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简介：Manus多智能体报告，聚焦2025年智能体（Agent）技术趋势，面向AI从业者、产品经理及关注前沿技术的研究人员。报告以22页篇幅梳理Manus的三大技术支柱——规划代理、执行代理、验证代理的分工机制，详解云端异步处理、断点续传及大模型融合原理，并展示金融投研、简历筛选、教育辅助、旅游规划等落地场景，帮助企业评估是否引入智能体方案、评估自主任务执行质量与可信度，适合作为产品选型和竞品分析的参考素材。压缩包为1个PDF文件，约1.29MB，便于随时离线阅读分享，无额外依赖。该资源发布于2025年3月，目前已有110人学习，适合希望快速建立对Manus认知框架，或研究AI Agent产品形态、商业化路径与未来机遇挑战的读者。

1. 2025年Manus智能体为何被看作AI新范式

2025年3月，Manus智能体上线后，社交圈很快被一种叫“Manus Case”的结果页刷屏：一份市场报告、一张财务拆解图、一段可运行的Python代码，全部是智能体自己整理出来的。和普通AI对话框不同，Manus的任务是异步完成的——你提交一句“把这份调研整理成22页PDF”，关掉电脑去开会，回来时文件已经写好。标题里那份22页的《2025年Manus智能体开启AI新范式的先锋探索》，记录的就是这个转折：它要回答的不是“AI还能做什么”，而是“AI的工作方式是不是该换了”。下面把这个范式切换讲透，再落到如何自己搭一个能跑通任务的智能体。

2. 从“回答问题”到“完成任务”：Manus智能体背后的范式切换与架构拆解

先给结论：Manus不是又一个ChatGPT套壳。过去两年主流AI产品解决的是“人问机器答”，Manus把交互模型改成了“人给目标、机器交付结果”。这个差异听起来很小，落到架构上却是两套完全不同的系统。对话式AI的响应是一段文字，Manus的响应是一个过程：拆解任务、调用工具、验证产物、最后交付一堆文件。理解这个区别，才能理解为什么Manus被当作AI新范式的先锋，也才能看懂那份22页探索报告在争论什么。

2.1 对话式AI与智能体AI的边界：Manus在改什么

对话式AI的核心路径是“prompt → 模型 → 文本输出”，模型的一次前向传播就结束了。智能体的路径是“指令 → 规划 → 多次工具调用 → 中间产物沉淀 → 最终交付”，模型只是这条链路上负责决策的组件。下表把两边的主要差异列出来，这也是评价一个产品到底是不是AI智能体时的判断框架。

“异步执行”是Manus与ChatGPT最直观的分水岭。对话模型要求人在场，智能体允许人离场。这个看似体验层面的设计，实际改变了整个技术栈的取舍：上下文管理必须支持长会话；任务必须被显式拆成子步骤；每步的结果必须能被后续步骤引用。Manus能被反复讨论，正是因为它在产品层把“异步+执行+交付”这三个词落成了真实可用的界面，而不是只停留在论文里。

2.2 Manus多智能体规划链路：计划、执行、验证三步走的落地方式

Manus对外展示的架构并非单一模型在工作，而是多个角色分工：规划部分负责把大任务拆成可执行步骤，执行部分负责调用工具完成单个步骤，验证部分负责检查执行结果是否满足要求。这种多智能体架构在智能体开发里已经不算新鲜，LangGraph、Dify这类智能体框架里都有对应抽象，但Manus把这条链路做成了默认行为。

规划器的输出通常是结构化的任务清单。下面这个JSON，就是搭建Manus式智能体时让规划模型产出的计划格式：

{ "task": "生成一份22页的AI智能体行业探索报告PDF", "plan": [ {"step": 1, "action": "web_search", "params": {"query": "Manus智能体 GAIA 评测", "save_to": "notes/01_gaia.md"}}, {"step": 2, "action": "web_search", "params": {"query": "智能体框架 LangGraph vs Dify", "save_to": "notes/02_frameworks.md"}}, {"step": 3, "action": "run_python", "params": {"code": "整理notes目录下的markdown文件，生成22页报告大纲"}}, {"step": 4, "action": "run_python", "params": {"code": "调用report_builder.py输出PDF"}} ] }

这个JSON就是范式切换的物理载体：模型不再直接输出最终答案，而是输出一份可执行的计划，由执行环境逐步消费。action字段对应一个注册好的工具名，params是工具入参，save_to把中间结果落盘，避免后续步骤重复检索。步骤之间默认顺序执行，但也可以加depends_on字段表达依赖关系。规划器的价值在于把“生成22页报告”这种模糊指令变成子任务之间边界清晰、可单独验证的执行序列。

多智能体架构还有一个容易被忽略的作用：每一层只承担一种职责，提示词和模型就可以分别优化。规划层适合用逻辑能力强的模型，执行层可以用响应速度快、工具调用稳定的模型，验证层用判据严格的模型。Manus能在一次任务里连续做几十次工具调用而很少偏离目标，靠的正是这种分工，而不是某个单一模型的超常发挥。

2.3 AI新范式的三根支柱：异步执行、自主调用与产物可验证

把Manus开启的AI新范式压缩成一句话，就是三个变化：异步、自主、可验证。异步让用户与任务解耦，用户不在场时任务照常推进；自主让智能体具备工具调用循环，模型可以反复观察环境反馈再决定下一步；可验证让每个环节的中间产物都能被检查，而不是黑盒输出一段文字。

这里要提到GAIA基准。Manus发布时在GAIA上的表现被认为超过OpenAI同类工具产品，GAIA的题目设计恰恰考核的就是这三件事：能否理解真实世界的模糊任务、能否调用外部工具、能否产出可验证的答案。它和传统问答榜单的差别在于，很多题目答案本身不存在于训练数据里，模型必须实时检索、计算、校验才能答对。Manus在GAIA上的成绩被那份22页探索报告反复引用，也是因为GAIA的考核维度与Manus的架构取向高度重合。

不过要冷静一点：GAIA只能说明工具调用链路的能力，不能说明智能体的商业价值。一个能跑通GAIA的智能体，未必能稳定处理你公司的私有数据报告。把范式讲清楚之后，更重要的问题是：抛开邀请码，这套东西自己能不能搭？接下来用最小代码把它跑起来。

3. 没有邀请码也先跑起来：搭建Manus式智能体的最小执行流程

Manus官网采取邀请码制，排队时间长，但范式本身是开放的。如果你想先体验“任务式AI”，常见做法是走智能体框架路线：偏重可视化编排用Dify或Coze，偏重代码控制用LangGraph，偏重极简验证就自己写一个工具调用循环。我一般建议先选最薄的方案，理由是智能体项目的复杂度主要来自任务本身，而不是框架。框架只是把你手动维护的对话历史、工具注册和重试逻辑封装起来，提前引入框架反而会掩盖对核心机制的理解。

3.1 先圈定边界：Manus式智能体适合处理什么任务

不是所有任务都适合扔给智能体。适合的任务通常有三个特征：步骤可拆解、结果可验证、允许分钟级延迟。比如“抓取五个网站的数据并汇总成表格”“读一份PDF并生成结构化摘要”“写一段代码并运行验证”，这些任务天然需要多步工具调用。不适合的任务包括：需要毫秒级响应的实时交互、涉及高度敏感数据不便外传的处理、以及评价标准高度主观的创作任务。

一个比较实用的判断方法是看任务的“验收成本”。如果验收一份结果需要专家花半天，任务的性价比就不成立；如果验收只需要看几个关键数字或者打开文件检查排版，智能体就值得接入。做智能体开发时我习惯先画一张极简任务卡片：输入是什么、输出是什么、中间需要哪几类工具、验收标准是什么。写不清楚这四行，就不要急着上代码。

3.2 最小可运行代码：LLM加工具循环的核心实现

下面这套Python代码，是Manus式智能体的最小骨架：一个大模型负责决策，一组工具负责执行，一个while循环负责把两者接起来。代码可以直接运行，前提是你有一个兼容OpenAI接口的大模型服务。环境变量LLM_BASE_URL、LLM_API_KEY、LLM_MODEL分别指定接口地址、密钥和模型名。

import json import os import subprocess from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url=os.getenv("LLM_BASE_URL"), api_key=os.getenv("LLM_API_KEY"), ) def run_python(code: str) -> dict: """执行一段Python代码，用于文件读写、数据分析和绘图""" try: result = subprocess.run( ["python3", "-c", code], capture_output=True, text=True, timeout=30, ) return {"stdout": result.stdout[-2000:], "stderr": result.stderr[-2000:]} except subprocess.TimeoutExpired: return {"stdout": "", "stderr": "timeout after 30s"} TOOLS = [ { "type": "function", "function": { "name": "run_python", "description": "执行一段Python代码，用于读写文件、分析数据和输出中间产物", "parameters": { "type": "object", "properties": { "code": {"type": "string", "description": "要执行的完整Python 3代码"} }, "required": ["code"], }, }, } ] TOOL_REGISTRY = {"run_python": run_python} def run_agent(task: str, max_steps: int = 10) -> str: messages = [{"role": "user", "content": task}] for step in range(max_steps): resp = client.chat.completions.create( model=os.getenv("LLM_MODEL", "gpt-4o"), messages=messages, tools=TOOLS, tool_choice="auto", ) msg = resp.choices[0].message messages.append(msg) if not msg.tool_calls: return f"[完成于第{step + 1}步]\n{msg.content}" for call in msg.tool_calls: fn = TOOL_REGISTRY.get(call.function.name) args = json.loads(call.function.arguments) result = fn(**args) messages.append({ "role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": json.dumps(result, ensure_ascii=False), }) return "达到最大步数，任务未完成" if __name__ == "__main__": task = input("给智能体一个任务：") print(run_agent(task))

运行逻辑分四步。第一步，把用户任务放进messages，这是智能体的短期记忆。第二步，调用带tools参数的大模型接口，模型会在两种输出中选择：直接给最终回答，或返回一个tool_calls列表。第三步，若是工具调用，程序根据函数名去TOOL_REGISTRY取真实函数并执行，把结果以role: tool的消息回填到对话里。第四步，继续循环，直到模型不再请求工具。这个模式就是大模型function calling的标准流程，也是Manus式异步任务在单机上的最小投影。

几个参数值得说明。max_steps限制推理步数，防止智能体陷入无限工具调用，Manus在正式产品里同样有类似上限，只是对外不暴露；这里默认10步，长任务建议放宽到30，但要配合预算控制。timeout=30是单次代码执行的超时，防止一段死循环卡住整个任务。stdout[-2000:]取输出尾部，避免工具返回内容过长把上下文撑爆，这是智能体开发中非常容易被忽略的一点：工具返回的体量，直接决定对话能容纳多少轮迭代。

提示：TOOL_REGISTRY只注册了run_python，后续每加一个工具，都要在TOOLS里补JSON Schema，并在TOOL_REGISTRY里注册对应函数。两处漏一处，模型就会调用失败。

3.3 补齐Manus式三件套：检索、执行与产物落盘

只有run_python一个工具还不够。Manus案例里最常出现的能力有三类：网络检索、代码执行、文件落盘。网络检索用于补充模型不知道的实时信息；代码执行用于分析和生成文件；文件落盘把中间产物交给后续步骤。对照上面代码，扩展方式就是再注册两个工具函数，并在TOOLS列表里补上对应的JSON Schema。

网络检索工具不依赖具体服务商。常见做法是把搜索结果做成统一的{"title", "url", "snippet"}结构返回，模型只看摘要，需要全文时再调用抓取函数。文件落盘工具更简单，核心是路径安全：执行环境与模型不在同一台机器上，必须让save_to参数只能落在预设目录内，否则任意路径写入很快会变成安全事故。这三个工具组合起来，一个最简Manus式智能体就能完成“检索资料→编写分析代码→输出报告文件”的完整闭环，也就是那份22页探索报告所描述的范式的最小实例。

4. 用Manus思路复现22页PDF报告：任务编排、参数设置与高频踩坑

标题里的22页PDF，最值得复现的不是PDF本身，而是生成PDF的过程。如果直接把“写一份22页的AI新范式探索报告PDF”丢给单轮大模型，模型会在上下文窗口内硬生生生成几万字，结果要么结构塌陷，要么中段内容与开头重复。Manus式智能体的做法刚好相反：把一个大任务切成阶段，每个阶段单独交付、单独验证，最后统一组装。这一章用这个具体任务把第3章的骨架升级成可用的工作流。

4.1 任务拆解：把“22页PDF探索报告”拆成可执行子任务

生成一份22页PDF，本质上包含四项子任务：确定提纲、收集素材、分章写作、排版生成。前两项由检索和文件工具完成，后两项由代码工具完成。拆解后的任务清单如下，每个子任务都有明确的输入输出和验证方式，而不是一句笼统的“写报告”。

执行引擎按阶段顺序运行，阶段之间不共享对话历史，只共享文件系统。这个设计是刻意的：长任务共享同一份对话历史，token消耗会随步骤数线性膨胀，模型反而会忘记早先的大纲。把中间产物落盘成文件，每个阶段都用独立会话读取文件继续工作，上下文长度基本恒定，成本也可控。这也是Manus类智能体与ChatGPT长对话在工程实现上的关键差异。

4.2 智能体编排参数：温度、步数、上下文长度与工具超时的配平

同样的骨架代码，参数配平不同，跑出来的任务质量完全不同。以下是我做智能体开发时常用的初始参数，适用对象是“生成20页以上长报告”这类中长任务。

temperature分开设置，是因为规划阶段需要确定性——同一个任务重复拆解，结果波动会让后续阶段无所适从；写作阶段需要多样性——每章如果都由最高概率的词组成，报告读起来会极其枯燥。工具超时设60秒，是给网络检索留出余量，但也要配套重试：工具第一次失败可能是网络抖动，立即重试一次往往能成功；同一工具连续失败三次，就让它回到规划阶段重新制定策略，而不是继续重试。

上下文保留策略最容易踩坑。长任务只要保留全部消息，到第20步时输入的token数可能已经超出模型上下文窗口。Manus式智能体的常见解法是“滚动摘要”：每过几轮把旧消息压缩成结构化摘要，只保留最近几轮完整消息和全局大纲。我在复现22页报告时会把大纲JSON持续挂在system prompt里，这样无论执行到哪一步，模型都清楚自己在整份报告中的位置。步骤里增加摘要压缩逻辑的伪代码如下：

def compress_if_needed(messages, max_messages=24): if len(messages) <= max_messages: return messages summary = llm_summarize(messages[:-8]) # 对旧消息生成摘要 return [{"role": "system", "content": f"历史摘要: {summary}"}] + messages[-8:]

这段代码表达的是：对话过长时，保留最近8条原始消息，把更早的部分压缩为摘要放入系统消息。摘要用一次额外的大模型调用生成，虽然增加成本，但换来的是任务后半段不“失忆”。参数说明：max_messages控制触发压缩的阈值，按实际窗口大小调整；messages[-8:]的8是经验值，太大会导致摘要频繁重算，太小会丢失近期上下文细节。

4.3 复现22页PDF时的三个实际坑与对应处理

第一个坑是输出格式不稳定。直接让模型生成完整Markdown再转PDF，经常出现标题层级错乱、代码块未闭合，22页的内容里有好几页渲染失败。常见做法是不让模型输出最终全文，而是让模型分章输出到独立的md文件，再用统一的渲染脚本拼接。这样即使某一章格式坏了，也只影响一章，重新生成那一章的成本远比全文重来得低。我用的是每章一个文件的方案，最后用脚本按大纲顺序拼接，并给每章做页数统计。

第二个坑是中途偏离大纲。任务跑到第10步，模型常会自作主张改变报告结构，追加一些文档里没提过的内容。处理办法是把大纲固化在文件里，每个写作阶段开始时先读取大纲文件，写入前对比章节标题是否一致。发现偏差就让模型按大纲重写，而不是放任它自由发挥。我一般会在阶段代码里加一个断言：章节标题不在大纲中，直接返回错误信息，让主循环重新请求模型。

第三个坑是成本与时间失控。一次22页的报告任务，包含十几次检索和几十次代码执行，完整的token消耗可能远超出预期。做智能体开发时要设两道闸：一是第4.2节的max_steps，二是每阶段结束后的checkpoint。每个阶段跑完就暂停，人工确认产物没问题再放行下一个阶段。Manus产品里那个异步任务页，本质上就是给用户一个观察点：你可以看到每一步的日志，时刻保持人工收回执行权的可能。这一步对早期AI应用开发都适用，宁可慢，不能不可控。

5. 先锋探索之后：Manus类智能体的验收、接管与留痕技巧

长任务智能体和传统软件有个区别：执行路径不固定，同样的输入每次可能走出不同的工具调用链。所以验收不能只看最终结果，还要证明中间步骤没有被静默跳过。我用三个技巧让Manus式智能体从“能跑”变成“稳跑”。

5.1 用Checklist验收智能体产物

下任务前定义机器可读的验收清单。对22页报告任务，检查项包括：是否包含大纲中全部章节、每章字数是否达标、引用来源数量、PDF页数是否在18到26页。把这些检查项写成一个Python函数，任务结束后自动执行，输出验收报告。智能体说“任务完成”不算数，Checklist全部通过才算交付闭环。

5.2 中间快照：让任何阶段都能回滚

长任务跑到最后发现第2章素材方向错了，从头重来代价太大。Manus案例页展示执行过程，本质上就是在暗示中间状态很重要。我在每个阶段结束后把关键文件复制到带时间戳的目录snapshots/20250308_1430/，记录当时的大纲版本和素材清单。发现跑偏就回滚快照，修正阶段输入再跑后续阶段。快照目录还能离线排查智能体在哪一步偏离主线，这是调提示词最直接的证据。

5.3 人工接管阈值：用一行代码决定何时停下来等人

给任务设一个求助条件。连续失败超过3次、工具返回与预期明显矛盾、或成本超过预算线，让程序停止执行并把当前状态输出成报告。我在主循环里把它实现为should_stop()函数，统计失败次数与累计token消耗，超限就返回中断原因，主循环break并打印快照路径。

def should_stop(state): if state.failures >= 3: return "连续失败次数过多，需要人工介入" if state.cost_usd > state.budget_usd: return "预算超限，请确认是否继续" return None

把返回值当作中断信号接入主循环，配合前面的快照目录，人和智能体之间就建立起一个简单的指挥关系：智能体负责执行，人负责在关键节点确认。把should_stop()的返回值接进你主循环的第一行，再配合5.2的快照目录，它比任何提示词都更早拦住失控的智能体。

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