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揭秘Manus:了解其背后的原理与架构

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 昨天 18:05 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

一、Manus 的整体架构

Manus 的架构可以类比为“一个会思考的云端机器人”,它由大脑(模型层)双手(工具层)工作台(执行环境)三部分组成:

1.大脑(模型层)

  • 功能:负责理解用户指令、规划任务步骤、监控执行过程。
  • 技术实现
  • (1)基于多个大模型(如Claude 3.5Qwen)协同工作,模型间分工明确:
      • 规划模型:拆解任务(如将“写旅行攻略”分解为查机票、选酒店、排行程);
      • 执行模型:调用工具(如浏览器搜索、编写代码、生成文档);
      • 审核模型:校验结果(如检查酒店价格是否合理)。
  • (2)动态学习:根据用户反馈调整执行策略(例如用户常选择经济型酒店,后续推荐优先考虑性价比)。

2.双手(工具层)

  • 功能:提供执行任务所需的工具,如浏览器、代码编辑器、文件管理器。
  • 技术实现
  • (1)内置工具链:集成Python 解释器网页爬虫Office 接口,可直接操作文件和数据;
  • (2)私有 API 接入:例如调用航班查询接口获取实时票价,或连接企业内部数据库提取客户信息。

3.工作台(执行环境)

  • 功能:提供安全的云端环境,隔离不同任务以避免干扰。
  • 技术实现
  • (1)虚拟机隔离:每个任务运行在独立的云端虚拟机中,防止数据泄露; (2)权限控制:根据任务需求动态分配权限(如仅允许读取指定文件夹)。

二、Manus 的工作原理

Manus 的工作流程类似“人类实习生”,分为理解任务→拆解步骤→执行操作→反馈结果四个阶段:

1.理解任务

  • 案例:用户输入“帮我筛选出10份适合算法工程师的简历”。
  • 原理
    • 模型分析关键词(“算法工程师”),识别隐含需求(如要求编程能力、项目经验);
    • 通过上下文理解确认细节(如是否需要排除应届生)。

2.拆解步骤

  • 案例:任务拆解为:解压文件→逐份阅读→提取技能关键词→评分排序。
  • 原理
    • Agent Base 系统:将任务分解为子任务树,每个子任务由不同模型或工具处理;
    • MCP 协议:协调子任务间的依赖关系(如必须先解压文件才能读取简历)。

3.执行操作

  • 案例:自动调用 Python 脚本解压文件,用浏览器插件抓取 LinkedIn 信息。
  • 原理
    • 工具调用:模型生成代码unzip resumes.zip并执行,若出错则触发重试;
    • 异步执行:任务在云端独立运行,用户可关闭页面,完成后通过邮件通知。

4.反馈结果

  • 案例:生成 Excel 表格,包含候选人排名、技能匹配度、推荐理由。
  • 原理
    • 多模态输出:结合文本、图表、链接(如 GitHub 项目);
  • 审核机制:审核模型检查逻辑错误(如将“3年经验”误判为“5年”)。

三、Manus 的核心技术亮点

1.“手脑并用”设计

  • 传统 AI:只能生成建议(如“您应该筛选有 Python 经验的简历”)。
  • Manus:直接输出成果(如一份带评分的简历表格),相当于“思考+动手”结合。

2.动态学习能力

  • 案例:用户多次修改生成的 PPT 配色后,Manus 自动记住偏好,后续默认使用深蓝色主题。
  • 原理:通过AHPU 指标(用户使用 Agent 的小时数)优化模型,而非单纯增加用户数。

3.安全与效率平衡

  • 虚拟机隔离:即使任务出错(如爬虫被封 IP),也不会影响其他任务;
  • 成本控制:单次任务消耗约 2 美元,仅为 GPT-4 同类任务的 1/5。

四、与普通大模型的本质区别

对比项

Manus

普通大模型(如 GPT-4)

任务范围

端到端闭环(从指令到交付成果)

仅提供建议或代码片段

执行环境

云端虚拟机(自带浏览器、编辑器)

依赖用户本地环境

交互模式

异步执行(可离线等待)

同步交互(需保持在线)

学习方式

动态适应用户习惯(如偏好、常用工具)

静态输出(无法记忆用户历史)


五、典型应用场景

1.简历筛选

  • 流程:上传压缩包→自动解压→提取技能关键词→生成排名表→推荐面试问题。
  • 优势:HR 节省 80% 时间,避免手动筛选遗漏人才。

2.旅行规划

  • 流程:输入“4 月日本赏樱+预算 1 万”→自动查询机票酒店→生成行程 PDF→预订链接汇总。
  • 优势:用户无需切换多个 App 比价。

六、争议与局限性

  1. 技术透明度低:未公开技术文档,被质疑依赖现有模型(如 Claude)而非原创。
  2. 任务复杂度限制:无法处理需跨平台深度交互的任务(如自动安装 Steam 游戏)。
  3. 过度营销风险:部分演示视频可能剪辑优化,实际效果存在落差。

Manus 的架构设计使其更像一个“会自主工作的数字员工”,而非传统对话式 AI。它的价值在于降低专业门槛(普通人也能完成复杂任务)和提升效率(从“动口”到“动手”),但技术成熟度仍需验证。对于普通用户,可优先尝试明确需求的任务(如数据分析),而复杂场景建议保持人工复核。


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