Manus工作原理大揭秘:下一代AI Agent的多智能体架构设计

B站影视 电影资讯 2025-03-14 08:56 1

摘要:昨晚科技圈炸锅了!AI智能体Manus突然杀出,瞬间引爆整个科技圈。现在所有AI爱好者都在抢破头要Manus邀请码,闲鱼上已经炒到从999块到五万块都有。这波热潮说白了,就是大伙儿都盼着下一代AI交互方式赶紧到来。

昨晚科技圈炸锅了!AI智能体Manus突然杀出,瞬间引爆整个科技圈。现在所有AI爱好者都在抢破头要Manus邀请码,闲鱼上已经炒到从999块到五万块都有。这波热潮说白了,就是大伙儿都盼着下一代AI交互方式赶紧到来。

Manus这个全能AI助手可不简单,它架起了思考和行动之间的桥梁——不光是会动脑子,真能把事情办成。甭管是工作还是生活琐事,你睡觉的时候它都能妥妥搞定。这种"把事情交给Manus"的操作,就是多智能体系统最好的证明。

这篇文章根据公开资料,对Manus的工作流程做了些推测和分析,主要想帮大家搞懂基于多智能体的系统到底是咋工作的。

Manus是个完全独立行动的AI助手,能搞定各种复杂多变的活儿。它的名字取自拉丁语里的"手",意思就是能把你的想法变成实际行动。和那些只会动嘴皮子的传统AI不同,Manus不光能给你出主意,还能直接给你最终成果。

作为"全能型AI管家",Manus自己就能包办大小事务——从简单查询到复杂项目,不用你一直盯着。你只要随便输入个简单指令,就算完全不懂AI知识,也能拿到专业级的结果。

这种"一句话解决所有问题"的设计理念,让它和传统AI的工作流程完全不一样,普通人用起来特别顺手。

Manus的架构设计充分体现了多智能体系统的特点,主要靠三大模块组成:

规划模块就相当于Manus的"大脑",专门用来搞清楚用户到底想要什么。它能把复杂的任务拆分成一个个能实际操作的小步骤,再把这些步骤安排得明明白白,形成一个具体的执行方案。有了这个模块,Manus就能看懂那些抽象的任务要求,然后把它们变成实实在在的行动步骤。

l作为系统的决策中枢,规划模块实现:

l任务理解与分析

l任务分解与优先级排序

l执行计划制定

l资源分配与工具选择

l语义理解与意图识别(NLU)

l复杂任务分解为DAG结构

l异常处理与流程优化

记忆模块让Manus可以记住并运用历史信息,这样处理任务时会更连贯、更懂你。这个模块主要管着三样重要信息:

l用户偏好:记录你的习惯和喜好,让后续互动更贴心

l历史交互:存着之前所有的对话和任务记录,保证每次交流都能接上话茬

l中间结果:把任务过程中产生的临时数据存好,方便复杂任务一步步完成

打造长期记忆系统:

class MemorySystem: def __init__(self): self.user_profile = UserVector # 用户偏好向量 self.history_db = ChromaDB # 交互历史数据库 self.cache = LRUCache # 短期记忆缓存

工具使用模块就像是Manus的"手",专门负责实际操作。它能调用各种工具来搞定任务,比如说下面这些:

网络搜索与信息检索数据分析与处理代码编写与执行文档生成数据可视化

有了这种整合多种工具的能力,Manus就能轻松应对各种复杂工作,不管是收集信息、制作内容,还是分析数据都不在话下。

Multi-Agent 系统:智能协作的奥秘

多智能体系统(简称MAS)其实就是一群能互相交流的智能体。每个智能体都像个小能手,能自己感知环境、学习模型、做决策然后行动。这些智能体可以是软件程序、机器人、无人机,也可以是传感器、人类,或者是这些的组合体。

在典型的多智能体架构里,每个成员都有自己拿手的本事和目标。比方说,一个系统里可能有专门负责内容摘要的、擅长翻译的、搞内容生成的智能体。大家通过共享信息、分工合作,就能处理更复杂的事情,工作效率也更高。

运转逻辑与工作流程

Manus用的是多代理架构(Multiple Agent Architecture),跑在独立的虚拟环境里。它的大致工作流程可以这么理解:

完整执行流程

1.接收任务:用户通过聊天框提交需求,不管是简单查个资料还是复杂项目需求,Manus都能接单处理。

2.理解需求:Manus会仔细分析用户的需求,搞明白任务核心目标。这时候记忆模块会提供用户偏好和历史记录,就像贴心小秘书帮忙解读用户真实想法。

用上先进的自然语言处理技术,精准抓取关键词和用户意图如果用户需求不太明确,系统会通过对话方式引导用户理清目标支持传文字、发图片、丢文档等多种方式,让交流更顺畅

3.任务分解:规划模块会把复杂任务自动拆成多个能直接执行的小任务,同时理清各个任务之间的依赖关系和先后顺序。

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4.任务初始化与环境准备:为了确保任务执行时互不干扰且安全,系统会单独搭建独立的运行环境。

# 创建任务目录结构mkdir -p {task_id}/docker run -d --name task_{task_id} task_image

5.执行计划制定:给每个小任务制定具体行动计划,明确要用哪些工具和资源。这时候会参考之前的操作记录,帮助把计划调整得更合理。

6.自主执行:工具模块会在虚拟环境里自动处理各个小任务,比如查资料、找数据、写代码、生成文档还有做数据分析和图表。过程中产生的中间结果都会被记忆模块存起来,方便后面步骤使用。

系统用了多个专门的Agent一起干活,分工明确:

每个Agent干完活的结果都会存到任务文件夹里,方便以后查看和追踪:

class SearchAgent: def execute(self, task): # 调用搜索 API results = search_api.query(task.keywords) # 模拟浏览器行为 browser = HeadlessBrowser for result in results: content = browser.visit(result.url) if self.validate_content(content): self.save_result(content)

lSearch Agent:专门负责上网搜资料,帮您快速找到最新鲜、最相关的信息。它能聪明地结合关键词搜索和语义理解两种方式,就像人脑一样灵活查询

lCode Agent:这是您的智能编程助手,专门负责写代码和运行代码,帮您搞定各种自动化操作。无论Python、JavaScript还是SQL,它都能轻松驾驭

lData Analysis Agent:专门做数据分析,帮您从海量数据里挖出有价值的信息。内置Pandas数据处理和Matplotlib图表绘制功能,让数据自己会说话

7.动态质量检测:

def quality_check(result): if result.confidence

8.结果整合:把各个子任务的结果拼装成最终成果,保持前后内容衔接自然、逻辑通顺。

把各个Agent的执行结果汇总起来,智能处理重复内容和矛盾点

最终生成用户一看就懂的多形式成果,保证内容既好理解又实用

9.结果交付:把完整任务成果交到用户手上,可能是分析报告、程序代码、数据图表这些具体形式。

10.用户反馈与学习:用户拿到结果后要给反馈意见,系统会记在小本本上用来优化后续任务。持续优化模型参数,让整个系统越用越聪明。

技术特点与创新

Manus有几个看家本领,让它在一众AI代理里特别抢眼:

自主规划能力

这哥们儿能自己动脑筋做计划,把任务安排得明明白白,这跟以前的工具完全不是一个档次。在GAIA测试(专门考察AI助手解决现实问题能力的擂台)上,Manus直接刷出了SOTA成绩,搞定率直接飙到94%。

上下文理解

就算你说得模棱两可,它也能秒懂你要啥。比如说你随便形容个视频内容,它立马就能在平台上给你扒拉出对应的链接。最绝的是能陪你连续聊上十几轮都不在话下。

多代理协作

学着Anthropic那套计算机用法,Manus搞了个多代理系统。每个模块都在独立的虚拟机里干活,配合起来那叫一个默契,再复杂的任务都能拆解得开。

工具集成

搜资料、搞数据分析、写代码这些技能它都玩得转,效率直接翻倍。从找信息到做内容再到处理数据,啥活都能接。最棒的是还能自己开发专属插件,想加什么功能随你便。

安全隔离

采用gVisor沙箱技术,给任务执行上了双保险,既安全又稳当

其他技术优势

1.独立空间运行任务,安全稳定双保险

2.智能体模块化设计,想加功能就加

3.任务调度有智慧,榨干每一分计算资源

未来优化方向

1.任务关联升级成DAG流程图,搞定烧脑任务流程

2.加入自动质检关卡,让结果靠谱度飙升

3.探索人机协作新模式,把人类智慧和AI速度完美结合

技术架构依赖

这个系统之所以厉害,是因为它让不同级别的模型分工合作:

1.轻量级模型:专门负责理解你的需求,反应特别快

2.Deepseek-r1:就像指挥官,统筹安排每一步该怎么做

3.Claude-3.7-sonnet:专门处理那些需要同时理解文字、图片等复杂任务,能深入理解问题

与传统AI助手的差异对比

+ 端到端任务交付:不仅提供建议,还能直接执行任务并交付结果
+ 任务分解能力:能够将复杂任务分解为可管理的步骤
+ 工具使用能力:能够调用和使用各种工具完成任务
+ 动态环境适应能力:能够根据任务需求调整执行策略
+ 长期记忆保持:能够记住用户偏好和历史交互,提供个性化体验
+ 结果导向:注重交付完整的任务结果,而非仅提供信息
- 单次交互模式:传统AI主要停留在"对话"层面
- 静态响应机制:缺乏自主执行能力
- 无状态设计:每次对话独立,缺乏连续性

Multi-Agent 系统代表了 AI 发展的前沿方向,Manus 等产品的出现正是这一趋势的生动体现。虽然这类系统仍面临计算成本和任务准确性的挑战,但其协同智能的潜力不可估量。

未来,随着模型效率的优化和任务执行可靠性的提升,我们将看到更多"Leave it to Agent"的应用场景,真正实现 AI 从思考到行动的无缝衔接。

来源:散文随风想

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