Manus 架构设计揭秘：解构下一代 AI Agent 多智能体架构 原创

Manus 是一款通用型 AI 助手，能将想法转化为行动：不止于思考，更注重成果。Manus 擅长处理工作与生活中的各类任务，在你安心休息的同时，一切都能妥善完成。

Manus 的名字源自拉丁语中“手”的含义，寓意其具备将思维转化为行动的强大能力。不同于常规的 AI 助手，Manus 不仅限于提供咨询或答复，它还能直接完成任务的交付。

作为一款“全能 AI 代理”，Manus 能够独立完成从简单查询到复杂项目的各种任务，无需用户持续介入。用户只需给出简单的指令，无需具备 AI 专业知识，便能获得优质的结果。

“一触即解决所有问题”的设计理念，让 Manus 在传统 AI 操作流程中脱颖而出，极大地降低了普通用户的操作门槛。

1、Manus 核心架构剖析

Manus 的架构设计充分展现了多智能体系统（Multi-Agent System）的标志性特点，其核心由以下三个主要模块组成：

第一、规划模块（Planning）

作为 Manus 的"智慧核心"，规划模块负责解析用户指令，将复杂任务拆分为可操作的步骤，并策划实施计划。该模块使得 Manus 能够应对抽象的任务描述，并将其转化为具体的行动指令。

该决策中心的主要功能包括：

• 任务的理解与分析
• 任务拆分与优先级排序
• 执行计划的制定
• 资源分配与工具选择
• 语义理解与意图识别（自然语言理解，NLU）
• 将复杂任务转化为有向无环图（DAG）结构
• 异常处理与流程优化

第二、记忆模块（Memory）

记忆模块赋予了 Manus 存储和利用历史数据的能力，增强了任务执行的连续性和定制化水平。该模块负责管理以下三种关键信息：

• 用户偏好：记录用户的习惯和偏好，以实现更个性化的交互
• 历史交互：存储过去的对话和任务执行历史，确保上下文的连贯性
• 中间结果：保留任务执行过程中的临时数据，支持复杂任务的逐步完成

以下是构建长期记忆体系的示例代码：

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

第三、工具使用模块（Tool Use）

工具使用模块充当 Manus 的"执行臂"，负责实施各种操作。该模块能够整合并运用多种工具来完成使命，包括但不限于：

• 网络搜索与信息检索
• 数据分析与处理
• 编写并执行代码
• 文档的生成
• 数据的可视化

这种集成多种工具的能力确保了 Manus 能够应对各式复杂任务，从信息搜集到内容创作，再到数据分析处理。

第四、技术架构依赖

Manus 强大能力得益于多层次的模型协作：

• 轻量级模型：负责意图识别，提供快速响应
• Deepseek-R1：专注于任务规划，把控全局策略
• Claude-3.7-sonnet：处理复杂的多模态任务，提供深度理解能力

2、Manus 运转逻辑与工作流程

Manus 采用多智能体架构，在独立的虚拟环境中运作。其工作流程可总结如下：

完整执行流程如下所示：

第一、任务接收

用户提交的任务请求，无论是简单的查询还是复杂的项目需求，Manus 都会接收并开始处理。

第二、任务理解

Manus 解析用户输入，把握任务的核心和目标。在此阶段，记忆模块提供用户偏好和交互历史，以更精确地解读用户意图。

• 利用先进的自然语言处理技术进行意图识别和关键词提取。
• 当需求不明确时，通过对话引导用户明确目标。
• 支持文本、图片、文档等多种输入方式，增强交互体验。

第三、任务分解

规划模块自动将复杂任务拆分为多个可执行的子任务，并建立任务间的依赖关系和执行顺序。

第四、任务初始化与环境准备

系统为任务执行创建独立的执行环境，确保隔离性和安全性。

第五、执行计划制定

为每个子任务制定执行计划，包括所需的工具和资源。历史交互记录用于优化执行计划。

第六、自主执行

工具使用模块在虚拟环境中独立执行子任务，包括信息搜索、数据检索、代码编写、文档生成和数据分析可视化等。中间结果由记忆模块保存，供后续使用。

系统协同：多个专业化的智能体协作，各自负责不同的任务。

每个智能体的执行结果都保存在任务目录中，确保可追溯性。

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)

• Search Agent 负责网络信息搜索
• Code Agent 代码智能体处理代码生成和执行
• Data Analysis Agent 进行数据分析

第七、动态质量检测

质量检查函数确保结果可靠性：

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

第八、结果整合

将子任务的结果合并为最终输出，确保内容的连贯性和完整性。

• 智能合并所有智能体的执行结果，消除冗余和矛盾。
• 生成易于用户理解的多模态输出，确保内容的可理解性和实用性。

第九、结果交付

向用户提供完整的任务成果，可能包括报告、分析、代码、图表等格式。

第十、用户反馈与学习

用户对结果进行反馈，记忆模块记录这些反馈，用于提升未来任务的执行效果。通过模型微调，系统性能得到持续增强。

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。

本文转载自公众号玄姐聊AGI  作者：玄姐

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/MklpGHijaADRS-MaICToZw​​