Manus到底是什么？

北京时间3月6日凌晨，通用型AI Agent产品Manus是由中国团队研发的全球首款具备全链路自主执行能力的AI智能体，其核心突破在于将复杂任务的规划、拆解与执行整合为端到端的自动化流程，真正实现“像人类一样思考和行动”的目标。 Manus 的产品名，意思为“手”，来自拉丁文 “mens et manus” —— 知行合一。是一个通用的AI代理，可将想法转换为行动。 当ChatGPT和DeepSeek还在用哲学思辨苦于应付用户提问时，AI Agent(Manus）已经默默能够独立思考，执行，并给出眼前一亮的结果。

Manus到底是怎么用？

官方网址：https://manus.im/ 目前还需邀请码才能够体验，Manus的全网邀请码一码难求。所以Manus到底有何功能，官网发布了创始人的介绍视频。

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从发布的视频演示来看，Manus在接到用户指令后可以直接操作电脑完成一系列报告撰写、表格制作等工作，并在最后导出符合用户需求的产品。 并且，不同于此前各类功能相对简单的人工智能助手，Manus拥有具备超强学习能力和适应性的“数字大脑”，不再局限于单一任务，而是能够理解复杂指令、自主学习、跨领域协同，真正像人一样思考和行动。

演示过程中，官方向Manus投喂了一个包含10份简历的压缩文件，Manus就像一个专业的HR的执行解压文件，逐页浏览每个应聘者的简历，并且记录出重要的信息，为筛选出合格的人选记录信息。最后会给出候选人资料和选择的标准。除此之外它还可以给电子表格等形式的交付结果。 除此之外官网上给出了数据分析，教育，生活等多个行业的案例的展示。

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AI Agent到底是什么？

1. 多模态感知与状态表征（Perception & State Representation） 输入解析层：

• 采用Transformer-based多模态编码器（如CLIP、Florence），对文本、语音、图像等异构输入进行联合嵌入

• 实施实体识别（NER）与语义角色标注（SRL），构建结构化任务表征

环境建模：

• 基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）框架，维护动态贝叶斯信念状态

• 使用图神经网络（GNN）构建领域知识图谱，实现上下文感知

2. 分层决策与规划（Hierarchical Decision-Making） 元任务分解：

• 应用LLM-based提示工程（ReAct框架），将高层目标分解为可执行原子操作链

• 采用HTN（分层任务网络）规划器，处理任务间的依赖与冲突

推理引擎：

• 集成神经符号系统，结合GPT-4的直觉推理与Datalog的符号逻辑验证

• 部署蒙特卡洛树搜索（MCTS）进行多步前瞻推演

价值对齐：

• 通过强化学习（PPO算法）优化奖励函数，实现人类偏好对齐

• 设置安全护栏（Safe RL）约束危险动作空间

3. 工具调用与行动执行（Tool Augmentation） API 编排引擎：

• 构建工具本体库（OWL规范），支持动态服务发现与组合

• 实现SWRL规则驱动的自动参数映射（JSON Schema ↔ 自然语言）

人机协同机制：

• 开发混合主动式对话管理（Hybrid Initiative DM），支持中断接管与确认

• 设计RPA（机器人流程自动化）适配层，兼容Selenium/Playwright等自动化协议

4. 记忆与持续学习（Memory & Lifelong Learning） 知识沉淀架构：

• 分层记忆存储：短期（KV缓存）、中期（向量数据库）、长期（图数据库）

• 实现记忆检索的Maximal Marginal Relevance（MMR）算法优化

增量学习系统：

• 应用弹性权重巩固（EWC）防止灾难性遗忘

• 部署差分隐私联邦学习（DP-FL）实现多智能体知识共享

反思机制：

• 构建离线强化学习（Offline RL）管道，从历史轨迹提取策略改进

举个现实场景

当你说"公司年会要控制预算但要有面子"，AI Agent会：

• 扒出财务部三年报销数据算出安全阈值

• 比对各酒店报价时，自动过滤曾被同事差评的

• 生成三个方案：省钱版/平衡版/土豪版

• 发现你总选平衡版，下次直接跳过其他选项 本质上，它把ChatGPT这样的"嘴强王者"变成了"动手达人"，让AI从纸上谈兵进化成真正能跑腿办事的智能体。而Manus就是打开了这个大门。