AI Agent MANUS个人助手是否可以本地私有化部署

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。

原创行百里者半八十AI花果山2024-04-18 20:36在这个信息爆炸💥的时代，人工筛选对自己有价值的信息无异于大海捞针。不过，幸好现在有了AI这个强大的工具，我们可以让它来帮我们做集检索、整合与分析为一体的工作。这里，我想以A股行情（其他场景也类似）问答为例，希望构建这么一个Bot，当我问它诸如「XX股票今天表现怎么样？」、「复盘今天的家电板块」等问题时，它可以迅速从海量市场数据中找到有价值的信息，帮我进行整合与分析，然后为我提供个性化的回复。另外，这里我还有个要求，希望能在本地私有化部署，这就意味着与coze无缘了。关于coze，可以参考我之前写的几篇文章：

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”。[heading1]Manus AI代理工具的具体技术架构是什么？[content]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。具体来说，Manus AI的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。[heading2]Manus AI的技术架构还包括以下几个关键组件：[content]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。Manus AI的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制，实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。