Manus Ai 背后的技术是什么，让全世界都为之疯狂？

每个人都想进入他们的候补名单

CodeAct 是每个人都应该从 Manus AI 代理中学习的一课

以下是 Manus 采用其原则来构建其代理的原因：

当 Manus AI 发布时，

每个人都被代理能够以如此高的精度完成的任务数量所震惊。

当一位 X 用户问及 Manus 是否使用 MCP 时，联合创始人回答说他们没有，

但采用了 CodeAct 的一些原则，这些原则帮助他们在工具和执行方面做出更好的决定。

是什么让 CodeAct 与现有的代理架构（如 ReAct 或 Reflexion）区别开来？

让我们通过拆解其架构来理解：

观察：代理解释用户的请求并评估任务的当前状态。
代理：输入首先由代理接收，代理构建解决方案的主要基础。
规划：然后确定下一步所需的适当工具或操作。

操作：代理采取的第一个操作与 CodeAct 沙盒共享。

CodeAct 沙盒：Manus 编写 Python 代码以执行必要的操作，该操作在 Linux 沙盒环境中运行。

它评估多个场景，选择最佳操作，并生成 Python 代码作为 LLM 代理的通用操作格式。
它利用给定的工具、数据库和内存来构建一个功能强大的解决方案。

结果：它将代理采取的操作显示给用户，如其查询所示。

结果不仅发送给用户，还将其反馈发送回代理以进行观察。
根据观察，Manus 可以调试、调整其方法并在需要时重试

此循环重复，直到任务完成

根据您的用例，CodeAct 可以通过自然语言答案或环境交互提供输出。

具体来说，

CodeAct 使用可执行的 Python 代码来执行复杂的多步骤操作，

与其他仅限于预定义函数或 JSON 的架构不同，这种方法简化了调试和改进，同时保持上下文长度可管理。

（注：团队尚未详细介绍 CodeAct 的实现，但在引用评论中分享了三项关键见解，适用于其原则。）

请注意，中文版本是由 AI 辅助翻译的，因此可能存在细微错误。

作者

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