一手体验首款通用Agent产品Manus - 唯有惊叹。
一手体验首款通用Agent产品Manus - 唯有惊叹。昨天夜里，深夜惊雷。
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5896 点击 2025-03-06 12:08
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昨天夜里，深夜惊雷。
Manus 的产品名，意思为“手”，来自拉丁文 "mens et manus" —— 知行合一。它体现了一种理念：知识和智慧必须通过身体力行才能对世界产生正向影响。这就是 Manus 的追求，为 LLM 做一双能巧妙调用工具的手，从而扩展人的能力，让你心中的愿景成为现实。
今天，OpenAI官宣NextGenAI联盟，联合15所名校携5000万美金探索学术+产业前沿应用。与此同时，美国教育界却悄然掀起一场「逆流」，被淘汰数十年高中手工课回归，木工、焊接等传统技能也成为了学生新宠。
面向创新者与集成商，提供人形机器人本体软硬件系统和具身Agent开发工具链。
LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示，准确率会随着上下文长度显著下降，那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢？
正如「Manus」的名字寓意，它在拉丁文里象征着「手」。也就是说，知识不仅要在脑子里，还要能用手执行。这正是 Agent 和 AI Bot（聊天机器人）产品的本质进阶。
技术上，从传统的关键词检索，到RAG，大家已经不满足于只是生成对应的简单回答。而是期待大语言模型能够更好地应用于企业级场景，产生更大的价值。不久前，OpenAI推出了最新的深度内容生成神器“DeepResearch”，用户只需一个"特斯拉的合理市值是多少"的提问，
RAG是一种基于“检索结果”做推理的应用，这大大限制了类似DeepSeek-R1模型的发挥空间。但又的确存在将RAG的准确性与DeepSeek深度思考能力结合的场景，而不仅仅是回答事实性问题。比如：
北京时间3月4日晚上22点，OpenAI宣布推出首个由 15 家领先研究机构组成的联盟，名为NextGenAI，而 OpenAI 承诺提供 5000 万美元（约合人民币3.6亿元）的研究补助金、计算资金和 API 访问权限，以支持学生、教育工作者和研究人员推进知识前沿。
随着R1等先进推理模型展现出接近人类的推理能力，多代理系统（Multi-Agent Systems，MAS）的发展也出现了前所未有的机遇。然而，随着我们尝试构建越来越复杂的多代理系统，一个核心问题日益凸显：如何在保持系统灵活性的同时，降低开发和维护的复杂度？