Manus 是一款通用型 AI 助手，能將想法轉(zhuǎn)化為行動：不止于思考，更注重成果。Manus 擅長處理工作與生活中的各類任務，在你安心休息的同時，一切都能妥善完成。

Manus 的名字源自拉丁語中“手”的含義，寓意其具備將思維轉(zhuǎn)化為行動的強大能力。不同于常規(guī)的 AI 助手，Manus 不僅限于提供咨詢或答復，它還能直接完成任務的交付。

作為一款“全能 AI 代理”，Manus 能夠獨立完成從簡單查詢到復雜項目的各種任務，無需用戶持續(xù)介入。用戶只需給出簡單的指令，無需具備 AI 專業(yè)知識，便能獲得優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。

“一觸即解決所有問題”的設計理念，讓 Manus 在傳統(tǒng) AI 操作流程中脫穎而出，極大地降低了普通用戶的操作門檻。

1、Manus 核心架構(gòu)剖析

Manus 的架構(gòu)設計充分展現(xiàn)了多智能體系統(tǒng)（Multi-Agent System）的標志性特點，其核心由以下三個主要模塊組成：

第一、規(guī)劃模塊（Planning）

作為 Manus 的"智慧核心"，規(guī)劃模塊負責解析用戶指令，將復雜任務拆分為可操作的步驟，并策劃實施計劃。該模塊使得 Manus 能夠應對抽象的任務描述，并將其轉(zhuǎn)化為具體的行動指令。

該決策中心的主要功能包括：

• 任務的理解與分析
• 任務拆分與優(yōu)先級排序
• 執(zhí)行計劃的制定
• 資源分配與工具選擇
• 語義理解與意圖識別（自然語言理解，NLU）
• 將復雜任務轉(zhuǎn)化為有向無環(huán)圖（DAG）結(jié)構(gòu)
• 異常處理與流程優(yōu)化

第二、記憶模塊（Memory）

記憶模塊賦予了 Manus 存儲和利用歷史數(shù)據(jù)的能力，增強了任務執(zhí)行的連續(xù)性和定制化水平。該模塊負責管理以下三種關(guān)鍵信息：

• 用戶偏好：記錄用戶的習慣和偏好，以實現(xiàn)更個性化的交互
• 歷史交互：存儲過去的對話和任務執(zhí)行歷史，確保上下文的連貫性
• 中間結(jié)果：保留任務執(zhí)行過程中的臨時數(shù)據(jù)，支持復雜任務的逐步完成

以下是構(gòu)建長期記憶體系的示例代碼：

class MemorySystem:
    def __init__(self):
        self.user_profile = UserVector()  # 用戶偏好向量
        self.history_db = ChromaDB()      # 交互歷史數(shù)據(jù)庫
        self.cache = LRUCache()           # 短期記憶緩存

第三、工具使用模塊（Tool Use）

工具使用模塊充當 Manus 的"執(zhí)行臂"，負責實施各種操作。該模塊能夠整合并運用多種工具來完成使命，包括但不限于：

• 網(wǎng)絡搜索與信息檢索
• 數(shù)據(jù)分析與處理
• 編寫并執(zhí)行代碼
• 文檔的生成
• 數(shù)據(jù)的可視化

這種集成多種工具的能力確保了 Manus 能夠應對各式復雜任務，從信息搜集到內(nèi)容創(chuàng)作，再到數(shù)據(jù)分析處理。

第四、技術(shù)架構(gòu)依賴

Manus 強大能力得益于多層次的模型協(xié)作：

• 輕量級模型：負責意圖識別，提供快速響應
• Deepseek-R1：專注于任務規(guī)劃，把控全局策略
• Claude-3.7-sonnet：處理復雜的多模態(tài)任務，提供深度理解能力

2、Manus 運轉(zhuǎn)邏輯與工作流程

Manus 采用多智能體架構(gòu)，在獨立的虛擬環(huán)境中運作。其工作流程可總結(jié)如下：

完整執(zhí)行流程如下所示：

第一、任務接收

用戶提交的任務請求，無論是簡單的查詢還是復雜的項目需求，Manus 都會接收并開始處理。

第二、任務理解

Manus 解析用戶輸入，把握任務的核心和目標。在此階段，記憶模塊提供用戶偏好和交互歷史，以更精確地解讀用戶意圖。

• 利用先進的自然語言處理技術(shù)進行意圖識別和關(guān)鍵詞提取。
• 當需求不明確時，通過對話引導用戶明確目標。
• 支持文本、圖片、文檔等多種輸入方式，增強交互體驗。

第三、任務分解

規(guī)劃模塊自動將復雜任務拆分為多個可執(zhí)行的子任務，并建立任務間的依賴關(guān)系和執(zhí)行順序。

第四、任務初始化與環(huán)境準備

系統(tǒng)為任務執(zhí)行創(chuàng)建獨立的執(zhí)行環(huán)境，確保隔離性和安全性。

第五、執(zhí)行計劃制定

為每個子任務制定執(zhí)行計劃，包括所需的工具和資源。歷史交互記錄用于優(yōu)化執(zhí)行計劃。

第六、自主執(zhí)行

工具使用模塊在虛擬環(huán)境中獨立執(zhí)行子任務，包括信息搜索、數(shù)據(jù)檢索、代碼編寫、文檔生成和數(shù)據(jù)分析可視化等。中間結(jié)果由記憶模塊保存，供后續(xù)使用。

系統(tǒng)協(xié)同：多個專業(yè)化的智能體協(xié)作，各自負責不同的任務。

每個智能體的執(zhí)行結(jié)果都保存在任務目錄中，確保可追溯性。

class SearchAgent:

def execute(self, task):

    # 調(diào)用搜索 API

    results = search_api.query(task.keywords)

    

    # 模擬瀏覽器行為

    browser = HeadlessBrowser()

    for result in results:

        content = browser.visit(result.url)

        if self.validate_content(content):

            self.save_result(content)

• Search Agent 負責網(wǎng)絡信息搜索
• Code Agent 代碼智能體處理代碼生成和執(zhí)行
• Data Analysis Agent 進行數(shù)據(jù)分析

第七、動態(tài)質(zhì)量檢測

質(zhì)量檢查函數(shù)確保結(jié)果可靠性：

def quality_check(result):
  if result.confidence < 0.7:
    trigger_self_correction()
  return generate_validation_report()

第八、結(jié)果整合

將子任務的結(jié)果合并為最終輸出，確保內(nèi)容的連貫性和完整性。

• 智能合并所有智能體的執(zhí)行結(jié)果，消除冗余和矛盾。
• 生成易于用戶理解的多模態(tài)輸出，確保內(nèi)容的可理解性和實用性。

第九、結(jié)果交付

向用戶提供完整的任務成果，可能包括報告、分析、代碼、圖表等格式。

第十、用戶反饋與學習

用戶對結(jié)果進行反饋，記憶模塊記錄這些反饋，用于提升未來任務的執(zhí)行效果。通過模型微調(diào)，系統(tǒng)性能得到持續(xù)增強。

Multi-Agent 系統(tǒng)代表了 AI 發(fā)展的前沿方向，Manus 等產(chǎn)品的出現(xiàn)正是這一趨勢的生動體現(xiàn)。雖然這類系統(tǒng)仍面臨計算成本和任務準確性的挑戰(zhàn)，但其協(xié)同智能的潛力不可估量。

未來，隨著模型效率的優(yōu)化和任務執(zhí)行可靠性的提升，我們將看到更多"Leave it to Agent"的應用場景，真正實現(xiàn) AI 從思考到行動的無縫銜接。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號玄姐聊AGI  作者：玄姐

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