Manus AI ：如何讓AI從 "動口" 到 "動手" 的多智能體架構！ 原創
你是否曾被堆積如山的任務壓得喘不過氣，滿心渴望能有一雙額外的手來幫你搞定一切？要是能把這些任務扔出去，不用一直守在屏幕前就能拿到結果，那該多好啊！現在，Manus正憑借其輕松處理各種常規任務的能力，吸引著全球目光。在短短時間內，它就掀起了不小的波瀾，甚至有人將其稱作AI領域的“第二個DeepSeek時刻”。Manus的邀請碼在二手交易平臺上的價格被炒至 999 元到 10 萬元不等，足見大家對這款下一代 AI 智能體的期待。DeepSeek在推動開源AI用于編程和解決問題方面留下了濃墨重彩的一筆，而Manus AI則更進一步，專注于自主性，能夠獨立管理數據分析、內容創作、項目規劃等各類任務。
一、Manus AI究竟是什么？
Manus AI可不是一般的聊天機器人或工作流助手，它旨在彌合想法與行動之間的鴻溝。大多數AI工具，比如OpenAI的GPT 4o，在生成文本、回答問題或頭腦風暴方面表現出色，可Manus的能力遠不止于此。它能端到端地完成任務，在云端異步運行。你給它布置個任務，合上筆記本電腦，等活兒干完了，就能收到通知。
比如說，你需要篩選簡歷，Manus能解壓文件，逐份閱讀每份簡歷，提取關鍵信息，甚至給候選人排名，全程都不需要你時刻盯著。要是你更想要一份電子表格，Manus也能滿足你，而且隨著時間推移，它會根據你的偏好不斷學習，每次執行任務都能變得更高效。
二、Manus AI的關鍵特性與強大能力
（一）自主任務執行
Manus AI可以獨立完成像撰寫報告、創建電子表格、數據分析這類復雜任務，并且它能異步工作，就算你的設備關機了，任務也會繼續運行。想象一下，你晚上睡覺前給它布置了數據分析任務，第二天早上一睜眼，結果就已經在等著你了，是不是超酷！
（二）多模態能力
它能夠處理和生成文本、圖像以及代碼，這一特性讓它在各種應用場景中都能大顯身手。不管是設計海報、編寫代碼，還是創作文章，Manus都能應對自如。比如說，你要做一個產品宣傳海報，Manus既能幫你構思文案，又能生成配圖，一站式服務搞定宣傳材料。
（三）先進工具集成
Manus AI能與網頁瀏覽器、代碼編輯器、數據庫等外部工具集成，這樣它就能獲取實時信息，實現工作流程自動化。假如你要做一個市場調研，它可以直接在網頁上搜索最新的行業數據，在數據庫里調取過往市場動態，然后利用代碼編輯器進行數據分析，整個調研過程一氣呵成。
（四）自適應學習
通過與用戶的交互，AI不斷學習，隨著時間的推移，它會優化自身流程，為用戶提供個性化且高效的結果。每次你使用Manus，它都會悄悄記住你的習慣和偏好，下次為你服務時就更貼心了。就像你每次篩選簡歷都側重某些特定技能，Manus下次篩選時就會自動把具備這些技能的候選人排在前面。
三、人們對Manus AI的反應如何？
Manus AI在GAIA基準測試中的表現可謂驚艷。GAIA基準測試由Meta AI、Hugging Face和AutoGPT團隊開發，是一項全面評估AI在現實世界中解決問題能力的測試，它涵蓋了邏輯推理、多模態輸入處理以及有效工具使用等方面，在AI領域備受尊崇。據報道，Manus AI在GAIA測試中取得了領先的成績，超越了OpenAI的GPT 4o和微軟的AI系統等一眾領先模型。下面是Manus AI與其他頂尖AI模型在GAIA基準測試中的性能對比：
從對比中可以清晰地看到，Manus AI在各項測試指標中都有著出色的表現，這也難怪它能迅速在AI圈引發熱議，吸引眾多人的關注與期待。
四、怎樣才能用上Manus AI？
目前Manus AI處于有限的beta測試階段，需要邀請碼才能使用。下面給大家分享一個簡單的申請使用指南：
- 訪問官方網站：打開瀏覽器，輸入manus.im，這是由中國AI初創公司Monica開發的Manus官方平臺。
- 加入等待名單：在網站首頁找到“Get Started”或者“Apply for Access”按鈕，點擊進入申請頁面。
- 登錄賬號：使用你的谷歌或蘋果賬號登錄，目前可能暫不支持其他郵箱登錄方式。
- 提交申請：在申請表格中填寫你的郵箱地址，并詳細說明你打算如何使用Manus，比如你要進行數據分析、旅行規劃或者內容創作等。這里一定要詳細，因為團隊會根據使用案例來優先處理申請，你提供的信息越詳細，獲得邀請碼的機會就越大。
- 等待邀請碼：提交申請后，要定期查看郵箱，等待邀請碼的到來。由于申請人數眾多，可能需要一些時間，有些用戶在社交平臺X上反饋，他們等了幾天甚至幾周才收到邀請碼。
- 激活賬號：一旦收到邀請碼，再次訪問manus.im，在指定位置輸入邀請碼，然后按照提示設置賬號，設置完成后就可以盡情使用Manus啦！
五、Manus AI的實際應用案例
（一）簡歷篩選
用戶需求：“Screen these 15 resumes and rank the top candidates based on experience and skills.”（篩選這15份簡歷，并根據經驗和技能對頂尖候選人進行排名。）Manus輸出：一份排名列表，附帶候選人資料以及一份電子表格，清晰明了地呈現篩選結果，幫助招聘人員快速鎖定合適人選。
（二）房地產研究
用戶需求：“Find properties in New York under $500,000 in safe neighborhoods with good schools.”（尋找紐約價格在50萬美元以下、位于安全社區且周邊有優質學校的房產。）Manus輸出：一份精心整理的房產列表，以及詳細的報告，涵蓋房產的各項信息，包括位置、價格、周邊配套等，為購房者提供全面參考。
（三）分析旅行政策
用戶需求：“Analyze the correlation between Tesla stocks over the last year.”（分析特斯拉股票在過去一年的相關性。）Manus輸出：Manus AI會承擔起分析多項旅行政策的任務，提取關鍵細節，并以清晰、有條理的格式呈現出來，助力企業或個人更好地理解旅行政策的要點和影響。
（四）公眾情緒分析
用戶需求：“Analyze initial public sentiment toward Claude 3.7 on X and YouTube during its first week post - launch.”（分析Claude 3.7發布后第一周在X和YouTube上的初始公眾情緒。）Manus輸出：Manus AI深入社交媒體平臺X（前身為Twitter）和YouTube，對Claude 3.7發布后的公眾情緒進行分析。它會收集相關評論、點贊、分享等數據，通過數據分析算法得出公眾對Claude 3.7的情緒傾向，比如是積極、消極還是中性，為相關公司或研究人員提供有價值的市場反饋信息。
（五）Kaggle房價預測競賽
用戶需求：“Please enter the Kaggle house price prediction competition at https://www.kaggle.com/competitions/house - prices - advanced - regression - techniques. Create Python scripts for data preprocessing and model building, then generate a submission with a competitive score.”（請參加Kaggle房價預測競賽，網址為https://www.kaggle.com/competitions/house - prices - advanced - regression - techniques。創建用于數據預處理和模型構建的Python腳本，然后提交具有競爭力分數的參賽作品。）Manus輸出：Manus AI接受Kaggle房價預測競賽的挑戰，自動完成從數據預處理到模型提交的整個工作流程。它會根據競賽要求，運用其強大的數據分析和代碼編寫能力，生成高質量的Python腳本，對房價數據進行清洗、處理和建模，最終提交一份有望在競賽中獲得高分的參賽作品。
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六、深入剖析Manus的技術架構
（一）規劃模塊：智慧的“指揮官”
規劃模塊堪稱Manus的核心決策中樞。它運用深度神經網絡解析用戶指令，輕松實現跨語言意圖識別。面對復雜任務，能將其轉化為DAG（有向無環圖）結構，自動生成關鍵路徑，并基于強化學習動態分配計算資源，優化任務優先級隊列。同時，具備實時檢測執行偏差并觸發備用方案的能力，確保任務執行有條不紊。比如用戶提出“籌備一場大型線下活動”，規劃模塊會迅速將任務拆解為場地預訂、活動宣傳、流程安排等子任務，并合理規劃每個子任務的執行順序與資源分配。
（二）執行模塊：高效的“實干家”
執行模塊是Manus的任務執行單元，集成了豐富多樣的工具和功能。它能進行網絡搜索與信息檢索，融合多源數據并驗證其可信度；擅長數據分析與處理，從數據清洗到生成可視化看板一氣呵成；支持多種編程語言的代碼編寫與執行，還配備沙盒測試環境保障安全；能自動生成報告、PPT等各類文檔。像在處理“分析某電商平臺季度銷售數據”任務時，執行模塊可快速搜索相關數據，進行清洗和深入分析，并用代碼生成可視化圖表，最后整理成專業報告。
（三）記憶模塊：貼心的“記錄者”
記憶模塊賦予Manus個性化和連貫性。它通過分層存儲架構，擁有短期記憶緩存會話上下文（128K tokens容量），長期記憶以向量數據庫存儲百萬級知識單元，還能記錄用戶畫像、行為模式、偏好以及歷史交互信息。在長期使用中，Manus依據記憶重組算法構建知識圖譜，挖掘潛在關聯，成為越來越懂用戶的“老朋友”。例如，用戶多次通過Manus規劃旅行，它會記住用戶偏愛的目的地、酒店類型等信息，下次規劃時提供更貼合需求的方案。
（四）驗證模塊：嚴格的“質檢員”
驗證模塊通過三重校驗體系保障輸出可靠性。邏輯驗證器檢測任務鏈的因果合理性，事實核查器交叉比對多信源數據真實性，合規審查器確保輸出符合法律法規。在醫療咨詢、金融分析等對準確性和合規性要求極高的場景中，驗證模塊發揮著關鍵作用，如在醫療咨詢時同步驗證醫學指南、最新論文和臨床數據，生成置信度評分，讓輸出結果精準且可靠。
（五）多智能體協作：和諧的“交響樂團”
Manus采用多智能體系統，各智能體分工明確又協同合作。指揮家智能體統籌任務分配與進度管理，專家智能體涵蓋30+領域（如法律、金融、編程等）負責具體任務執行，質檢智能體對各智能體輸出進行多維度結果驗證，基于Pub/Sub模式的通信總線則實現信息高效共享。以處理跨國并購案為例，法律、財務、合規等智能體自動組建虛擬團隊，通過共識算法達成決策，高效解決復雜任務。
七、Manus 的工作流程：從需求到結果的完整閉環
Manus的工作流程體現了其架構優勢，形成從需求到結果的完整閉環。用戶提交任務需求，如“撰寫一份新產品市場推廣方案”，規劃模塊結合記憶模塊中的用戶偏好和歷史數據理解任務目標，將任務拆解為市場調研、競品分析、推廣策略制定等子任務，并為每個子任務制定執行計劃，指定所需工具和資源。多智能體系統啟動，搜索智能體收集市場數據，分析智能體處理數據，寫作智能體生成方案。系統實時監測執行質量，必要時自我修正，最后整合各智能體輸出，向用戶交付完整的市場推廣方案，并依據用戶反饋優化。
八、創新與局限：發展中的探索
（一）創新
- 推理加速：采用類二叉樹結構推理過程，將任務細化為最小可執行動作，提高推理效率，在復雜任務處理中表現出色。
- AI工具集成：能整合多種AI工具，將任務分解為子過程，調用不同工具執行，提升多任務處理的靈活性和效率，如撰寫市場分析報告時，調用搜索、分析、寫作等工具協同工作。
（二）局限
- AI工具依賴：當外部AI工具不完善或功能不足時，Manus可能無法為特定任務選擇合適工具，導致任務中斷，如openmanus常出現“Manus selected 0 tools to use”情況。
- 算力消耗：任務處理中對算力需求大，簡單任務也可能消耗百萬級tokens，造成算力資源緊張和成本增加，若推理過程不精準，還會導致資源浪費。
（三）未來發展
未來，隨著AI Agent發展，需建立協議和標準，翻新現有軟件系統安全驗證機制以適應AI Agent自動化操作。同時，要優化推理過程，減少算力消耗，提升任務執行準確性和效率，推動Manus及同類產品邁向新高度。
Manus AI的出現，讓我們看到了AI從理論走向實踐、從思考邁向行動的巨大潛力。盡管它目前存在一些局限，但隨著技術的不斷進步與完善，必將在更多領域發揮重要作用，深刻改變我們的生活和工作方式。你期待Manus AI在哪些方面為你提供幫助呢？
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
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