深度解析Agent实现，定制自己的Manus

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阿里妹导读 文章结合了理论分析与实践案例，旨在帮助读者系统地认识AI Agent的核心要素、设计模式以及未来发展方向。 背景 前一阶段Manus大火，被宣传为全球首款“真正意义上的通用AI Agent”， 其核心能力就是基于LLM的 自主任务分解与执行， 根据官方测试数据，Manus 在 GAIA 基准测试中表现超越 OpenAI 同类产品，且完成任务的成本更低 。 虽然之后技术大咖们对齐技术深度表示不屑（嫉妒~）， 认为其缺乏底层创新，依赖现有工具链组合。 但其工程化整合能力仍具有较高的价值，另外还有两个明显的特点，值得学习。 通过工程化能力（任务调度、工具整合）将 AI Agent 从概念落地为大众产品，满足了大家对   AI “自主解决问题”   的深层期待。 准确抓住行业热点，成为2025年AI领域的现象级话题， 精准抓住“国产AI”标签与行业热点，邀请码机制 ………………………………