AI Agent能使用工具来在现实世界中获取实时信息或给出行动建议,为此,模型需要访问外部工具,自主规划和执行任务。 宽泛地来说,生成式AI Agen...
2025-05-13 43 人工智能AI行业报告
Manus 目前采用 Multiple Agent 架构,将复杂任务拆分为规划、执行、验证等子模块,运 行在独立的虚拟机中,通过规划代理、执行代理、验证代理的分工协作机制来大幅提升对复 杂任务的处理效率,并通过并行计算缩短响应时间。 在 Multiple Agent 的架构中,每个代理可能基于独立的语言模型或强化学习模型,彼此通 过 API 或消息队列通信。同时每个任务也都在沙盒中运行,避免干扰其他任务,支持云端扩 展。每个独立模型都能模仿人类处理任务的流程,比如先思考和规划,理解复杂指令并拆解 为可执行的步骤,再调用合适的工具。 与 Manus 有相似功能的 Agent 是 Open AI 于 25 年 1 月份发布的 Operator, 该产品是 一款由 OpenAI 推出的 AI 浏览器智能体,由计算机使用代理(Computer-Using Agent,) 驱动,结合了 GPT-4o 的视觉能力以及强化学习下的高级推理,能够识别网页并自动实现 与网页的交互,且具备一定的推理能力,可以在遇到问题时自我纠正,可以在无法解决时将 控制权交换给用户。在性能测试中,Manus 与 Operator 均可以构建出虚拟环境和资源进行 CUA 一些列动作 执行。 Manus 能够在云端独立完成任务,无需人工干预,直接交付完整的任务成果,同时由多种 模型支持,具备强大的工具调用能力,可灵活编写代码、智能浏览网页和操作各类应用,不 仅仅局限于单一任务,而是能够跨领域、跨任务地提供解决方案。 而 Operator 主要运行在浏览器中, 无法调用终端、文件系统等资源交付最终结果。
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