在这个主打“忘却代码存在，靠与AI对话创作式编程”的赛道中，跑出了全球增速最快的AI独角兽，ARR（年化收入）已达1亿美金的Lovable。
在国内，入局Vibe Coding的明星创业者众多。不过，隐形冠军却出自一家深圳公司，DeepWisdom。
提起DeepWisdom，你可能会觉得稍显陌生，但从中却诞生了近几年国内最知名的几个爆款开源项目：
旗下2025年2月发布的多智能体Vibe Codin品MetaGPT-X（简称“MGX”），0投放，却在发布一个月实现了全球50万注册用户、100万美金ARR的成绩。
上线个月以来，MGX依然保持稳定的增速。官方多个方面数据显示，截至2025年9月，MGX的月访问量已达到120万，每天生成应用数量超越1万。
DeepWisdom创始人兼CEO吴承霖对我们透露，MGX是目前国内Vibe Coding领域用户顶级规模的产品。
《智能涌现》获悉，2025年上半年，DeepWisdom连续完成了由蚂蚁集团、凯辉基金、锦秋基金、BV百度风投、概念基金等机构投资的两轮融资，折合约2.2亿元。
其实，在2024年之前，商业化和漂亮的收入数据，都不是DeepWisdom的核心目标。
比起一个商业化的公司，DeepWisdom的气质，更像是高校的实验室。内部鼓励发论文，对几乎所有成员开放核心代码，也组织过数十场有关Self-play（自我博弈）和Reward Model（奖励模型）的分享会。
吴承霖信奉“学术循环”的理念——只有经过持续的学术积累和突破，才可以获得爆发性的成功。比如DeepSeek，假如没有此前MLA、新MoE架构、self-play等一系列创新，就不会有R1的突破。
两年以来，他也保持着高强度的论文阅读习惯。这期间，他扫完了Arivix上近20万篇论文，着重梳理了其中2100篇，并标记了不到300篇重要研究。
“你一定要明白世界发生了什么，以及什么样的事情是重要的。”吴承霖告诉《智能涌现》，“只要做重要的事，沿着规划走，产品达成100万美金ARR不是难事。”
对DeepWisdom而言，做出能给用户所带来完整商业闭环的AI Coding工具，是当下最重要的事。
此前，吴承霖在华为、腾讯等公司有过十亿级用户、千亿级数据的大规模复杂AI落地经验。2019年成立DeepWisdom后，他先是做了不少B端的AI Infra和机器自动化定制项目。
在这一过程中，他从定制化的累活中趟出的路径是：用AI Coding解决彻底的定制化；更进一步，AI Coding工具的角色不仅是工程师，而是一家能帮助用户商业化变现的公司。
为此，从开源的MetaGPT，到MGX，DeepWisdom都设计了一套多智能体框架，让承担调研、产品经理、工程师等不一样的角色的Agent相互配合，找到一套合适的SOP，并不断自我反馈和迭代。
相较于竞品，吴承霖告诉我们，Atoms不像别的产品，只能生成“玩具”，而是内嵌了登录、数据库、用户认证、部署、支付等系统，5分钟就可以交付能直接上线运营的完整网站。
另一个优势，则在于Atoms的超高的性价比。Atoms可以用20%的成本，达到超过市场竞品45%的效果，性价比高于Lovable、Replit等竞品。“用户依然是价格敏感的。”吴承霖表示。
当下，AI Coding赛道火热，但大多产品依然被诟病为“玩具”，重点是生成的产品，还无法端到端实现前后端开放，也无法打通第三方支付等系统。
这就导致，大多Coding应用生成的是“预览版”的单一网页，没办法做到为用户实现真正的提效和获利。
通过内置的后端、数据库、用户认证、安全支付等，Atoms开发的是可直接上线运营的产品。
具体到效果，多智能体的架构，能够让Atoms通过自然语言，实现“需求调研—需求文档定义-原型设计-代码开发-数据分析爬取“等完整的产品研究开发、交付流程。
在一个典型的开发流程中，Atoms会调用调研智能体（信息搜集）、产品经理智能体（撰写需求、功能对比文档）、架构师智能体（撰写技术文档）、工程师智能体（网络站点开发）、数据分析智能体（数据爬取与分析）。
△用Atoms搭建的在线课程平台，配备视频课程、可下载相关资源和学生进度追踪功能。网址：
多智能体协作的优势，还体现在能够解决AI Codin品的三个卡点：从市场到用户数据的深度调研、复杂功能支持、产品自动化测试反馈。
比如，为满足产品开发前后期的深度调研需求，DeepWisdom开发了一款名为“Iris”的研究Agent，能按照每个用户研究主题形成摘要/音频、数据图表、社会化媒体内容/应用等形式的完整调研报告。
除了通过内嵌Stripe等第三方支付能力解决产品的付款问题，Atoms还内嵌了一个名为“Sarah”的SEO Agent。简单而言，Sarah就是一个SEO专家。通过为用户搭建的产品构建自动化的SEO策略，Sarah能够在一定程度上帮助产品获得搜索引擎的自然流量。
因此，通过Atoms构建的产品，可以直接上线运营，并且实现获利和自动化增长。
在DeepWisdom内部，围绕智能体，学术研究、开源、闭源商业化形成了一个闭环。
截至目前，DeepWisdom已经向计算机领域的顶级会议NeurIPS投稿了9篇论文，中稿了5篇。在最具含金量的Oral（作汇报）环节中，DeepWisdom入选了3篇论文。
通过学术研究，DeepWisdom形成了一条构建下一代Agent的思路：
通过多智能体的动态分工和合理路由，像人类项目管理流程那样形成合适的SOP，同时逐步补齐自我评估、记忆管理和跨环境操作等关键能力。
后来，无论是DeepWisdom推出的第一代商业化产品MGX，还是爆火的OpenManus，都是在多智能体协作的思路下实现的。
如今发布的产品Atoms，也是在多智能体的框架下，通过多智能体团队的协作，来实现产品经营的全流程，包括市场调查与研究、全栈开发（包括用户认证、支付、数据库后端能力）、部署运维、产品营销 ，数据分析等环节。
△Atoms在开发产品过程中调用了7个角色不同的Agent。图源：Atoms官网
早期，DeepWisdom在2023年6月开源的智能体框架MetaGPT，就初步验证了多智能体协作、SOP管理理念在编程上的可行性。这一项目发布后，不仅在GitHub上获得了58.8k的stars，还为DeepWidsom社区带来上万的新成员。
鲜为人知的是，比Manus几乎早了一整年，吴承霖和阿里通义千问技术负责人林俊旸，就推动了一项名为OpenDevin的开源Coding Agent项目，也就是后来在GitHub上获得超6万star的OpenHands依托的开源框架。
这一项目的基础，也让DeepWisdom的几名实习生，半夜花了三个小时就复刻出了Manus。
吴承霖回忆，彼时公司的融资还没到位，账上现金流吃紧，连服务器和大语言模型都是找UCloud和AWS赊账的。MGX的宣发基本上没有预算，全靠成员剪辑宣传视频和社区成员转发。
但此前积累的口碑，让MGX的增长产生了超乎预期的效果——上线投放的前提下，ARR（年化收入）靠订阅就突破了100万美元。吴承霖对我们透露，上线一年以来，MGX的ARR还在稳步增长。
将一款具有50多万用户的产品改名，无疑有巨大的风险。但吴承霖认为，在英语语境下，MGX的发音对普通用户而言并不友好，改名为“Atoms”，更易于C端的传播。
至于超高的性价比的迭代方向，源自最为朴素的产品观：能把握用户心智的产品，一是帮助用户赚钱获利，二要多快好省。
官方测评结果为，Atoms在任意成本下，都能实现优于Lovable、Replit等竞品的效果。
超高的性价比的实现，源于通过DeepSeek、Qwen等多个开源模型组合的效果优化。吴承霖告诉我们，这证明了在现阶段，闭源模型还无法与开源模型拉开绝对的差距，“Claude的效果不是最优的”。
△在花费同等成本的情况下，Atoms的性能优于竞品。图源：DeepWisdom
通过打造高性价比和“一站到位”的开发流程，Atoms让“编程小白”等更多的普通人，也能释放自己的开发、经营需求，并从中获得回报。
让DeepWisdom团队印象非常深刻的Atoms用户，是一名加拿大的修车工人。这名没有编程背景的普通蓝领，下班后用手机在Atoms上，就开发了一款包含剧情的2D机器人对战游戏。
如今，他在Discord上建立了一个15-20名测试玩家的游戏社区，持续收集反馈，并且不断迭代。
比起商业化和产品数据，吴承霖最有心得、花费大量时间推演思考的，反而是AI时代公司的组织形式。
在组织团队的过程中，DeepWisdom一个识的观点是：“一人公司”“十人公司”在当下AI赛道的高强度竞争中，大概率并不占有优势。
当下，Midjourney（初始团队规模11人）、Cal AI（初始团队规模4人）、OpenArt（约10人）等明星AI公司的增长神线人规模左右的“微型公司”，成为AI创业的主流叙事——
随着AI工具的普及，业内普遍相信，靠10人的规模，创业团队能干20人，甚至50人的活。
但吴承霖不止一次在公开场合提到，当每个人拥有计算机时，就等于无人拥有计算机。他在2025年的外滩大会上表示：“AI赋能意味着‘卷度’只会上升，不会下降。AI勇于探索商业模式的公司会更卷。”
他对《智能涌现》举了个例子：当下最火的瑞典AI Coding公司Lovable，规模从2024年末的15人，在2025年6月迅速增加到45人，近8个月的时间扩张到了3倍。
与此同时，Lovable高强度的工作节奏也与北欧work-life balance的文化大相径庭——吴承霖告诉我们，“996”才是Lovable的常态。
“卷”和“高速扩张”，是AI创业小团队面对高压竞争、保持产品高速迭代的一个选择。比如，Lovable几乎保持着一周3个features的迭代速度。
DeepWisdom不执着于规模的小——公司已有80多人，并在持续扩充，预计在2025年底扩张至100-120人。
在之前的工作经历中，吴承霖发现，分工的难度，会给组织带来很高的隐形成本：“有的公司可能白天传递需求、相互吵8个小时的架，到了晚上才写2个小时代码，80%都是沟通成本。”
当下用AI管理团队的“尖子生”，是美国大模型独角兽Anthropic（旗下大模型为Claude）。
Anthropic官方网站发布的“Anthropic团队怎么样去使用Claude Code”一文提到，员工的每个项目都会伴随着AI搭档的跟进。
比如，Data Infrastructure团队在每个任务结束后，都会要求Claude总结成果并提出优化建议，形成反馈循环；没有机器学习背景的推理小组成员，也能依靠Claude来结束特定模型的功能，将研究时间缩短了80%。
更进一步，随着记忆能力的提升，和对足够工作、员工个人（性格、能力等）数据的学习积累，吴承霖认为，AI的角色会是团队的管理者：
“AI将识别你所有的历史行为，识别你的技能体系，判定你的舒适区，再给你派超出舒适区一点点的任务——它能比人类构建出最高效的团队运作模式。”
不过，在AI能力尚且无法达到“管理者”标准的当下，吴承霖觉得，团队需要更多融汇算法、产品、工程等能力的“通才”，去弥补协作中的隐形成本。
在DeepWisdom内部，不到15名最核心的“通才”员工，组成了一个名为“ROOT”的组织。在计算机系统中，ROOT指代的是拥有最高权限的账户。
这个颇具实验性的组织，没有产品经理、算法工程师之类的职权划分，而是需要负责从前端、后端，到算法、测试的全栈开发，目的是避免传统分工中冗长的需求传递。
为了筛选人才，不同于标准招聘流程，DeepWisdom的多数核心成员，来自用户社区，以及吴承霖发起的Mini Hackathon。
在他看来，用户在产品实操中的表现，比简历更能直观体现出员工在产品全栈开发中展现的“通才”能力，还有“Critical Thinking”和“Motivation”，他最看重的两种员工素质。
让吴承霖印象非常深刻的，是一名通过Mini Hackathon选拔，并参与公司绝大研究工作的成员。在加入DeepWisdom之前，甚至不会写代码，但在Mini Hackathon中思维非常活跃。
“我们从Mini Hackathon中招的几名人才，效果是所有员工中最好的。”吴承霖告诉我们，“但他们和早期的OpenAI团队一样，背景都不是主流意义上最好的。”
增添一些玄学的力量外，吴承霖告诉我们，这一栋写字楼与斯坦福大学仅有一墙之隔，团队来到硅谷的最大的目的，是找到更多来自全球的“通才”：
寒冬来临，气温骤降许多人出现鼻塞、流涕等感冒症状检查后却发现感染的既非流感也非呼吸道合胞病毒而是鼻病毒。鼻病毒感染率上升洛阳卫生健康委提醒：科学预防是关键日前，全国门急诊流感样病例中鼻病毒检验测试阳性率持续上升，成为冬季呼吸道疾病主要病原体之一。
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