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Manus 架構(gòu)設(shè)計(jì)揭秘:解構(gòu)下一代 AI Agent 多智能體架構(gòu) 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-3-11 10:07
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Manus 是一款通用型 AI 助手,能將想法轉(zhuǎn)化為行動(dòng):不止于思考,更注重成果。Manus 擅長處理工作與生活中的各類任務(wù),在你安心休息的同時(shí),一切都能妥善完成。

Manus 架構(gòu)設(shè)計(jì)揭秘:解構(gòu)下一代 AI Agent 多智能體架構(gòu)-AI.x社區(qū)

Manus 的名字源自拉丁語中“手”的含義,寓意其具備將思維轉(zhuǎn)化為行動(dòng)的強(qiáng)大能力。不同于常規(guī)的 AI 助手,Manus 不僅限于提供咨詢或答復(fù),它還能直接完成任務(wù)的交付。

作為一款“全能 AI 代理”,Manus 能夠獨(dú)立完成從簡單查詢到復(fù)雜項(xiàng)目的各種任務(wù),無需用戶持續(xù)介入。用戶只需給出簡單的指令,無需具備 AI 專業(yè)知識(shí),便能獲得優(yōu)質(zhì)的結(jié)果。

“一觸即解決所有問題”的設(shè)計(jì)理念,讓 Manus 在傳統(tǒng) AI 操作流程中脫穎而出,極大地降低了普通用戶的操作門檻。

1、Manus 核心架構(gòu)剖析

Manus 的架構(gòu)設(shè)計(jì)充分展現(xiàn)了多智能體系統(tǒng)(Multi-Agent System)的標(biāo)志性特點(diǎn),其核心由以下三個(gè)主要模塊組成:

Manus 架構(gòu)設(shè)計(jì)揭秘:解構(gòu)下一代 AI Agent 多智能體架構(gòu)-AI.x社區(qū)

第一、規(guī)劃模塊(Planning)

作為 Manus 的"智慧核心",規(guī)劃模塊負(fù)責(zé)解析用戶指令,將復(fù)雜任務(wù)拆分為可操作的步驟,并策劃實(shí)施計(jì)劃。該模塊使得 Manus 能夠應(yīng)對(duì)抽象的任務(wù)描述,并將其轉(zhuǎn)化為具體的行動(dòng)指令。

該決策中心的主要功能包括:

  • 任務(wù)的理解與分析
  • 任務(wù)拆分與優(yōu)先級(jí)排序
  • 執(zhí)行計(jì)劃的制定
  • 資源分配與工具選擇
  • 語義理解與意圖識(shí)別(自然語言理解,NLU)
  • 將復(fù)雜任務(wù)轉(zhuǎn)化為有向無環(huán)圖(DAG)結(jié)構(gòu)
  • 異常處理與流程優(yōu)化

第二、記憶模塊(Memory)

記憶模塊賦予了 Manus 存儲(chǔ)和利用歷史數(shù)據(jù)的能力,增強(qiáng)了任務(wù)執(zhí)行的連續(xù)性和定制化水平。該模塊負(fù)責(zé)管理以下三種關(guān)鍵信息:

  • 用戶偏好:記錄用戶的習(xí)慣和偏好,以實(shí)現(xiàn)更個(gè)性化的交互
  • 歷史交互:存儲(chǔ)過去的對(duì)話和任務(wù)執(zhí)行歷史,確保上下文的連貫性
  • 中間結(jié)果:保留任務(wù)執(zhí)行過程中的臨時(shí)數(shù)據(jù),支持復(fù)雜任務(wù)的逐步完成

以下是構(gòu)建長期記憶體系的示例代碼:

class MemorySystem:
    def __init__(self):
        self.user_profile = UserVector()  # 用戶偏好向量
        self.history_db = ChromaDB()      # 交互歷史數(shù)據(jù)庫
        self.cache = LRUCache()           # 短期記憶緩存

第三、工具使用模塊(Tool Use)

工具使用模塊充當(dāng) Manus 的"執(zhí)行臂",負(fù)責(zé)實(shí)施各種操作。該模塊能夠整合并運(yùn)用多種工具來完成使命,包括但不限于:

  • 網(wǎng)絡(luò)搜索與信息檢索
  • 數(shù)據(jù)分析與處理
  • 編寫并執(zhí)行代碼
  • 文檔的生成
  • 數(shù)據(jù)的可視化

這種集成多種工具的能力確保了 Manus 能夠應(yīng)對(duì)各式復(fù)雜任務(wù),從信息搜集到內(nèi)容創(chuàng)作,再到數(shù)據(jù)分析處理。

第四、技術(shù)架構(gòu)依賴

Manus 強(qiáng)大能力得益于多層次的模型協(xié)作:

  • 輕量級(jí)模型:負(fù)責(zé)意圖識(shí)別,提供快速響應(yīng)
  • Deepseek-R1:專注于任務(wù)規(guī)劃,把控全局策略
  • Claude-3.7-sonnet:處理復(fù)雜的多模態(tài)任務(wù),提供深度理解能力

2、Manus 運(yùn)轉(zhuǎn)邏輯與工作流程

Manus 采用多智能體架構(gòu),在獨(dú)立的虛擬環(huán)境中運(yùn)作。其工作流程可總結(jié)如下:

Manus 架構(gòu)設(shè)計(jì)揭秘:解構(gòu)下一代 AI Agent 多智能體架構(gòu)-AI.x社區(qū)

完整執(zhí)行流程如下所示:

第一、任務(wù)接收

用戶提交的任務(wù)請(qǐng)求,無論是簡單的查詢還是復(fù)雜的項(xiàng)目需求,Manus 都會(huì)接收并開始處理。

第二、任務(wù)理解

Manus 解析用戶輸入,把握任務(wù)的核心和目標(biāo)。在此階段,記憶模塊提供用戶偏好和交互歷史,以更精確地解讀用戶意圖。

  • 利用先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)進(jìn)行意圖識(shí)別和關(guān)鍵詞提取。
  • 當(dāng)需求不明確時(shí),通過對(duì)話引導(dǎo)用戶明確目標(biāo)。
  • 支持文本、圖片、文檔等多種輸入方式,增強(qiáng)交互體驗(yàn)。

第三、任務(wù)分解

規(guī)劃模塊自動(dòng)將復(fù)雜任務(wù)拆分為多個(gè)可執(zhí)行的子任務(wù),并建立任務(wù)間的依賴關(guān)系和執(zhí)行順序。

Manus 架構(gòu)設(shè)計(jì)揭秘:解構(gòu)下一代 AI Agent 多智能體架構(gòu)-AI.x社區(qū)

第四、任務(wù)初始化與環(huán)境準(zhǔn)備

系統(tǒng)為任務(wù)執(zhí)行創(chuàng)建獨(dú)立的執(zhí)行環(huán)境,確保隔離性和安全性。

Manus 架構(gòu)設(shè)計(jì)揭秘:解構(gòu)下一代 AI Agent 多智能體架構(gòu)-AI.x社區(qū)

第五、執(zhí)行計(jì)劃制定

為每個(gè)子任務(wù)制定執(zhí)行計(jì)劃,包括所需的工具和資源。歷史交互記錄用于優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃。

第六、自主執(zhí)行

工具使用模塊在虛擬環(huán)境中獨(dú)立執(zhí)行子任務(wù),包括信息搜索、數(shù)據(jù)檢索、代碼編寫、文檔生成和數(shù)據(jù)分析可視化等。中間結(jié)果由記憶模塊保存,供后續(xù)使用。

系統(tǒng)協(xié)同:多個(gè)專業(yè)化的智能體協(xié)作,各自負(fù)責(zé)不同的任務(wù)。

每個(gè)智能體的執(zhí)行結(jié)果都保存在任務(wù)目錄中,確??勺匪菪?。

class SearchAgent:

def execute(self, task):

    # 調(diào)用搜索 API

    results = search_api.query(task.keywords)

    

    # 模擬瀏覽器行為

    browser = HeadlessBrowser()

    for result in results:

        content = browser.visit(result.url)

        if self.validate_content(content):

            self.save_result(content)
  • Search Agent 負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)信息搜索
  • Code Agent 代碼智能體處理代碼生成和執(zhí)行
  • Data Analysis Agent 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

第七、動(dòng)態(tài)質(zhì)量檢測

質(zhì)量檢查函數(shù)確保結(jié)果可靠性:

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

第八、結(jié)果整合

將子任務(wù)的結(jié)果合并為最終輸出,確保內(nèi)容的連貫性和完整性。

  • 智能合并所有智能體的執(zhí)行結(jié)果,消除冗余和矛盾。
  • 生成易于用戶理解的多模態(tài)輸出,確保內(nèi)容的可理解性和實(shí)用性。

第九、結(jié)果交付

向用戶提供完整的任務(wù)成果,可能包括報(bào)告、分析、代碼、圖表等格式。

第十、用戶反饋與學(xué)習(xí)

用戶對(duì)結(jié)果進(jìn)行反饋,記憶模塊記錄這些反饋,用于提升未來任務(wù)的執(zhí)行效果。通過模型微調(diào),系統(tǒng)性能得到持續(xù)增強(qiáng)。

Multi-Agent 系統(tǒng)代表了 AI 發(fā)展的前沿方向,Manus 等產(chǎn)品的出現(xiàn)正是這一趨勢的生動(dòng)體現(xiàn)。雖然這類系統(tǒng)仍面臨計(jì)算成本和任務(wù)準(zhǔn)確性的挑戰(zhàn),但其協(xié)同智能的潛力不可估量。

未來,隨著模型效率的優(yōu)化和任務(wù)執(zhí)行可靠性的提升,我們將看到更多"Leave it to Agent"的應(yīng)用場景,真正實(shí)現(xiàn) AI 從思考到行動(dòng)的無縫銜接。


本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)玄姐聊AGI  作者:玄姐

原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/MklpGHijaADRS-MaICToZw??


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