Manus 架構設計揭秘：解構下一代 AI Agent 多智能體架構 原創
Manus 是一款通用型 AI 助手，能將想法轉化為行動：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，在你安心休息的同時，一切都能妥善完成。
Manus 的名字源自拉丁語中“手”的含義，寓意其具備將思維轉化為行動的強大能力。不同于常規的 AI 助手，Manus 不僅限于提供咨詢或答復，它還能直接完成任務的交付。
作為一款“全能 AI 代理”，Manus 能夠獨立完成從簡單查詢到復雜項目的各種任務，無需用戶持續介入。用戶只需給出簡單的指令，無需具備 AI 專業知識，便能獲得優質的結果。
“一觸即解決所有問題”的設計理念，讓 Manus 在傳統 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 核心架構剖析
Manus 的架構設計充分展現了多智能體系統（Multi-Agent System）的標志性特點，其核心由以下三個主要模塊組成：
第一、規劃模塊（Planning）
作為 Manus 的"智慧核心"，規劃模塊負責解析用戶指令，將復雜任務拆分為可操作的步驟，并策劃實施計劃。該模塊使得 Manus 能夠應對抽象的任務描述，并將其轉化為具體的行動指令。
該決策中心的主要功能包括：
- 任務的理解與分析
- 任務拆分與優先級排序
- 執行計劃的制定
- 資源分配與工具選擇
- 語義理解與意圖識別（自然語言理解，NLU）
- 將復雜任務轉化為有向無環圖（DAG）結構
- 異常處理與流程優化
第二、記憶模塊（Memory）
記憶模塊賦予了 Manus 存儲和利用歷史數據的能力，增強了任務執行的連續性和定制化水平。該模塊負責管理以下三種關鍵信息：
- 用戶偏好：記錄用戶的習慣和偏好，以實現更個性化的交互
- 歷史交互：存儲過去的對話和任務執行歷史，確保上下文的連貫性
- 中間結果：保留任務執行過程中的臨時數據，支持復雜任務的逐步完成
以下是構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() # 交互歷史數據庫
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 Manus 的"執行臂"，負責實施各種操作。該模塊能夠整合并運用多種工具來完成使命，包括但不限于：
- 網絡搜索與信息檢索
- 數據分析與處理
- 編寫并執行代碼
- 文檔的生成
- 數據的可視化
這種集成多種工具的能力確保了 Manus 能夠應對各式復雜任務，從信息搜集到內容創作，再到數據分析處理。
第四、技術架構依賴
Manus 強大能力得益于多層次的模型協作：
- 輕量級模型：負責意圖識別，提供快速響應
- Deepseek-R1：專注于任務規劃，把控全局策略
- Claude-3.7-sonnet：處理復雜的多模態任務，提供深度理解能力
2、Manus 運轉邏輯與工作流程
Manus 采用多智能體架構，在獨立的虛擬環境中運作。其工作流程可總結如下：
完整執行流程如下所示：
第一、任務接收
用戶提交的任務請求，無論是簡單的查詢還是復雜的項目需求，Manus 都會接收并開始處理。
第二、任務理解
Manus 解析用戶輸入，把握任務的核心和目標。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。
- 利用先進的自然語言處理技術進行意圖識別和關鍵詞提取。
- 當需求不明確時，通過對話引導用戶明確目標。
- 支持文本、圖片、文檔等多種輸入方式，增強交互體驗。
第三、任務分解
規劃模塊自動將復雜任務拆分為多個可執行的子任務，并建立任務間的依賴關系和執行順序。
第四、任務初始化與環境準備
系統為任務執行創建獨立的執行環境，確保隔離性和安全性。
第五、執行計劃制定
為每個子任務制定執行計劃，包括所需的工具和資源。歷史交互記錄用于優化執行計劃。
第六、自主執行
工具使用模塊在虛擬環境中獨立執行子任務，包括信息搜索、數據檢索、代碼編寫、文檔生成和數據分析可視化等。中間結果由記憶模塊保存，供后續使用。
系統協同：多個專業化的智能體協作，各自負責不同的任務。
每個智能體的執行結果都保存在任務目錄中，確保可追溯性。
class SearchAgent:
def execute(self, task):
# 調用搜索 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 負責網絡信息搜索
- Code Agent 代碼智能體處理代碼生成和執行
- Data Analysis Agent 進行數據分析
第七、動態質量檢測
質量檢查函數確保結果可靠性：
def quality_check(result):
if result.confidence < 0.7:
trigger_self_correction()
return generate_validation_report()第八、結果整合
將子任務的結果合并為最終輸出，確保內容的連貫性和完整性。
- 智能合并所有智能體的執行結果，消除冗余和矛盾。
- 生成易于用戶理解的多模態輸出，確保內容的可理解性和實用性。
第九、結果交付
向用戶提供完整的任務成果，可能包括報告、分析、代碼、圖表等格式。
第十、用戶反饋與學習
用戶對結果進行反饋，記憶模塊記錄這些反饋，用于提升未來任務的執行效果。通過模型微調，系統性能得到持續增強。
Multi-Agent 系統代表了 AI 發展的前沿方向，Manus 等產品的出現正是這一趨勢的生動體現。雖然這類系統仍面臨計算成本和任務準確性的挑戰，但其協同智能的潛力不可估量。
未來，隨著模型效率的優化和任務執行可靠性的提升，我們將看到更多"Leave it to Agent"的應用場景，真正實現 AI 從思考到行動的無縫銜接。
本文轉載自公眾號玄姐聊AGI 作者：玄姐
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