Quelle est la technologie derrière le Manus Ai qui rend le monde fou ?

Tout le monde voulait figurer sur leur liste d'attente

CodeAct est une leçon que tout le monde devrait apprendre des agents AI de Manus

Voici pourquoi Manus a adopté ses principes pour construire ses agents....

Lorsque Manus AI a été publié,

Tout le monde a été choqué par le nombre de tâches que l'agent pouvait accomplir avec une telle grande précision.

Lorsqu'un utilisateur X a demandé au co-fondateur si Manus utilise MCP, il a répondu qu'ils ne l'utilisaient pas,

Mais avaient adopté quelques principes de CodeAct qui les ont aidés à prendre de meilleures décisions dans les outils ainsi que dans l'exécution.

Qu'est-ce qui distingue CodeAct des architectures d'agents existantes comme ReAct ou même Reflexion ?

📌 Comprendre en décomposant son architecture :

1. Observation : L'agent interprète la demande de l'utilisateur et évalue l'état actuel de la tâche.

2. Agent : La saisie est d'abord prise par l'agent, qui établit la base principale de ce que la solution devrait ressembler.

3. Planification : Il détermine ensuite les outils ou les actions appropriés nécessaires pour l'étape suivante.

• Action : La première action prise par l'agent est partagée avec le bac à sable CodeAct.

4. Bac à sable CodeAct : Manus écrit du code Python pour effectuer l'action nécessaire, qui s'exécute dans un environnement de bac à sable Linux.

• Il évalue plusieurs scénarios, sélectionne la meilleure action et génère du code Python comme format d'action universel pour les agents LLM.

• Il utilise l'ensemble d'outils, de bases de données et de mémoire donné pour construire une solution capable.

5. Résultat : Il affiche l'action prise par l'agent à l'utilisateur en fonction de sa requête.

• Le résultat n'est pas seulement envoyé à l'utilisateur, mais ses commentaires sont également renvoyés à l'agent pour observer.

• Sur la base des observations, Manus peut déboguer, ajuster son approche et réessayer si nécessaire.

Ce cycle se répète jusqu'à ce que la tâche soit terminée.

Selon votre cas d'utilisation, CodeAct peut fournir une sortie via des réponses en langage naturel ou des interactions avec l'environnement.

Plus précisément,

CodeAct utilise du code Python exécutable pour des opérations complexes et multétapes,

Contrairement à d'autres architectures limitées à des fonctions prédéfinies ou JSON, cette approche simplifie le débogage et l'affinement tout en gardant la longueur de contexte gérable.

(Remarque : L'équipe n'a pas détaillé la mise en œuvre de CodeAct, mais a partagé trois idées clés issues de l'application de ses principes, disponibles dans les commentaires référencés.)

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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