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仅靠prompt，Agent难以自救Alexander的观点很明确：未来 AI 智能体的发展方向还得是模型本身，而不是工作流（Work Flow）。还拿目前很火的 Manus 作为案例：他认为像 Manus 这样基于「预先编排好的提示词与工具路径」构成的工作流智能体，短期或许表现不错，但长期必然遇到瓶颈。这种「提示驱动」的方式无法扩展，也无法真正处理那些需要长期规划、多步骤推理的复杂任务。

AI Agent爆火后，MCP协议为什么如此重要！模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一种专为机器学习模型服务设计的通信协议，旨在高效管理模型推理过程中的上下文信息（如会话状态、环境变量、动态配置等），解决传统协议在复杂AI场景下的局限性。

深度解析manus:技术原理剖析、开源平替方案架构分析有热心网友hack出了manus的提示词，并发布在X上。manus提示词地址： https://gist.github.com/jlia0/db0a9695b3ca7609c9b1a08dcbf872c9

一只会铲史的猫

关于普通程序员该如何参与AI学习的三个建议以及自己的实践大部分程序员在学习大语言模型的时候都比较痛苦，感觉AI是如此之近又如此之远，仿佛能搞明白一点，又好像什么也没明白。就像我们在很远的地方看珠穆拉玛峰，感觉它就像一个不大的山包，感觉只要自己做足准备咬咬牙还是能登顶的。但当你越走越近，试图接近它并翻越它时就会发现它的庞大和自己的渺小，以至于你每走一步都无法呼吸、都会大脑缺氧。学习大模型的过程也是如此。那么对于大部分程序员来说该如何参与AI的学习呢？下面就是我的个人建议（仅个人想法）：

一只会铲史的猫

一款HTML转Markdown格式的工具目前AI大语言模型的输出基本都是Markdown格式，这就意味着AI是能充分理解Markdown格式的，这一点非常重要。

【Agent】OpenManus-Agent架构详细分析各组件详细设计见：OpenManus 采用了一个多层次的智能体继承结构，形成了清晰的能力分层：设计特点：

【Agent】OpenManus-Agent-Memory详细设计Memory 是一个用于存储和管理对话消息的数据结构，它是 Agent 的核心组件，负责维护对话历史和上下文信息。Memory 基于 Pydantic 的 BaseModel 实现，提供了类型安全和数据验证功能。

【Agent】OpenManus-Prompt组件详细分析OpenManus 的提示词组件采用了模块化设计，为不同类型的智能体提供专门的提示词模板。每个提示词模块通常包含两种核心提示词：系统提示词（System Prompt）和下一步提示词（Next Step Prompt）。这种设计使得提示词可以独立于智能体代码进行管理和优化，同时保持了提示词与智能体之间的紧密集成。

OpenAI定义的Agent新范式如何构建自动化系统OpenAI 定义的 Agent 新范式是一种全新的系统架构思想，它使得大型语言模型（LLM）不仅能够生成静态回答，而是可以作为自主的、连续运行的“代理”，在复杂任务中进行多步推理、规划、决策与执行。下面我将从基本概念、关键组件、工作流程以及如何构建自动化系统四个方面详细介绍这一范式。

Manus，没有秘密「注解版」近来Manus走红，「争论」不断，我也在前文《Manus爆火，是硬核还是营销？》中阐述过自Manus发布后，行业讨论以及开源复刻的信息，以及我们如何结合蚂蚁图计算（TuGraph）技术，实践Graph Manus的方法思路。

背太阳的牧羊人

pop_dialog_state(state: State)弹出对话栈并返回到主助手，让整个对话流程图可以明确追踪对话流，并将控制权委派给特定的子对话图。函数定义与文档字符串初始化消息列表判断是否存在工具调用生成工具消息返回新的对话状态和消息将节点和边添加到对话图中

【Agent】Windows 和 CentOS 安装 CondaMiniconda 是 Anaconda 的轻量版，只包含 Conda 和 Python。你可以从 Miniconda 官方网站下载适合你系统的安装脚本。

从Manus到OpenManus：多智能体协作框架如何重构AI生产力？Manus是由中国团队Monica.im研发的全球首款通用型AI智能体，其核心定位是将生成式AI的认知能力转化为实际生产力。通过多智能体协作框架，Manus能够理解复杂指令、规划任务并调用工具链（如代码执行器、浏览器自动化）直接交付成果，例如自动生成股票分析报告、筛选简历或规划旅行行程。其技术亮点包括： (1)多智能体架构：任务分解Agent、工具调用Agent、质量校验Agent分工协作，形成任务处理流水线； (2)云端异步执行：用户下达指令后，任务在独立虚拟机中运行，即使设备关闭仍可云端完成；

OWL(Optimized Workforce Learning): 优化劳动力学习的通用智能体，用于处理现实世界的自动化任务(58.18 平均分)OWL 是一个前沿的多智能体协作框架，推动任务自动化的边界，构建在 CAMEL-AI Framework。

运行OpenManus项目（使用Conda）部署本项目需要具备一定的基础：Linux基础、需要安装好Anaconda/Miniforge（Python可以不装好，直接新建虚拟环境的时候装好即可），如果不装Anaconda或者Miniforge，只装过Python，需要确保Python是3.12（目前官网是这么推荐的），如果你没玩过Ollama，建议玩玩，参考链接：使用ollama本地跑大模型

AI Agent 分类详解：从反射 Agent 到学习型 Agent 的演进在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已成为推动各行业变革的核心力量。而 AI Agent，作为人工智能领域的关键概念，正逐渐崭露头角，成为学术界和工业界共同关注的焦点。从智能家居中的智能助手，到复杂工业流程中的自动化控制系统，AI Agent 的身影无处不在，它正以其独特的智能决策和自主行动能力，为我们的生活和工作带来前所未有的便利和效率提升。

Manus爆火，是硬核还是营销？相信这两天小伙伴们应该被Manus刷屏了，铺天盖地的体验解读文章接踵而来，比如「数字生命卡兹克」凌晨爆肝的热文：「一手体验首款通用Agent产品Manus」。从公众号、朋友圈、抖音、央媒，都能看到Manus的身影，甚至火到闲鱼上一个邀请码都要5万。大家可以到Manus官网（manus.im）了解体验，前提是你得先拿到邀请码【目前一码难求🤷‍♂️】。

窝窝和牛牛

调研：如何实现智能分析助手（Agent）（AutoCoder、FastGPT、AutoGen、DataCopilot）企业聊天应用的后端通常遵循以下类似的流程[1]：1.用户在自定义聊天用户界面（UI）中输入一个提示2.该提示通过界面代码发送到后端