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AI Agent MANUS个人助手

Answer

AI Agent MANUS 个人助手是一种真正自主的 AI 代理。它区别于传统的 AI 助手，能够自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括：

  1. 自主执行：可直接执行任务，而非仅提供建议。
  2. 类人工作模式：能解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息等。
  3. 云端异步运行：在后台执行任务，完成后自动通知用户。
  4. 持续学习和记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务的准确性。
  5. “心智与手”理念：象征着实际执行能力。

在构建高质量的 AI 数字人时，涉及到为数字人构建灵魂，使其具备各种智能，充当个人助手等。其中在构建数字人灵魂方面，有以下几个工程关键点：

  1. AI Agent：要让数字人像人一样思考，需要编写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建存在挑战。
  2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分通过定义接口由躯壳部分通过 API 调用，调用方式视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配存在困难，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对成熟但闭源。
  3. 实时性：由于数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，会涉及到网络耗时和模型推理耗时，低延时是亟需解决的问题。
  4. 多元跨模态：仅仅语音交互的数字人远远不够，可根据实际需求添加其他感官，如通过添加摄像头数据获取视觉信息，再通过系列 CV 算法做图像解析等。
  5. 拟人化场景：正常与人交流时并非线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景的工程处理需要优化。

在人工智能的发展历程中，Agent（智能代理）一直是令人着迷的概念之一。2024 年，Agent 技术实现了从概念到实践的关键突破。例如，当对手机下达指令“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI 就能识别屏幕并完成操作。这种进化展示了 AI 不仅能“听懂”，还能“思考”和“行动”，会分析任务、规划步骤、选择工具，甚至在遇到问题时及时调整策略。2024 年，Anthropic 的 Computer Use、智谱 AI 的 AutoGLM 以及 Google 的 Gemini 2.0 等都展示了 AI Agent 的突破性进展。这种接近成型的工程化的 Agent 核心在于四个关键能力的进展，但在过往，类似的 Agent 能力存在成功率不高、泛化能力不够强等问题，训练模型识别所有 App 的 UI 很难，模型进行自主操作也是难点。

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References

AI 数字人-定义数字世界中的你

有了数字人躯壳，我们就需要构建数字人的灵魂，让数字人具备各种智能，比如记得你的个人信息，充当你的个人助手；在某个领域具备更专业的知识；能处理复杂的任务等等。这些能力实现有以下几个需要注意的工程关键点：1.AI Agent：我们要想数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的Agent，工程实现所需的记忆模块，工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战；2.驱动躯壳的实现：灵魂部分怎样去驱动躯壳部分，我们可以将灵魂部分的所有接口定义出来，然后躯壳部分通过API调用，调用方式可以是HTTP、webSocket等等，视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对来说成熟一些，但都是闭源的，效果可以参考Nvidia的Audio2Face(https://www.nvidia.cn/omniverse/apps/audio2face/)或则Live Link Face(Iphone APP)+Face AR Sample(UE)；3.实时性：由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。4.多元跨模态：仅仅是语音交互的数字人是远远不够的，人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉)，听觉只是其中一种，其他的感官可以根据实际需求来做，比如视觉我们可以通过添加摄像头数据来获取数据，再通过系列CV算法做图像解析等；5.拟人化场景：我们正常和人交流的时候不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景如何通过工程丝滑处理。

3月6日 社区动态速览

1⃣️🤖Manus：真正自主的AI代理！Monica团队发布Manus，区别于传统AI助手，它能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果！✨核心亮点：✅自主执行：AI可直接执行任务，而不仅仅是提供建议。✅类人工作模式：可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。✅云端异步运行：后台执行任务，完成后自动通知用户。✅持续学习&记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务准确性。✅“心智与手”理念：Mens et Manus（拉丁语），象征AI实际执行能力。📽️演示视频&详细介绍👇🔗[查看详情](https://x.com/op7418/status/1897324392419614947)2⃣️🎨用Claude生成更漂亮的UI界面，关键技巧来了！很多人问：为什么Claude生成的界面不好看？其实，只要用对技巧，你也能用Claude生成精美UI！👇关键技巧&提示词📄完整教程（不想等施工可直接看）🔗[教程详情](https://mp.weixin.qq.com/s/tUOAfd4OI56QxD94-0PPKw)🔗[推文](https://x.com/op7418/status/1897219906229383456)3⃣️📚Andrej Karpathy：如何高效使用LLM！这次不是讲AI原理，而是实用指南，人人都能看懂！🛠️LLM的核心用法：✅内容总结：快速理解书籍、论文、长文档的要点。✅Python解释器：直接运行代码并获得反馈。✅Claude Artifacts/Cursor/NotebookLM：各种AI辅助工具的应用。✅图片&视频生成：如何用AI生成创意内容。

码观 | 共识与非共识：从模型到应用，2024 AI 趋势回首与展望

应用形态重构Agent最接近魔法的AI术在人工智能的发展历程中，Agent（智能代理）一直是最令人着迷的概念之一。Agent技术在2024年实现了从概念到实践的关键突破。想象一下，当你对着手机说：“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI就能识别屏幕，找到相应的按钮，完成操作。这不再是简单的语音助手，而是一个能真正理解和执行复杂指令的数字伙伴。这种进化令人惊叹，因为它展示了AI不仅能“听懂”，还能“思考”和“行动”。它会分析任务、规划步骤、选择工具，甚至在遇到问题时及时调整策略。这种能力让AI从一个被动的响应工具，进化成了一个主动的问题解决者。2024年，这样的场景从概念变为现实。Anthropic的Computer Use、智谱AI的AutoGLM，以及Google的Gemini 2.0，都展示了AI Agent的突破性进展。这些能力，在理论上，并不难实现。大模型可以识别屏幕中的像素点，通过足够多的训练数据，就可以理解朋友圈点赞是什么样的UI，调用系统工具，进行操作。但实际上，在过往，类似的Agent的能力，成功率并不高，泛化能力也不够强。训练模型只识别微信的UI容易，而所有App的UI都能识别则很难。同时模型进行自主操作也是难点——或者模型要成功控制无数标准化的工具，或者模型可以完全接管系统权限，直接模拟点击。这种接近成型的工程化的Agent核心在于四个关键能力的进展：

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我现在需要做我的毕业设计名为“基于深度学习的草莓目标识别系统”，你能告诉我如何制作以及用到这里的哪些ai工具、
对于您的“基于深度学习的草莓目标识别系统”毕业设计，以下是一些制作的步骤和可能用到的 AI 工具： 制作步骤： 1. 数据收集：收集大量包含草莓的图像数据，并对其进行标注，例如标记出草莓的位置和类别。 2. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、增强、裁剪等操作，以提高数据质量和模型的泛化能力。 3. 选择模型架构：可以考虑使用常见的深度学习目标检测模型，如 Faster RCNN、YOLO 等。 4. 训练模型：使用预处理后的数据对选择的模型进行训练。 5. 模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估，如准确率、召回率等指标。 6. 模型优化：根据评估结果对模型进行调整和优化，例如调整超参数、增加数据量、使用更复杂的模型等。 可能用到的 AI 工具： 1. TensorFlow：一个广泛使用的深度学习框架，提供了丰富的模型构建和训练工具。 2. PyTorch：另一个流行的深度学习框架，具有灵活的编程接口和强大的计算能力。 3. OpenCV：用于图像处理和数据预处理。 4. LabelImg：用于图像数据的标注。 希望以上内容对您有所帮助，祝您毕业设计顺利！
2025-03-09
概述AI工具
AI 工具种类繁多，涵盖多个领域，以下为您概述： 1. 研究工具：Claude、ChatGPT、Bing Chat、Perplexity 等。 2. 图片处理：DallE、Leonardo、BlueWillow、Midjourney 等。 3. 版权写作：Rytr、Copy AI、Wordtune、Writesonic 等。 4. 设计：Canva、Clipdrop、Designify、Microsoft Designer 等。 5. 网站搭建：10Web、Framer、Hostinger、Landingsite 等。 6. 视频处理：Klap、Opus、Invideo、Heygen 等。 7. 音频处理：Murf、LovoAI、Resemble、Eleven Labs 等。 8. SEO 优化：Alli AI、BlogSEO、Seona AI、Clearscope 等。 9. Logo 设计：Looka、LogoAI、Brandmark、Logomaster 等。 10. 聊天机器人：Droxy、Chatbase、Voiceflow、Chatsimple 等。 11. 自动化工具：Make、Zapier、Bardeen、Postman 等。 对于普通人直观初接触 AI 来说，主要有两个方面：一是最低成本能直接上手试的工具，二是现在最普遍/最好的工具及其效果。虽然底层都是大模型，但 AI 工具各有侧重，不同公司也有各自的优化。为了给父母便捷展示 AI 能力，让普通人更直观上手，通常会选择聊天工具、绘画工具、视频工具、音乐工具等展开说明。
2025-03-09
ai分析数据表格
以下是关于 AI 分析数据表格的相关信息： 数据分析推荐使用 Claude 网页版或 ChatGPT，可上传 CSV 进行可视化分析。链接： 关于 Excel 的 AI 功能，有以下几种工具和插件： Excel Labs：Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增生成式 AI 功能，用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：微软推出，整合办公软件，通过聊天形式完成任务。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成文本、执行情感分析、语言翻译等。 这些工具提升了 Excel 数据处理能力，未来可能有更多 AI 功能集成，提高智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。 一枚扣子的 Coze 应用与多维表格结合的高速数据分析： 解决的问题：使用 Coze、飞书多维表格、自定义 AI 字段捷径实现数据高效抓取与批量 AI 化处理。 技术场景：Coze 定义智能体发布到飞书多维表格字段捷径；多维表格中使用和配置自定义 AI 字段捷径；Coze 应用通过交互式界面将数据导入飞书多维表格并驱动自动运行；多维表格仪表盘对数据可视化。 期望达到的目的：更多展示如何最高效率使用 AI，将方案泛化到实际工作中，选择适合的技术路线（不懂代码即可完成）。
2025-03-09
飞书ai助手创建会议纪要
以下是关于飞书创建会议纪要的相关信息： 可以利用飞书的智能伙伴功能来搭建 FAQ 机器人，智能伙伴创建平台（Aily）是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台，能提供简单、安全且高效的环境，帮助企业构建和发布 AI 应用。 对于普通人秒变效率王的案例，5 小时的会议可通过以下流程不到 10 分钟搞定纪要：使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件；启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件；与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息；审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调；确认会议纪要内容无误后，输出最终版文档。 通义听悟、飞书妙记、钉钉闪记都可以录音转文字，以钉钉闪记为例，第一步打开钉钉闪记，结束录音后点击“智能识别”，点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要。如果需要更多内容，复制所有文案或下载文本文件到 GPT、GLM、通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送。 此外，该场景对应的关键词库有 12 个，包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。提问模板有 3 个： 第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给 ChatGPT 生成总结：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料：1、时间：XXX 年 XXX 月 XXX 日 2、地点：XXXX 3、参与人员：XXX、XXX 4、会议主题：XXXX 5、讨论内容：Speaker1：XXX Speaker2：XXX Speaker3：XXX 第二步：检查生成的总结：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对 XXX 部分进行修改：1、会议补充信息：XXXX 2、修改要求：XXXX 第三步：优化文本格式和风格：1、请将生成的总结，以 XXX 形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格） 2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整
2025-03-09
AI客服
以下是关于您提到的“AI 客服”的相关内容： 有帮助企业快速建立产品智能客服体系的作品，其能提升用户体验和客服人效。通过用户意图识别、知识库检索答案、AI 大模型总结输出答案、多轮对话沟通、对话分析打标、自动更新知识库 FAQ 以及客服效果分析，提供全面的 AI 客服解决方案，提高 AI 客服回答的准确率，降低企业商用 AI 客服的门槛。相关作品链接：https://www.coze.cn/store/agent/7435703161304252450?bid=6ehlp53p81g14&bot_id=true 、https://www.coze.cn/store/agent/7437176474702463016?bid=6ehlohji09g0q&bot_id=true 以下是关于“AI Agent”的相关内容： AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下概念： Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作一个步骤，可接受输入变量并产生输出变量，大部分 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 Router：可使用一些判定（甚至可用 LLM 判定），让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来需要三个 Agent： Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。
2025-03-09
系统学习AI
以下是关于系统学习 AI 的建议： 对于中学生： 1. 从编程语言入手：可以选择 Python、JavaScript 等编程语言，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习筑牢根基。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：体验如 ChatGPT、Midjourney 等生成工具，探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程，熟悉主要技术如机器学习、深度学习等，学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试运用 AI 技术解决实际问题，锻炼动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注权威媒体和学者，思考 AI 技术对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 对于一般学习者： 1. 系统性学习：避免碎片化输入，通过看书、听课等方式，了解 AI 的底层原理和发展历程，打好基础。 2. 加入相关社区：如“通往 AGI 之路”等开源知识库，参考新手指引，获取成体系的学习资源。 总之，系统学习 AI 可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目和关注前沿动态等多方面着手，为未来在 AI 领域的发展做好充分准备。
2025-03-09
agent 打通应用之间的协议？
在 AI 领域中，Agent 是连接模型与应用的关键。端侧 Agents 是在终端设备上自主运行的智能代理程序，具备感知、决策、执行的闭环能力。 Agent 之所以重要，原因包括：端侧资源约束要求最优化使用，任务具有复杂性，生态存在多样性，双系统路线更适合端侧。 Agent 创造价值的方式体现在双重价值实现：一是资源优化，包括任务分解、按需调用；二是生态连接，比如跨应用协作、UI 理解。 其发展趋势包括：技术上从单一模型到多智能体协作；生态上从封闭应用到开放服务；交互上从指令执行到场景理解。 在技术层面，AI Agent 的发展出现了两条技术路线：一是以自主决策为核心的 LLM 控制流，二是以工作流（Workflow）编排为重点的工具集成系统。 特别值得关注的是 Anthropic 提出的 MCP（Model Context Protocol），它的本质是一个通用接口协议，试图解决让 AI 模型能够以标准化、可扩展的方式与外部世界交互的问题。 此外，还有 Agent Protocol 这种用于与 AI 代理进行通信的统一接口，它提供了一种 API 规范，任何代理开发者都可以实现该协议，设计简单且不依赖特定技术栈，有助于生态系统发展和简化集成，并提供了不同语言的 SDK 供开发者使用。
2025-03-09
做一个每日收集兴趣信息的工具，如收集agent，从微信公众号上收集，应该怎么做
以下是一种通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答的方式来做每日收集兴趣信息的工具： 1. 安装 Docker（假设已经装上） 浏览器打开：http://127.0.0.1:4000 或 http://wewerss 服务的 IP:端口（为上面设置的外部端口） 点开后，输入 Dash 管理页面密码 先点帐号管理，然后点“添加读书帐号”（即使用微信读书来实现公众号订阅），扫码添加帐号 然后在公众号源上，点添加 将您想订阅的公众号的一篇文章链接粘贴并点确定即可订阅公众号文章。但建议不要短时间订阅太多公众号（最好不超 40 个），然后在本地 data/目录会生成一个 SQLite 数据库文件 wewerss.db 2. 关于 Coze 工作流和 Bot 因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。得到机器人的 app_id 和 app_secret 即可获得租用 token:tenant_access_token 来获取多维表格数据和编辑能力。 工作流一：通过微信文章链接进行文章解读成摘要报告。通过 LLM 能力，开源提示词如下。由于 Coze 使用 LLM 和批量执行任务延时的约束，建议不要同时处理太多文章（如 6 篇左右）。这样执行后，将多维表格的文章状态转换成“已通知”并生成简报。 消息情报官 Bot：最后可以通过 Coze，建定时任务，执行工作流二，并添加其他如分析文章和搜索文章的能力，即可变成一个消息情报官的 Agent，我们即可以获得想要的领域或行业情报，也可以深入挖掘相关情报的信息。然后发布到想要的平台，如：Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等，即可使用。可以构建多个分身，就能收集整理不同领域和行业的情报信息。 如感兴趣欢迎联系交流合作。
2025-03-08
AI Agent MANUS个人助手是否可以本地私有化部署
目前没有明确的信息表明 AI Agent MANUS 个人助手可以本地私有化部署。 Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力。其技术架构主要基于多智能体架构，运行在独立的虚拟机中，核心功能由多个独立模型共同完成，包括规划、执行和验证三个子模块，还包括虚拟机、计算资源、生成物、内置多个 agents 等关键组件，并采用了“少结构，多智能体”的设计哲学。 但对于其是否能本地私有化部署，现有资料未给出确切说明。在构建高质量的 AI 数字人方面，由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API。而在本地部署资讯问答机器人方面，有相关案例，但未提及与 AI Agent MANUS 个人助手的直接关联。
2025-03-07
如何使用AI agent
使用 AI Agent 主要包括以下几个方面： 1. 理解工具：AI Agent 有效使用工具的前提是全面了解其应用场景和调用方法。利用 LLM 的 zeroshot learning 和 fewshot learning 能力，可通过描述工具功能和参数的 zeroshot demonstration 或特定工具使用场景和相应方法演示的少量提示来获取工具知识。面对复杂任务，AI Agent 应先将其分解为子任务，再组织和协调，这依赖于 LLM 的推理和规划能力及对工具的理解。 2. 使用工具：AI Agent 学习使用工具的方法主要包括从 demonstration 中学习和从 reward 中学习（清华有相关从训练数据中学习的文章）。这包括模仿人类专家行为，了解行为后果，并根据环境和人类反馈（包括行动结果反馈、环境状态变化的中间反馈、显性评价和隐性行为如点击链接）做出调整。 3. 具身智能：在追求 AGI 的过程中，具身 Agent 成为核心研究范式，强调智能系统与物理世界紧密结合。与传统深度学习模型不同，LLMbased Agent 能主动感知和理解物理环境并互动，利用内部知识库决策并产生行动改变环境，此系列行为称为“具身行动”。 此外，AI Agent 还包括以下概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成，一个 Chain 视作一个步骤，可接受输入变量并产生输出变量，大部分 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：可使用判定（甚至用 LLM 判定）让 Agent 走向不同的 Chain，如根据输入是图片还是其他进行不同处理。 3. Tool：Agent 上的一次工具调用，如互联网搜索、数据库检索。 同时，还需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态，如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体等。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本、配套图片及每日朋友圈。Background Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），分析期间的历史对话，变更人物关系、反感度，抽简对话内容提取信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。
2025-03-07
agent有哪些文章推荐？
以下是为您推荐的关于 agent 的文章： 从下往上看，一个一个点进去，都有视频。共学都有视频，都是手把手从注册开始的教学，不会就多看几遍，基本保障一个工具能调通、一个 Agent 能搭好。 注意事项：确实内容有点多，点进去看看哪个工具您听过就从哪个工具开始吧，不然太累啦。 看了一些视频之后，您就知道您要看理论还是应用了，找到导航，想看哪里点哪里。 备注：智能千帆、阿里云百炼都是有视频的，其余没有视频。 注意事项：确实内容有点多，您如果都看到这里了，就要考虑聚焦了，先挑一个，开始手把手一起做起来，看看能不能持续用起来，只要您开始用起来，这事儿就成啦！ 增加了 AI Agent 图谱，由共建者缱绻怡然制作。 》，作者孔某人，主要讨论基于 LLM 的复杂 Agent 的实现。 《》，来自有新 Newin，Essential AI 由两位谷歌重要研究论文的作者 Ashish Vaswani 和 Niki Parmar 创立，2017 年在谷歌工作时与他人一起共同撰写了具有重要影响力的论文《Attention Is All You Need》。Essential AI 正在开发全栈 AI 产品，这些产品具备快速学习能力，能够通过自动化繁琐且耗时的工作流程来提高生产力。 Tesla 发布 Optimus Gen2 机器人，现在拥有更加精致的外观，并且比 5 月份特斯拉展示 Optimus Gen1 时的速度快了 30%，。 《》是微软亚洲研究院、华为天才少年李博杰的一篇文章，虽然目前的大模型技术已经非常强大，应付日常的 chat 并不难，但做一个有多模态能力、有记忆、能解决复杂任务、会利用工具、有性格、有情感、有自主性、低成本、高可靠的 AI Agent 并不容易。如果说 Chat 是大模型的第一个应用场景，也许 Agent 才是大模型真正的 killer app。 《》的 GitHub 地址，收集了多模态大型语言模型的最新论文和数据集及其评估。 《》是知识库的好友「INDIGO 的数字镜像」万字长文，本探讨在新一轮的 AI 变革之下，如何用新工具来帮助扩展大脑思维与记忆的边界，以及知识工作流的新方法，激发潜能，构建外脑！强烈推荐阅读。 《》是波士顿咨询的一篇新文章，讲述 CEO 抓住机遇和应对挑战，他们必须在三个关键支柱上做出选择：潜力、人员和政策。 收集群友的每日创作。
2025-03-07
什么是AI AGENT
AI Agent 是基于大型语言模型（LLM）和其他技术实现的智能实体，其核心功能在于自主理解、规划决策、执行复杂任务。 AI Agent 包括以下几个概念： 1. Chain：通常一个 AI Agent 可能由多个 Chain 组成。一个 Chain 视作是一个步骤，可以接受一些输入变量，产生一些输出变量。大部分的 Chain 是大语言模型完成的 LLM Chain。 2. Router：我们可以使用一些判定（甚至可以用 LLM 来判定），然后让 Agent 走向不同的 Chain。例如：如果这是一个图片，则 a；否则 b。 3. Tool：Agent 上可以进行的一次工具调用。例如，对互联网的一次搜索，对数据库的一次检索。 总结下来我们需要三个 Agent： 1. Responser Agent：主 agent，用于回复用户（伪多模态）。 2. Background Agent：背景 agent，用于推进角色当前状态（例如进入下一个剧本，抽检生成增长的记忆体）。 3. Daily Agent：每日 agent，用于生成剧本，配套的图片，以及每日朋友圈。 这三个 Agent 每隔一段时间运行一次（默认 3 分钟），运行时会分析期间的历史对话，变更人物关系（亲密度，了解度等），变更反感度，如果超标则拉黑用户，抽简对话内容，提取人物和用户的信息成为“增长的记忆体”，按照时间推进人物剧本，有概率主动聊天（与亲密度正相关，跳过夜间时间）。 此外，心灵社会理论认为，智能是由许多简单的 Agent（分等级、分功能的计算单元）共同工作和相互作用的结果。这些 Agent 在不同层次上执行不同的功能，通过协作实现复杂的智能行为。心灵社会将智能划分为多个层次，从低层次的感知和反应到高层次的规划和决策，每个层次由多个 Agent 负责。每个 Agent 类似于功能模块，专门处理特定类型的信息或执行特定任务，如视觉处理、语言理解、运动控制等。智能不是集中在单一的核心处理单元，而是通过多个相互关联的 Agent 共同实现。这种分布式智能能够提高系统的灵活性和鲁棒性，应对复杂和多变的环境。同时，在《心灵社会》中，还存在专家 Agent（拥有特定领域知识和技能，负责处理复杂的任务和解决特定问题）、管理 Agent（协调和控制其他 Agent 的活动，确保整体系统协调一致地运行）、学习 Agent（通过经验和交互，不断调整和优化自身行为，提高系统在不断变化环境中的适应能力）。从达特茅斯会议开始讨论人工智能（Artificial Intelligence），到马文·明斯基引入“Agent”概念，往后，我们都将其称之为 AI Agent。
2025-03-06
Manus帮我介绍一下
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人（如 ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件： 1. 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 2. 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。 此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。 当前的 Manus 约等于 AI 操纵着一个没有图形界面的 Linux 虚拟机和浏览器，能感知电脑环境，执行各类操作。它能跑各种 linux 下的指令、库、程序（如 cd、ls 指令、python 等），也能访问各种网页、获取一些 API 接口的数据。但因为没有图形界面，所以没法运行图形程序。访问网页时，阻挠人类使用的各种要素，一样会打扰到 Manus。Manus 提供了用户可视的命令行视窗、浏览器、vscode 两种选项，方便查看运行指令、接管网页和修改文件。您还可以给 Manus 上传文件，想必未来也能对接私有 API，有想象空间。
2025-03-09
manus算是AGI级别的产品吗？
Manus 是一款在 AI 领域引起关注的产品。以下是关于 Manus 的一些信息： 有众多关于 Manus 的体验文章，如《》等，展示了其强大的能力，如能完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行，在某些方面超越了 OpenAI 的 DeepResearch，在 GAIA 评分中获得第一。 《》指出 Manus 让 AI 操控电脑迈出关键一步，它本质上是 AI 驱动的无图形界面 Linux 虚拟机和浏览器，能够运行终端命令、访问网页、调用 API，适用于自动化办公、数据分析等任务，但目前仍有一些限制，如无法运行 GUI 程序、自动登录网页账号或绕过验证码。 然而，仅根据这些信息，不能直接确定 Manus 是否属于 AGI 级别的产品。需要更多综合和深入的评估来做出准确判断。
2025-03-08
manus是否很强大
Manus 是一款非常强大的 AI 代理工具。它由中国团队研发，于 2025 年 3 月 5 日正式发布，是全球首款通用型 AI 代理工具。 Manus 区别于传统聊天机器人，具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。其强大能力体现在以下方面： 1. 技术架构：主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现对复杂任务的高效处理。核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。 2. 关键组件： 虚拟机：运行在云端虚拟机中，用户可随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 计算资源：利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 生成物：能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 内置多个 agents：通过内置多个智能体，实现任务的分解和协同工作。 3. 设计哲学：采用“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力，使其在处理复杂任务时更加高效和准确。 众多体验者对 Manus 的评价颇高，认为其在完成复杂任务、自动拆解需求并实时运行等方面表现出色，超越了 OpenAI 的 DeepResearch，在 GAIA 评分中位列第一。
2025-03-07
manus使用
关于“manus 使用”的相关信息如下： 您可以在）页面上检查您的使用情况。您也可以在 Cursor 应用程序中访问此页面，在 Cursor Settings>General>Account 下，然后按“Manage Subscription”（管理订阅）（专业用户）或“Manage”（管理）（对于商业用户）。游标使用情况会根据您的订阅开始日期每月重置一次。 Monica 团队发布的 Manus 是真正自主的 AI 代理，区别于传统 AI 助手，它能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括：自主执行，可直接执行任务；类人工作模式，可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息；云端异步运行，后台执行任务，完成后自动通知用户；持续学习和记忆，从用户反馈中学习，提高未来任务准确性；遵循“Mens et Manus（拉丁语）”的理念，象征 AI 实际执行能力。演示视频及详细介绍可通过获取。
2025-03-07
manus是哪家公司的产品
Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人（如 ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。其核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件： 1. 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 2. 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。 此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。其具有自主执行、类人工作模式、云端异步运行、持续学习和记忆等核心亮点。
2025-03-07
有没有能够进行会议记录的AI助手，免费的
以下是一些能够进行会议记录的免费 AI 助手： 1. 飞书妙记（https://www.feishu.cn/product/minutes）：飞书的办公套件之一。 2. 通义听悟（https://tingwu.aliyun.com/home）：阿里推出的 AI 会议转录工具。 3. 讯飞听见（https://www.iflyrec.com/）：讯飞旗下智慧办公服务平台。 4. Otter AI（https://otter.ai/）：转录采访和会议纪要。 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。需要注意的是，大部分工具可能有使用的时间限制，超过一定的免费时间后就需要付费了。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-06
如果我想让deepseek成为我专属的公文写作助手，需要输入什么提示词
如果您想让 DeepSeek 成为您专属的公文写作助手，可以参考以下提示词： 1. 首先借助 AI 分析好的文章： 找出您最喜欢的文章，投喂给 DeepSeek R1（理论上来说适合大多数 AI，尤其是有推理模型）。 第一次询问：请从写作角度分析这篇文章。 第二次询问：请再从读者角度分析这篇文章。 第三次询问：这篇文章还存在什么缺点和不足，有什么改善和提升的空间。 对作者进行侧写，分析成长背景、个人经历和知识结构对文章的影响。 2. 让 AI 对您写的文章进行点评：“现在我希望你是一名资深中文写作教师/小学语文老师/中学语文老师/公文写作培训师，拥有 30 年教育经验，是一名传授写作技巧的专家。请先阅读我提供给你的文章，然后对文章进行分析，然后教我如何提升写作水平。请给出详细的优缺点分析，指出问题所在，并且给出具体的指导和建议。为了方便我能理解，请尽量多举例子而非理论陈述。” 3. 根据文章内容对作者进行心理侧写：“我希望你扮演一个从业 20 多年，临床诊治过两千多例心理分析案例的人性洞察和意识分析方面的专家，精通心理学、人类学、文史、文化比较。先阅读后附文章全文，然后对作者进行人格侧写。要尖锐深刻，不要吹捧包装，不要提出一些只能充当心理安慰的肤浅的见解。包括作者的基本画像、核心性格特质、认知与价值观、潜在心理动机、行为模式推测、矛盾与盲点、文化符号映射。”
2025-03-06
AI校对助手
以下是关于 AI 校对助手的相关信息： 相关文章： 《》由 Laurence Holt 撰写，介绍了 AI 在 K12 教育中的应用现状，自 2023 年 6 月首次发布以来，地图新增了 90 多个标志和 11 个领域，反映了教育技术的最新进展。文章讨论了 AI 如何辅助教学、提供个性化反馈、支持特殊需求学生等，并强调了 AI 作为教师助手的潜力。 《》探讨了新科技带来的信息频次跃迁对生活的影响，以及世界是否变得更难、时间流速是否更快等问题，张津剑在这期内容里给出了系统性的答案。 《》，萨尔・可汗的《勇敢新语》一书，描述了 AI 在教育领域的创新应用，展望了个性化学习、支持和指导的未来。通过 AI 辅导员，学生可以获得个性化的学习体验，帮助他们更好地理解知识。比尔·盖茨说：“AI 工具和辅导员永远不能，也不应该取代教师。AI 应该做的是支持和赋能教师。” 文章润色工具： 常见的文章润色 AI 工具有： 1. Wordvice AI：集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手，基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 2. ChatGPT：由 OpenAI 开发的大型语言模型，可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 3. Quillbot：人工智能文本摘要和改写工具，可用于快速筛选和改写文献资料。 4. HyperWrite：基于 AI 的写作助手和大纲生成器，可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 5. Wordtune：AI 驱动的文本改写和润色工具，可以帮助用户优化文章的语言表达。 6. Smodin：提供 AI 驱动的论文撰写功能，可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说，这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节，包括校对、改写、大纲生成、内容生成等，可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。 AI 赋能教学相关： 张翼然的《AI 赋能教学，创新引领未来.pdf》中提到： 配置一个 AI 助理，就能反复快速使用，还能逐步调整优化。语言模型类似于“缸中之脑”智能体赋予它与外界交互的能力，设置“常用语”、“小助手”、“bot”、智能体。 作为高校教师为工作生活创建/改编的 AI 助理，用 AI 赋能教学，从易到难的学习路径是：1.了解 AI 工作原理；2.尝试各种 AI 工具；3.学会优化提示词；4.生成课程资源；5.解决教学场景；6.课上师生机共学；7.促学生正确使用；8.提升人机共创力。 目录包括：AIGC 教育革命：技术原理与课堂实践；AI 从工具到助手赋能教师提升效率与能力；大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得；AI 与教育场景融合拓展教学边界与创新场景；AI 与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力；一线教师的 AI 需求与高效工具推荐；AI 赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用；解码 AI 教学案例：创新与实践。 教学主要负担分析：备课压力（编写教案、制作课件、设计教学方案），适应新课标（跟进教育改革、更新教学内容）。
2025-03-06
我需要优化提示词助手
以下是关于优化提示词助手的相关内容： 在使用 Claude2 时，您可以让它对先前给出的答案进行“自我评估”。例如，如果您认为模型可能犯了错误，让它检查自己的工作，在任务中增加额外的审慎步骤，将回应分类为好或坏，或者让它说出更喜欢两个初始回应中的哪一个及原因。您还可以通过“提示链”自动执行类似的“额外审慎”步骤，并在要求它在文本中查找内容时，最好“给它一个出口”，以防止其胡编乱造。 Midjourney 机器人通过将提示分解为更小的单位（称为标记）来分析您的提示，这些标记可以是短语、单词甚至音节。带有不必要的单词、冗长的描述、诗意短语或对机器人的直接寻址的长提示可能会导致在图像中添加意想不到的元素，使用/shorten 命令可以帮助您发现提示中最重要的单词以及可以省略的单词。 XiaoHu.AI 日报中提到，通过链式思维等技术可自动改进提示词，提升 AI 模型回答的质量，具有示例增强、标准化、提示重写、预填充内容等功能特点，能显著提高模型的易读性和准确性。测试显示多标签分类准确率提升 30%，摘要任务可完全遵循字数要求。若提示缺少示例，Claude 还会自动生成合成示例，简化提示构建过程。
2025-03-05