マヌスAIが世界を狂わせている背後にあるテクノロジーは何ですか。

みんなが彼らの待ちリストに入りたがっていた

CodeActは、誰もが学ぶべきManus AIエージェントからの教訓です。

なぜManusがその原則を採用してエージェントを構築したのか...

Manus AIがリリースされたとき、

誰もがエージェントが達成できるタスクの数と精度に驚かされました。

あるXユーザーがManusにMCPを使用しているかどうか尋ねたところ、共同創設者はそうではないと答えました。

しかし、CodeActの原則をいくつか採用しており、ツールや実行においてより良い決定を下すのに役立ったと述べました。

CodeActを既存のエージェントアーキテクチャーであるReActやReflexionと区別するものは何ですか？

📌 そのアーキテクチャーを分解して理解してみましょう：

観察：エージェントはユーザーのリクエストを解釈し、タスクの現在の状態を評価します。
エージェント：入力は最初にエージェントによって受け取られ、ソリューションの基本的な基礎を構築します。
計画：次に、次のステップに必要な適切なツールまたはアクションを決定します。

アクション：エージェントによって最初に実行されるアクションは、CodeActサンドボックスと共有されます。

CodeActサンドボックス：Manusは、必要なアクションを実行するためにPythonコードを書き、Linuxサンドボックス環境で実行します。

複数のシナリオを評価し、最適なアクションを選択し、LLMエージェントのための普遍的なアクション形式としてPythonコードを生成します。
指定されたツール、データベース、メモリを使用して、有能なソリューションを構築します。

結果：エージェントによって実行されたアクションを、ユーザーのクエリに応じて表示します。

結果はユーザーに送信されるだけでなく、エージェントにフィードバックも送信されます。
観察に基づいて、Manusはデバッグを実行し、アプローチを調整し、必要に応じて再試行できます。

このサイクルは、タスクが完了するまで繰り返されます。

使用するケースに応じて、CodeActは自然言語回答または環境とのやり取りを介して出力を提供できます。

具体的には、

CodeActは、複雑なマルチステップ操作のために実行可能なPythonコードを使用します。

他のアーキテクチャーが事前に定義された関数やJSONに限定されているのとは異なり、このアプローチはデバッグと改良を簡素化しながら、コンテキストの長さを管理可能に保ちます。

（注：チームはCodeActの実装の詳細については説明していませんが、原則を適用した3つの重要な洞察が、参照されたコメントに記載されています。）

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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