Manus AI联手Ollama：打造真正能“动手”的智能助手-51CTO.COM

第一次听到Manus AI，我的内心泛起一丝好奇——这款AI助手居然声称比DeepSeek和ChatGPT还强？带着疑问，探索了它的独特之处，而结果着实让我吃惊。

Manus的名字来自拉丁语“Mens et Manus”，意即“头脑与双手”。顾名思义，它不再局限于传统AI仅提供建议或信息，而是真正实现了思考与行动的无缝连接。相比过去流行的AI工具如DeepSeek和ChatGPT，Manus AI的最大特色，就是能够直接从思考转化为实际行动。

Manus AI的特别之处

与传统AI相比，Manus的突出优势主要体现在：

自主执行能力：Manus不仅仅回答问题，它还能独立规划并执行具体任务，让你轻松获得想要的结果，而不只是停留在建议层面。
多Agent架构：Manus基于多智能体协作系统构建，内置多类执行代理，可高效分工与合作。
类型丰富的执行工具集成：从网页交互到数据处理，各种功能模块自由组合。
实时反馈机制：可视化实时展现AI内部的推理链路，随时掌控任务进程。
性能突出：在GAIA基准测试中，Manus取得了当前最佳（SOTA）成绩，充分证明其技术实力。

正是凭借这些特性，Manus AI在实际工作效率上显著提升，真正实现了智能到行动的跨越。

OpenManus实例解析

为了更直观地理解Manus，我们将以其开源变种OpenManus进行了一次实际操作演示。

假设你要制定一次旅行计划，只需向OpenManus输入简单明确的出行日期、预算、停留时间、出发地点等信息，它就能立刻进入状态。

OpenManus会先将这些旅行需求自动转化为一份清晰的待办列表（To-Do List），然后主动访问各类旅游网站，自动浏览、滚动页面并点击链接获取详细资料。在获取信息的同时，它还会不断总结梳理，逐步完善任务清单，最终形成一份完整的HTML格式的旅行攻略。

另一个令人印象深刻的场景是股票分析。以分析过去三年三只股票（例如英伟达、Marvell和AMD）的相关性为例，Manus表现得就像一个经验丰富的股票分析师。

它通过API访问Yahoo Finance等平台，获取真实历史数据，并进行多渠道交叉验证。随后，它会生成详细的数据图表与报告，以清晰展现三支股票的相关性及可能的因果关系，这种专业的分析方式，与真实的金融分析员不相上下。

以下为根据原文结构严格补充优化后的「Manus AI的工作原理」部分的详细内容：

Manus AI 的运行机制与技术原理

为了实现“从思考到行动”的无缝衔接，Manus AI 设计了一套独特的多智能体协同架构。这种架构区别于传统单体AI模型，更类似于一个高效协作的团队，每个智能体（Agent）都负责特定类型的任务。

具体来说，Manus AI在一个基于Linux的虚拟机环境中运行，其中安装了Chrome浏览器与Python等基础工具，以支持多种复杂任务的顺利执行。

此外，Manus 通过以下几个核心组件实现任务的有效推进：

任务规划器（Task Planner）
当用户提出一个具体任务时，任务规划器会首先介入，将模糊的用户需求转化为明确的执行计划，并生成清晰的任务清单（To-Do List）。这一过程类似于项目经理拆分任务的过程，有效确保后续执行步骤明确清晰。
任务调度器（Task Execution Scheduler）
在任务执行过程中，Manus 借助任务执行调度器来实时协调任务进度。调度器通过特定协议（例如MCP模型通信协议）与其他智能体保持紧密联动，实时监控进展并灵活调整执行策略，以应对任务过程中的不确定因素。
多类型执行代理（Execution Agents）
Manus AI内部拥有多种专门化的执行代理，例如网页交互代理、数据分析代理、文件处理代理等。每个代理拥有特定的技能，并根据任务清单分别处理相应的具体子任务。这种方式确保各个环节高效衔接，避免任务停滞或重复执行。
上下文感知的类型检查与反馈机制
Manus还内置了智能的类型与状态检查机制，能够在执行过程中实时检验数据和操作的有效性。此外，Manus在任务推进过程中会不断提供直观的反馈，将AI内部的思考和决策过程以可视化的方式呈现给用户，用户可随时查看并调整任务状态。
任务总结与成果交付系统（Summary Generator）
当所有子任务完成后，最终一个负责总结的智能体会整合各个环节产生的中间数据，形成完整、易于理解的最终输出。通常这一阶段可能调用更高级的文本生成模型（例如Claude 3.5），确保生成的报告内容逻辑清晰、结构严谨且具备专业水平。

从技术架构的角度看，Manus AI的运作环境被推测为基于Linux系统的虚拟机，内置Python环境和Chrome浏览器。这一架构组合，既提供了强大的通用计算能力，也能高效支持多样化任务的快速落地。

OpenManus本地环境搭建教程

你可能迫不及待地想试试这个工具了，别急，这里简单介绍一下如何快速配置OpenManus：

首先安装基础环境并克隆代码库：

conda create -n openmanus python=3.10
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
pip install -r requirements.txt1.
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接下来，我们配置大模型 API。我们将使用 QwQ-32B 作为 OpenManus 的底层大模型。

首先，复制一个配置文件： config/config.toml

cp config/config.example.toml config/config.toml1.

然后启动大模型服务

ollama run qwq1.

配置好config/config.toml文件，添加你的API key及对应模型地址

# Global LLM configuration
[llm]
model = "qwq"
base_url = "http://ollamahost:11434/v1"
api_key = "sk-..."
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Optional configuration for specific LLM models
[llm.vision]
model = "minicpm-v"
base_url = "http://ollamahost:11434/vi"
api_key = "sk-..."1.
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就可以一行命令启动OpenManus：

python main.py1.

Manus、DeepSeek、ChatGPT对比：谁更强？

尽管三者都基于强大的大模型开发，但各有侧重与差异。

DeepSeek 和 ChatGPT 同样使用经典的变换器架构（Transformer），更擅长文本理解与生成对话，分别在交互质量和文本创作领域表现出色。
而Manus AI则采用多智能体架构与非监督强化学习，尤其擅长从计划到实际任务的落地执行。它不仅能提出解决方案，更能直接完成任务交付成果。

简而言之，如果你更关注高效完成实际任务而不仅是信息获取，Manus将是更理想的选择。

从效果看AI之争

最后，让我们回到实际输出效果的对比。

在一次实际测试中，Manus生成的内容更为系统化，除基础的信息罗列外，还提供了详细目录、介绍和完整的分析框架，阅读体验更接近人工专业制作的报告。相比之下，OpenManus则倾向于精炼化，每个案例都突出三项核心信息，简洁明了。

因此，选择哪个更好取决于具体使用需求：如果你需要完整而详尽的执行报告，Manus更适合；如果追求高效快速的简洁输出，OpenManus则更为合适。

可以预见的是，随着像Manus这样的通用执行型智能助手逐渐普及，未来的AI生态将不再局限于简单的问答与交谈，而是真正实现从智能思考到高效行动的深度融合。

而这，正是AI下一个时代的开始。