerken, ajan sistemleri modellerin gerçek ortamlarda nasıl eylemde bulunacağına odaklanır. Gelecekteki yapay zeka sistemlerinin araç seçimi, görev planlaması, çevresel geri bildirim, hata düzeltme ve çok turlu görev işbirliği gibi sorunları ele alması gerekecek.

Pragmatik Labs şu anda bu yön etrafında yapılanmasını sürdürmekte ve yapay zeka yeteneklerini dijital bilgi işlemeden gerçek dünya görevlerine doğru genişletmeyi umuyor.