Manus是什么，能干什么？（新手必看）
在正式介绍 Manus 之前，请想象一下，你有一个永远不会累的“全能助理”：
接下来，我们再用一个常见的场景——“规划家庭旅行”来介绍什么是 Manus，加深你对它的理解。我们在 Manus 中输入以下提示词：
怎么样，是不是对 Manus 有了初步的感知，它像人类一样懂得：
接下来，我们详细介绍一下 Manus。
作为一个集成了多种能力的智能体系统，Manus 不仅能够理解和执行特定领域的任务，还能够跨领域应用其智能，解决各种复杂问题。Manus 的名称本身就暗示了其作为人类智慧的“手”（在拉丁语中，Manus意为“手”）的定位，能够延伸用户的能力，执行各种数字环境中的任务。
Manus 的核心设计理念是作为一个全能型智能体，能够在计算机和互联网环境中完成广泛的任务。它不是一个简单的问答系统或命令执行器，而是一个能够理解复杂指令、规划任务步骤、独立执行操作并生成高质量输出的综合智能体。
Manus 的设计融合了自然语言处理、知识表示、推理规划、工具使用和学习适应等多种AI技术，使其不仅能够像人类助手一样工作，还能具有计算机的精确性、速度和不知疲倦的特性。
这种双向定义有助于我们全面理解 Manus 作为 AGI Agent 的真实能力水平和应用场景。
Manus 的另一个重要能力是工具使用能力。Manus 可以调用各种软件工具，包括操作系统和环境工具、编程语言和开发工具、浏览器和网络工具、文件处理工具、部署和发布工具等。这些工具使 Manus 能够与计算机系统和互联网进行交互，执行各种操作，从简单的文件读写到复杂的网站开发和部署。Manus 的工具使用遵循严格的规则和最佳实践，从而确保操作的安全性和有效性。
首先，Manus 无法直接与物理世界交互，如操作物理设备、执行实验室的实验或进行实地调查。其次，对于需要用户身份验证、支付操作或其他敏感操作的任务，Manus 会建议用户暂时接管浏览器完成这些操作。此外，Manus 不适合执行需要持续实时交互的任务，如实时监控系统或需要即时响应的控制系统。
在专业领域深度方面，虽然 Manus 具有广泛的知识，但在某些高度专业化的领域（如尖端科学研究、专业医疗诊断等），其能力可能不及该领域的专家。Manus 在执行任务时也会受到可用计算资源和时间的限制，因此在执行需要大量计算资源或长时间运行的任务时，需要特别注意。
最后，Manus 必须遵守数据隐私和安全规定，不能处理或存储违反这些规定的数据，并且只能使用其沙盒环境中可用的工具和资源，无法访问或使用环境外的专有工具和系统。
理解这些能力范围和能力限制有助于用户更好地利用 Manus，确保将其应用于合适的任务和场景中，同时避免在其能力边界之外的领域提出不切实际的期望。
图 1 Manus的核心能力
Manus 的网络搜索能力是其信息收集能力的重要组成部分。与简单的搜索引擎不同，Manus 采用结构化的搜索策略，能够构建精确的搜索查询，分析搜索结果，并从中提取有价值的信息。Manus 遵循特定的搜索规则，如优先使用专用搜索工具而非直接用浏览器访问搜索引擎结果页面，这使其能够更高效地获取信息。
值得注意的是，Manus 不会将搜索结果中的片段视为有效来源，而是会通过浏览器访问原始页面，以确保信息的准确性和完整性。这种严谨的方法确保了 Manus 收集的信息具有高度的可靠性。
在网页浏览与内容提取方面，Manus 表现出类似人类的浏览行为，但具有更高的效率和系统性。Manus 可以通过浏览器工具访问和理解网页内容，包括用户在消息中提供的URL和搜索结果中的 URL。它不仅能够被动地接收页面内容，还能够通过点击元素或直接访问 URL，主动探索有价值的链接，以获取更深入的信息。这种主动探索的能力使 Manus 能够构建更全面的信息网络，而不仅仅局限于表面的信息。
Manus 的文档阅读与分析能力同样令人印象深刻。它能够阅读和分析各种格式的文档，包括但不限于文本文件、PDF、HTML 等。对于这些文档，Manus 不仅能够提取文本内容，还能够理解文档结构，识别关键信息，并基于文档内容进行分析和推理。这种深度理解能力使 Manus 能够从复杂的文档中提取有价值的洞察，为用户提供更有意义的信息。
信息验证与交叉验证是 Manus 信息处理过程中的关键环节，如下图所示：
图 2 Manus的信息验证与交叉验证
Manus 遵循严格的信息优先级规则：
此外，Manus 会访问多个 URL 以获取全面信息或进行交叉验证，确保信息的准确性和可靠性。这种多源验证的方法大大降低了提供错误或过时信息的风险。
在数据处理方面，Manus 展示了处理各种格式数据的强大能力。无论是结构化数据（如CSV、JSON、数据库）还是非结构化数据（如文本、图像描述），Manus 都能够进行有效处理。
对于原始数据，Manus 能够执行一系列预处理操作，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化和规范化等。这些操作确保了后续分析的数据质量，为可靠的分析结果奠定基础。
Manus还能够进行数据转换，如特征工程、数据聚合、数据合并等，将原始数据转化为更适合分析的形式。这种全面的数据处理能力使 Manus 能够应对各种数据挑战，为用户提供高质量的数据分析服务。
数据可视化是 Manus 数据分析能力的重要组成部分。Manus 能够创建各种类型的可视化图表，包括基本图表（如条形图、折线图、散点图、饼图）、高级图表（如热力图、箱线图、小提琴图、树状图）以及交互式可视化图表。这些可视化图表不仅在视觉上吸引人，还能够有效地传达数据中的信息。
Manus 在创建可视化图表时注重可读性和信息传达效率，会选择适当的图表类型、颜色方案和标签，确保可视化图表能够清晰地表达数据中的模式和趋势。此外，Manus 能够创建多图表组合和仪表板，提供数据的多维视图，帮助用户全面理解数据。
Manus 的数据分析与可视化能力在多种应用场景中展现出巨大价值，如下图所示。
图 3 Manus的数据分析与可视化能力的应用场景
然而，Manus 的数据分析与可视化能力也存在一些限制：
Manus 的创作不仅在技术上准确，在风格上也富有表现力，能够适应不同的写作需求和目标受众。
Manus 的长篇内容创作能力尤为突出，如下图所示：
图 4 Manus 在长篇内容创作方面的特点
它能够创作多章节的文章和深度研究报告，内容详尽、结构清晰、论述严谨。Manus 的写作遵循特定规则，如使用连续段落和变化的句子长度增强散文的吸引力；避免列表格式，除非用户明确要求。这种写作风格使 Manus创作的内容不仅信息丰富，还具有良好的可读性和流畅性。
Manus 的长篇写作能力使其能够处理需要深入探讨和全面覆盖的主题，如综合研究报告、详细教程、深度分析文章等。
在写作的详细程度和全面性方面，Manus 的表现依然出色。默认情况下，Manus 的写作非常详细，最小长度为数千字，除非用户明确指定长度或格式要求。这种详细的写作风格确保了 Manus 能够全面覆盖主题的各个方面，提供深入的分析和丰富的信息。Manus 不会简单地概括或总结信息，而是会深入探讨主题，提供详细的解释、例子和论证，使读者能够全面理解主题。这种全面性使 Manus 创作的内容特别适合需要深入了解特定主题的读者阅读。
Manus 在基于参考的写作方面展现出高度的专业性和学术严谨性。当基于参考资料进行写作时，Manus 会主动引用原始文本及其来源，并在文末提供带有 URL 的参考列表。这种引用和参考实践不仅确保了内容的可信度与可验证性，还尊重了原始作者的知识产权。
Manus 能够准确地引用各种类型的资料，包括学术论文、书籍、网站、报告等，并根据需要使用适当的引用格式。这种严谨的引用实践使 Manus 创作的内容符合学术写作和专业写作的标准。
对于长文档的处理，Manus 采用了系统化的方法。对于长篇文档，Manus 会先将每个部分保存为单独的草稿文件，然后按顺序将它们附加在一起，创建最终文档。在最终编译过程中，Manus 不会减少或总结任何内容，文档的最终长度必须超过所有单独草稿文件的总和。这种方法确保了长文档的结构清晰和内容完整，同时也便于管理和修改。
Manus 还会添加必要的过渡段落，确保文档的连贯性和流畅性。这种系统化的长文档处理能力使 Manus 能够创作结构复杂、内容丰富的长篇作品。
Manus 的编程能力不仅体现在代码编写上，还包括问题解决、系统设计和软件开发的整个过程，如下图所示。
图 5 Manus的开发与编程能力
Manus 的多语言编程能力使其能够满足各种开发需求。它可以编写和运行 Python、JavaScript（Node.js）等多种编程语言的代码。对于 Python，Manus 能够利用其丰富的库和框架，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，进行数据处理、分析和可视化。对于 JavaScript，Manus 能够利用 Node.js 环境和各种 npm 包，开发服务器端应用和工具。
此外，Manus 还可以通过安装相应的编译器或解释器，使用其他编程语言，如 C/C++、Java、Ruby 等。Manus 在编程时遵循特定规则，如必须将代码保存到文件中再执行，禁止直接向解释器输入代码，这确保了代码的可追踪性和可维护性。
图 6 Manus 的其他特殊能力
这些能力使它能够更全面、更高效地完成各种任务，并适应不同的工作环境。
① Manus 的任务规划与执行能力是其智能体系统的核心组成部分。
Manus 配备了规划模块，用于整体任务规划。任务计划使用编号的伪代码表示执行步骤，每次规划更新都包括当前步骤编号、状态和反思。这种结构化的规划方法使 Manus 能够系统地分解复杂任务，确定执行顺序，并跟踪进度。
Manus 的规划不是静态的，而是动态的，它会根据任务执行过程中的新信息和变化进行调整与优化。这种自适应的规划能力使 Manus 能够应对不确定性和变化，从而保证任务执行的有效性和效率。
② Manus 的知识与记忆能力使其能够利用过去的经验和最佳实践。
Manus 配备了知识和记忆模块，用于参考最佳实践。任务相关知识被作为事件提供在事件流中，每个知识项都有其范围，只有在满足条件时才会被采用。这种上下文感知的知识应用确保了知识的相关性和适用性。
Manus 的知识不仅包括事实性信息，还包括程序性知识，例如如何执行特定任务、解决特定问题的方法等。这种综合性的知识库使 Manus 能够应对各种任务和问题，并提供高质量的解决方案。
③ Manus 的数据源访问能力使其能够获取权威和可靠的信息。
Manus 配备了数据 API 模块，用于访问权威数据源。可用的数据 API 及其文档被作为事件提供在事件流中。Manus 优先使用数据 API 进行数据检索，只有在数据 API 无法满足要求时才使用公共互联网。这种优先级确保了 Manus 获取的信息尽可能准确和可靠。数据 API 的使用成本由系统承担，用户无须登录或授权，简化了访问过程。Manus 必须通过 Python 代码调用数据 API，这确保了 API 调用的灵活性和可控性。
④ Manus 的错误处理能力使其能够应对各种异常情况和挑战。工具执行失败被作为事件提供在事件流中。
当出现错误时，Manus 首先验证工具名称和参数，然后尝试根据错误消息修复问题；如果不成功，则尝试替代方法。当多种方法都失败时，Manus 会向用户报告失败原因并请求协助。这种系统化的错误处理方法使 Manus 能够在面对问题时保持弹性和适应性，并尽可能地独立解决问题，同时在必要时寻求用户的帮助。Manus 不仅能够处理技术错误，还能够处理逻辑错误和意外情况，确保任务执行的连续性和完整性。
⑤ Manus 的消息通信能力使其能够与用户进行有效的交流和协作。
Manus 通过消息工具与用户通信，而不是直接通过文本响应。它会立即回复新的用户消息，但首次回复简短，只会确认收到，并不会提供具体解决方案。Manus 会在更改方法或策略时通过简短的解释通知用户，保持用户对任务执行的了解。
消息工具分为通知（非阻塞，不需要用户回复）和询问（阻塞，需要用户回复），Manus 会积极使用通知进行进度更新，但仅在必要时使用询问，以最小化用户中断并避免阻碍进度。
Manus 会提供所有相关文件作为附件，因为用户可能无法直接访问本地文件系统。在任务完成后，Manus 必须在进入空闲状态之前向用户发送结果和交付物。这种全面的通信策略确保了用户与 Manus 之间的有效协作，同时尊重用
早上 9 点，你给它发消息：“帮我分析公司上半年的销售数据，下午 2 点前给我 PPT 报告。”中午 12 点，它已经整理完 20 万条销售记录，对比了竞争对手的价格，用彩色图表标出了爆款商品下滑趋势，甚至附上了改进建议。而你，正在咖啡馆悠闲地喝咖啡。
这就是 Manus，一个能听懂复杂指令并自动完成任务的 AGI Agent，更直白一些就是“你说需求，它交成果”。接下来，我们再用一个常见的场景——“规划家庭旅行”来介绍什么是 Manus，加深你对它的理解。我们在 Manus 中输入以下提示词：
“下个月带父母去巴黎玩 5 天，预算每人 1.5 万元，酒店要安静、交通方便，每天行程别太累。”
3 小时后，你会收到：- 含价格对比的航班方案（标注“红眼航班”风险）；
- 3 套酒店组合（附周边环境实景图）；
- 详细到每小时的中文版行程（包含轮椅友好路线）；
- 自动生成的签证材料清单（按家庭成员分类）。
怎么样，是不是对 Manus 有了初步的感知，它像人类一样懂得：
- 拆解任务（预算分配→交通规划→风险评估）；
- 主动判断（“带老人”=减少步行距离）；
- 跨平台操作（同时查机票、酒店、景点并自动关联信息）。
接下来，我们详细介绍一下 Manus。
Manus是什么
Manus 是一个先进的 AGI Agent，于 2025 年 3 月发布，推出后迅速在全球引起关注。它代表了当前 AI 技术在通用人工智能方面的重要进展。作为一个集成了多种能力的智能体系统，Manus 不仅能够理解和执行特定领域的任务，还能够跨领域应用其智能，解决各种复杂问题。Manus 的名称本身就暗示了其作为人类智慧的“手”（在拉丁语中，Manus意为“手”）的定位，能够延伸用户的能力，执行各种数字环境中的任务。
Manus 的核心设计理念是作为一个全能型智能体，能够在计算机和互联网环境中完成广泛的任务。它不是一个简单的问答系统或命令执行器，而是一个能够理解复杂指令、规划任务步骤、独立执行操作并生成高质量输出的综合智能体。
Manus 的设计融合了自然语言处理、知识表示、推理规划、工具使用和学习适应等多种AI技术，使其不仅能够像人类助手一样工作，还能具有计算机的精确性、速度和不知疲倦的特性。
Manus的能与不能
讨论 Manus 的能力边界，我们需要从两个维度来考虑：- 一是 Manus 能够做什么（能力范围）；
- 二是 Manus 不能做什么（能力限制）。
这种双向定义有助于我们全面理解 Manus 作为 AGI Agent 的真实能力水平和应用场景。
1) 能力范围
从能力范围来看，Manus 的核心优势在于其综合性和通用性。它擅长信息收集与处理、数据分析与可视化、内容创作与写作、开发与编程以及问题解决等多个领域，包括访问互联网获取最新信息、处理和分析各种格式的数据、创作详细的长篇内容、编写和执行多种编程语言的代码，以及解决各种复杂问题。这种多领域能力使 Manus 能够处理跨学科任务，将不同领域的知识和技能整合起来，提供全面的解决方案。Manus 的另一个重要能力是工具使用能力。Manus 可以调用各种软件工具，包括操作系统和环境工具、编程语言和开发工具、浏览器和网络工具、文件处理工具、部署和发布工具等。这些工具使 Manus 能够与计算机系统和互联网进行交互，执行各种操作，从简单的文件读写到复杂的网站开发和部署。Manus 的工具使用遵循严格的规则和最佳实践，从而确保操作的安全性和有效性。
2) 能力边界
然而，Manus 的能力也存在一些限制和边界。首先，Manus 无法直接与物理世界交互，如操作物理设备、执行实验室的实验或进行实地调查。其次，对于需要用户身份验证、支付操作或其他敏感操作的任务，Manus 会建议用户暂时接管浏览器完成这些操作。此外，Manus 不适合执行需要持续实时交互的任务，如实时监控系统或需要即时响应的控制系统。
在专业领域深度方面，虽然 Manus 具有广泛的知识，但在某些高度专业化的领域（如尖端科学研究、专业医疗诊断等），其能力可能不及该领域的专家。Manus 在执行任务时也会受到可用计算资源和时间的限制，因此在执行需要大量计算资源或长时间运行的任务时，需要特别注意。
最后，Manus 必须遵守数据隐私和安全规定，不能处理或存储违反这些规定的数据，并且只能使用其沙盒环境中可用的工具和资源，无法访问或使用环境外的专有工具和系统。
理解这些能力范围和能力限制有助于用户更好地利用 Manus，确保将其应用于合适的任务和场景中，同时避免在其能力边界之外的领域提出不切实际的期望。
Manus的核心能力
Manus 的核心能力如下图所示，接下来我们将对这些能力进行简要介绍。图 1 Manus的核心能力
1) 信息收集
在当今信息爆炸的时代，有效地收集、筛选和处理信息已成为智能体系统的基础能力。Manus 在这一领域展现出卓越的表现，其信息收集与处理能力不仅体现在广度上，能够从多种来源获取信息，还体现在深度上，能够对获取的信息进行深入分析和理解。Manus 的网络搜索能力是其信息收集能力的重要组成部分。与简单的搜索引擎不同，Manus 采用结构化的搜索策略，能够构建精确的搜索查询，分析搜索结果，并从中提取有价值的信息。Manus 遵循特定的搜索规则，如优先使用专用搜索工具而非直接用浏览器访问搜索引擎结果页面，这使其能够更高效地获取信息。
值得注意的是，Manus 不会将搜索结果中的片段视为有效来源，而是会通过浏览器访问原始页面，以确保信息的准确性和完整性。这种严谨的方法确保了 Manus 收集的信息具有高度的可靠性。
在网页浏览与内容提取方面，Manus 表现出类似人类的浏览行为，但具有更高的效率和系统性。Manus 可以通过浏览器工具访问和理解网页内容，包括用户在消息中提供的URL和搜索结果中的 URL。它不仅能够被动地接收页面内容，还能够通过点击元素或直接访问 URL，主动探索有价值的链接，以获取更深入的信息。这种主动探索的能力使 Manus 能够构建更全面的信息网络，而不仅仅局限于表面的信息。
Manus 的文档阅读与分析能力同样令人印象深刻。它能够阅读和分析各种格式的文档，包括但不限于文本文件、PDF、HTML 等。对于这些文档，Manus 不仅能够提取文本内容，还能够理解文档结构，识别关键信息，并基于文档内容进行分析和推理。这种深度理解能力使 Manus 能够从复杂的文档中提取有价值的洞察，为用户提供更有意义的信息。
信息验证与交叉验证是 Manus 信息处理过程中的关键环节，如下图所示：
图 2 Manus的信息验证与交叉验证
Manus 遵循严格的信息优先级规则：
权威 API 的数据 > 网络搜索的数据 > 模型内部知识
这种层级结构确保了 Manus 提供的信息尽可能基于最可靠的来源。此外，Manus 会访问多个 URL 以获取全面信息或进行交叉验证，确保信息的准确性和可靠性。这种多源验证的方法大大降低了提供错误或过时信息的风险。
2) 数据分析
数据分析与可视化是现代决策和洞察生成的核心工具，Manus 在这一领域展现出专业的能力。Manus 不仅能够处理和分析各种类型的数据，还能够创建直观的可视化图表，帮助用户理解数据中的模式和趋势。在数据处理方面，Manus 展示了处理各种格式数据的强大能力。无论是结构化数据（如CSV、JSON、数据库）还是非结构化数据（如文本、图像描述），Manus 都能够进行有效处理。
对于原始数据，Manus 能够执行一系列预处理操作，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据标准化和规范化等。这些操作确保了后续分析的数据质量，为可靠的分析结果奠定基础。
Manus还能够进行数据转换，如特征工程、数据聚合、数据合并等，将原始数据转化为更适合分析的形式。这种全面的数据处理能力使 Manus 能够应对各种数据挑战，为用户提供高质量的数据分析服务。
数据可视化是 Manus 数据分析能力的重要组成部分。Manus 能够创建各种类型的可视化图表，包括基本图表（如条形图、折线图、散点图、饼图）、高级图表（如热力图、箱线图、小提琴图、树状图）以及交互式可视化图表。这些可视化图表不仅在视觉上吸引人，还能够有效地传达数据中的信息。
Manus 在创建可视化图表时注重可读性和信息传达效率，会选择适当的图表类型、颜色方案和标签，确保可视化图表能够清晰地表达数据中的模式和趋势。此外，Manus 能够创建多图表组合和仪表板，提供数据的多维视图，帮助用户全面理解数据。
Manus 的数据分析与可视化能力在多种应用场景中展现出巨大价值，如下图所示。
图 3 Manus的数据分析与可视化能力的应用场景
- 在商业分析中，Manus 可以分析销售数据、客户行为、市场趋势等，为业务决策提供支持；
- 在科学研究中，Manus 可以处理实验数据、分析研究结果、创建研究图表等，加速科学发现过程；
- 在金融分析中，Manus 可以分析市场数据、评估投资风险、预测金融趋势等，辅助投资决策；
- 在社会研究中，Manus 可以分析调查数据、识别社会模式、可视化人口统计等，提供社会洞察。
然而，Manus 的数据分析与可视化能力也存在一些限制：
- 首先，Manus 的分析能力受到可用数据质量和数量的限制，对于数据不足或质量低的情况，分析结果可能不够可靠；
- 其次，Manus 的高级统计和机器学习分析需要足够的计算资源与时间，对于特别大的数据集或复杂的分析，可能需要优化方法或分批处理；
- 此外，虽然 Manus 能够创建各种可视化图表，但其可视化能力受到环境限制，无法直接生成需要特殊硬件支持的可视化图表，如 3D 全息图或虚拟现实可视化；
- 最后，Manus 的数据解释基于统计关系和模式，对于需要领域专业知识的深度解释，可能需要与领域专家合作。
3) 内容创作
内容创作是 Manus 的核心能力之一，它在这一领域展现出卓越的表现，能够创作各种类型的高质量内容，从简短的文案到长篇的研究报告。Manus 的创作不仅在技术上准确，在风格上也富有表现力，能够适应不同的写作需求和目标受众。
Manus 的长篇内容创作能力尤为突出，如下图所示：
图 4 Manus 在长篇内容创作方面的特点
它能够创作多章节的文章和深度研究报告，内容详尽、结构清晰、论述严谨。Manus 的写作遵循特定规则，如使用连续段落和变化的句子长度增强散文的吸引力；避免列表格式，除非用户明确要求。这种写作风格使 Manus创作的内容不仅信息丰富，还具有良好的可读性和流畅性。
Manus 的长篇写作能力使其能够处理需要深入探讨和全面覆盖的主题，如综合研究报告、详细教程、深度分析文章等。
在写作的详细程度和全面性方面，Manus 的表现依然出色。默认情况下，Manus 的写作非常详细，最小长度为数千字，除非用户明确指定长度或格式要求。这种详细的写作风格确保了 Manus 能够全面覆盖主题的各个方面，提供深入的分析和丰富的信息。Manus 不会简单地概括或总结信息，而是会深入探讨主题，提供详细的解释、例子和论证，使读者能够全面理解主题。这种全面性使 Manus 创作的内容特别适合需要深入了解特定主题的读者阅读。
Manus 在基于参考的写作方面展现出高度的专业性和学术严谨性。当基于参考资料进行写作时，Manus 会主动引用原始文本及其来源，并在文末提供带有 URL 的参考列表。这种引用和参考实践不仅确保了内容的可信度与可验证性，还尊重了原始作者的知识产权。
Manus 能够准确地引用各种类型的资料，包括学术论文、书籍、网站、报告等，并根据需要使用适当的引用格式。这种严谨的引用实践使 Manus 创作的内容符合学术写作和专业写作的标准。
对于长文档的处理，Manus 采用了系统化的方法。对于长篇文档，Manus 会先将每个部分保存为单独的草稿文件，然后按顺序将它们附加在一起，创建最终文档。在最终编译过程中，Manus 不会减少或总结任何内容，文档的最终长度必须超过所有单独草稿文件的总和。这种方法确保了长文档的结构清晰和内容完整，同时也便于管理和修改。
Manus 还会添加必要的过渡段落，确保文档的连贯性和流畅性。这种系统化的长文档处理能力使 Manus 能够创作结构复杂、内容丰富的长篇作品。
4) 开发与编程
开发与编程是 Manus 的核心能力之一，它在这一领域的表现异常出色。它能够编写、测试和执行各种编程语言的代码，开发各种类型的应用程序和工具。Manus 的编程能力不仅体现在代码编写上，还包括问题解决、系统设计和软件开发的整个过程，如下图所示。
图 5 Manus的开发与编程能力
Manus 的多语言编程能力使其能够满足各种开发需求。它可以编写和运行 Python、JavaScript（Node.js）等多种编程语言的代码。对于 Python，Manus 能够利用其丰富的库和框架，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等，进行数据处理、分析和可视化。对于 JavaScript，Manus 能够利用 Node.js 环境和各种 npm 包，开发服务器端应用和工具。
此外，Manus 还可以通过安装相应的编译器或解释器，使用其他编程语言，如 C/C++、Java、Ruby 等。Manus 在编程时遵循特定规则，如必须将代码保存到文件中再执行，禁止直接向解释器输入代码，这确保了代码的可追踪性和可维护性。
5) 其他特殊能力
除了上述核心能力外，Manus 还具备一系列特殊能力，如下图所示：图 6 Manus 的其他特殊能力
这些能力使它能够更全面、更高效地完成各种任务，并适应不同的工作环境。
① Manus 的任务规划与执行能力是其智能体系统的核心组成部分。
Manus 配备了规划模块，用于整体任务规划。任务计划使用编号的伪代码表示执行步骤，每次规划更新都包括当前步骤编号、状态和反思。这种结构化的规划方法使 Manus 能够系统地分解复杂任务，确定执行顺序，并跟踪进度。
Manus 的规划不是静态的，而是动态的，它会根据任务执行过程中的新信息和变化进行调整与优化。这种自适应的规划能力使 Manus 能够应对不确定性和变化，从而保证任务执行的有效性和效率。
② Manus 的知识与记忆能力使其能够利用过去的经验和最佳实践。
Manus 配备了知识和记忆模块，用于参考最佳实践。任务相关知识被作为事件提供在事件流中，每个知识项都有其范围，只有在满足条件时才会被采用。这种上下文感知的知识应用确保了知识的相关性和适用性。
Manus 的知识不仅包括事实性信息，还包括程序性知识，例如如何执行特定任务、解决特定问题的方法等。这种综合性的知识库使 Manus 能够应对各种任务和问题，并提供高质量的解决方案。
③ Manus 的数据源访问能力使其能够获取权威和可靠的信息。
Manus 配备了数据 API 模块，用于访问权威数据源。可用的数据 API 及其文档被作为事件提供在事件流中。Manus 优先使用数据 API 进行数据检索，只有在数据 API 无法满足要求时才使用公共互联网。这种优先级确保了 Manus 获取的信息尽可能准确和可靠。数据 API 的使用成本由系统承担，用户无须登录或授权，简化了访问过程。Manus 必须通过 Python 代码调用数据 API，这确保了 API 调用的灵活性和可控性。
④ Manus 的错误处理能力使其能够应对各种异常情况和挑战。工具执行失败被作为事件提供在事件流中。
当出现错误时，Manus 首先验证工具名称和参数，然后尝试根据错误消息修复问题；如果不成功，则尝试替代方法。当多种方法都失败时，Manus 会向用户报告失败原因并请求协助。这种系统化的错误处理方法使 Manus 能够在面对问题时保持弹性和适应性，并尽可能地独立解决问题，同时在必要时寻求用户的帮助。Manus 不仅能够处理技术错误，还能够处理逻辑错误和意外情况，确保任务执行的连续性和完整性。
⑤ Manus 的消息通信能力使其能够与用户进行有效的交流和协作。
Manus 通过消息工具与用户通信，而不是直接通过文本响应。它会立即回复新的用户消息，但首次回复简短，只会确认收到，并不会提供具体解决方案。Manus 会在更改方法或策略时通过简短的解释通知用户，保持用户对任务执行的了解。
消息工具分为通知（非阻塞，不需要用户回复）和询问（阻塞，需要用户回复），Manus 会积极使用通知进行进度更新，但仅在必要时使用询问，以最小化用户中断并避免阻碍进度。
Manus 会提供所有相关文件作为附件，因为用户可能无法直接访问本地文件系统。在任务完成后，Manus 必须在进入空闲状态之前向用户发送结果和交付物。这种全面的通信策略确保了用户与 Manus 之间的有效协作，同时尊重用
ICP备案：
公安联网备案：