Manus AI ：如何让AI从 "动口" 到 "动手" 的多智能体架构！ 原创

你是否曾被堆积如山的任务压得喘不过气，满心渴望能有一双额外的手来帮你搞定一切？要是能把这些任务扔出去，不用一直守在屏幕前就能拿到结果，那该多好啊！现在，Manus正凭借其轻松处理各种常规任务的能力，吸引着全球目光。在短短时间内，它就掀起了不小的波澜，甚至有人将其称作AI领域的“第二个DeepSeek时刻”。Manus的邀请码在二手交易平台上的价格被炒至 999 元到 10 万元不等，足见大家对这款下一代 AI 智能体的期待。DeepSeek在推动开源AI用于编程和解决问题方面留下了浓墨重彩的一笔，而Manus AI则更进一步，专注于自主性，能够独立管理数据分析、内容创作、项目规划等各类任务。

一、Manus AI究竟是什么？

Manus AI可不是一般的聊天机器人或工作流助手，它旨在弥合想法与行动之间的鸿沟。大多数AI工具，比如OpenAI的GPT 4o，在生成文本、回答问题或头脑风暴方面表现出色，可Manus的能力远不止于此。它能端到端地完成任务，在云端异步运行。你给它布置个任务，合上笔记本电脑，等活儿干完了，就能收到通知。

比如说，你需要筛选简历，Manus能解压文件，逐份阅读每份简历，提取关键信息，甚至给候选人排名，全程都不需要你时刻盯着。要是你更想要一份电子表格，Manus也能满足你，而且随着时间推移，它会根据你的偏好不断学习，每次执行任务都能变得更高效。

二、Manus AI的关键特性与强大能力

（一）自主任务执行

Manus AI可以独立完成像撰写报告、创建电子表格、数据分析这类复杂任务，并且它能异步工作，就算你的设备关机了，任务也会继续运行。想象一下，你晚上睡觉前给它布置了数据分析任务，第二天早上一睁眼，结果就已经在等着你了，是不是超酷！

（二）多模态能力

它能够处理和生成文本、图像以及代码，这一特性让它在各种应用场景中都能大显身手。不管是设计海报、编写代码，还是创作文章，Manus都能应对自如。比如说，你要做一个产品宣传海报，Manus既能帮你构思文案，又能生成配图，一站式服务搞定宣传材料。

（三）先进工具集成

Manus AI能与网页浏览器、代码编辑器、数据库等外部工具集成，这样它就能获取实时信息，实现工作流程自动化。假如你要做一个市场调研，它可以直接在网页上搜索最新的行业数据，在数据库里调取过往市场动态，然后利用代码编辑器进行数据分析，整个调研过程一气呵成。

（四）自适应学习

通过与用户的交互，AI不断学习，随着时间的推移，它会优化自身流程，为用户提供个性化且高效的结果。每次你使用Manus，它都会悄悄记住你的习惯和偏好，下次为你服务时就更贴心了。就像你每次筛选简历都侧重某些特定技能，Manus下次筛选时就会自动把具备这些技能的候选人排在前面。

三、人们对Manus AI的反应如何？

Manus AI在GAIA基准测试中的表现可谓惊艳。GAIA基准测试由Meta AI、Hugging Face和AutoGPT团队开发，是一项全面评估AI在现实世界中解决问题能力的测试，它涵盖了逻辑推理、多模态输入处理以及有效工具使用等方面，在AI领域备受尊崇。据报道，Manus AI在GAIA测试中取得了领先的成绩，超越了OpenAI的GPT 4o和微软的AI系统等一众领先模型。下面是Manus AI与其他顶尖AI模型在GAIA基准测试中的性能对比：

从对比中可以清晰地看到，Manus AI在各项测试指标中都有着出色的表现，这也难怪它能迅速在AI圈引发热议，吸引众多人的关注与期待。

四、怎样才能用上Manus AI？

目前Manus AI处于有限的beta测试阶段，需要邀请码才能使用。下面给大家分享一个简单的申请使用指南：

1. 访问官方网站：打开浏览器，输入manus.im，这是由中国AI初创公司Monica开发的Manus官方平台。
2. 加入等待名单：在网站首页找到“Get Started”或者“Apply for Access”按钮，点击进入申请页面。
3. 登录账号：使用你的谷歌或苹果账号登录，目前可能暂不支持其他邮箱登录方式。
4. 提交申请：在申请表格中填写你的邮箱地址，并详细说明你打算如何使用Manus，比如你要进行数据分析、旅行规划或者内容创作等。这里一定要详细，因为团队会根据使用案例来优先处理申请，你提供的信息越详细，获得邀请码的机会就越大。
5. 等待邀请码：提交申请后，要定期查看邮箱，等待邀请码的到来。由于申请人数众多，可能需要一些时间，有些用户在社交平台X上反馈，他们等了几天甚至几周才收到邀请码。
6. 激活账号：一旦收到邀请码，再次访问manus.im，在指定位置输入邀请码，然后按照提示设置账号，设置完成后就可以尽情使用Manus啦！

五、Manus AI的实际应用案例

（一）简历筛选

用户需求：“Screen these 15 resumes and rank the top candidates based on experience and skills.”（筛选这15份简历，并根据经验和技能对顶尖候选人进行排名。）Manus输出：一份排名列表，附带候选人资料以及一份电子表格，清晰明了地呈现筛选结果，帮助招聘人员快速锁定合适人选。

（二）房地产研究

用户需求：“Find properties in New York under $500,000 in safe neighborhoods with good schools.”（寻找纽约价格在50万美元以下、位于安全社区且周边有优质学校的房产。）Manus输出：一份精心整理的房产列表，以及详细的报告，涵盖房产的各项信息，包括位置、价格、周边配套等，为购房者提供全面参考。

（三）分析旅行政策

用户需求：“Analyze the correlation between Tesla stocks over the last year.”（分析特斯拉股票在过去一年的相关性。）Manus输出：Manus AI会承担起分析多项旅行政策的任务，提取关键细节，并以清晰、有条理的格式呈现出来，助力企业或个人更好地理解旅行政策的要点和影响。

（四）公众情绪分析

用户需求：“Analyze initial public sentiment toward Claude 3.7 on X and YouTube during its first week post - launch.”（分析Claude 3.7发布后第一周在X和YouTube上的初始公众情绪。）Manus输出：Manus AI深入社交媒体平台X（前身为Twitter）和YouTube，对Claude 3.7发布后的公众情绪进行分析。它会收集相关评论、点赞、分享等数据，通过数据分析算法得出公众对Claude 3.7的情绪倾向，比如是积极、消极还是中性，为相关公司或研究人员提供有价值的市场反馈信息。

（五）Kaggle房价预测竞赛

用户需求：“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.”（请参加Kaggle房价预测竞赛，网址为https://www.kaggle.com/competitions/house - prices - advanced - regression - techniques。创建用于数据预处理和模型构建的Python脚本，然后提交具有竞争力分数的参赛作品。）Manus输出：Manus AI接受Kaggle房价预测竞赛的挑战，自动完成从数据预处理到模型提交的整个工作流程。它会根据竞赛要求，运用其强大的数据分析和代码编写能力，生成高质量的Python脚本，对房价数据进行清洗、处理和建模，最终提交一份有望在竞赛中获得高分的参赛作品。

具体其他案例可自行去官网查看案例展示！

六、深入剖析Manus的技术架构

（一）规划模块：智慧的“指挥官”

规划模块堪称Manus的核心决策中枢。它运用深度神经网络解析用户指令，轻松实现跨语言意图识别。面对复杂任务，能将其转化为DAG（有向无环图）结构，自动生成关键路径，并基于强化学习动态分配计算资源，优化任务优先级队列。同时，具备实时检测执行偏差并触发备用方案的能力，确保任务执行有条不紊。比如用户提出“筹备一场大型线下活动”，规划模块会迅速将任务拆解为场地预订、活动宣传、流程安排等子任务，并合理规划每个子任务的执行顺序与资源分配。

（二）执行模块：高效的“实干家”

执行模块是Manus的任务执行单元，集成了丰富多样的工具和功能。它能进行网络搜索与信息检索，融合多源数据并验证其可信度；擅长数据分析与处理，从数据清洗到生成可视化看板一气呵成；支持多种编程语言的代码编写与执行，还配备沙盒测试环境保障安全；能自动生成报告、PPT等各类文档。像在处理“分析某电商平台季度销售数据”任务时，执行模块可快速搜索相关数据，进行清洗和深入分析，并用代码生成可视化图表，最后整理成专业报告。

（三）记忆模块：贴心的“记录者”

记忆模块赋予Manus个性化和连贯性。它通过分层存储架构，拥有短期记忆缓存会话上下文（128K tokens容量），长期记忆以向量数据库存储百万级知识单元，还能记录用户画像、行为模式、偏好以及历史交互信息。在长期使用中，Manus依据记忆重组算法构建知识图谱，挖掘潜在关联，成为越来越懂用户的“老朋友”。例如，用户多次通过Manus规划旅行，它会记住用户偏爱的目的地、酒店类型等信息，下次规划时提供更贴合需求的方案。

（四）验证模块：严格的“质检员”

验证模块通过三重校验体系保障输出可靠性。逻辑验证器检测任务链的因果合理性，事实核查器交叉比对多信源数据真实性，合规审查器确保输出符合法律法规。在医疗咨询、金融分析等对准确性和合规性要求极高的场景中，验证模块发挥着关键作用，如在医疗咨询时同步验证医学指南、最新论文和临床数据，生成置信度评分，让输出结果精准且可靠。

（五）多智能体协作：和谐的“交响乐团”

Manus采用多智能体系统，各智能体分工明确又协同合作。指挥家智能体统筹任务分配与进度管理，专家智能体涵盖30+领域（如法律、金融、编程等）负责具体任务执行，质检智能体对各智能体输出进行多维度结果验证，基于Pub/Sub模式的通信总线则实现信息高效共享。以处理跨国并购案为例，法律、财务、合规等智能体自动组建虚拟团队，通过共识算法达成决策，高效解决复杂任务。

七、Manus 的工作流程：从需求到结果的完整闭环

Manus的工作流程体现了其架构优势，形成从需求到结果的完整闭环。用户提交任务需求，如“撰写一份新产品市场推广方案”，规划模块结合记忆模块中的用户偏好和历史数据理解任务目标，将任务拆解为市场调研、竞品分析、推广策略制定等子任务，并为每个子任务制定执行计划，指定所需工具和资源。多智能体系统启动，搜索智能体收集市场数据，分析智能体处理数据，写作智能体生成方案。系统实时监测执行质量，必要时自我修正，最后整合各智能体输出，向用户交付完整的市场推广方案，并依据用户反馈优化。

八、创新与局限：发展中的探索

（一）创新

1. 推理加速：采用类二叉树结构推理过程，将任务细化为最小可执行动作，提高推理效率，在复杂任务处理中表现出色。
2. AI工具集成：能整合多种AI工具，将任务分解为子过程，调用不同工具执行，提升多任务处理的灵活性和效率，如撰写市场分析报告时，调用搜索、分析、写作等工具协同工作。

（二）局限

1. AI工具依赖：当外部AI工具不完善或功能不足时，Manus可能无法为特定任务选择合适工具，导致任务中断，如openmanus常出现“Manus selected 0 tools to use”情况。
2. 算力消耗：任务处理中对算力需求大，简单任务也可能消耗百万级tokens，造成算力资源紧张和成本增加，若推理过程不精准，还会导致资源浪费。

（三）未来发展

未来，随着AI Agent发展，需建立协议和标准，翻新现有软件系统安全验证机制以适应AI Agent自动化操作。同时，要优化推理过程，减少算力消耗，提升任务执行准确性和效率，推动Manus及同类产品迈向新高度。

Manus AI的出现，让我们看到了AI从理论走向实践、从思考迈向行动的巨大潜力。尽管它目前存在一些局限，但随着技术的不断进步与完善，必将在更多领域发挥重要作用，深刻改变我们的生活和工作方式。你期待Manus AI在哪些方面为你提供帮助呢？

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

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