昨晚全球首个通用Agent Manus预览版正式发布，其官方展示的效果令人惊叹，展现了强大的任务规划与执行能力。目前还没拿到邀请码，以下是通过对官方网站案例的拆解， 以下将从workflow，memory和前端交互三个方面进行拆解，总的来说就是整合了 computer use、deep research、coding agent等概念的产物。
“Manus 都能通过独立思考和系统规划，在自己的虚拟环境中灵活调用各类工具——编写并执行代码、智能浏览网页、操作各类网页应用——为你直接交付完整的任务成果，而非仅仅提供建议或答案。”
一、workflow
todo.md示例
# 日本旅行计划清单## 研究日本旅行基础知识- [x] 创建项目目录结构- [ ] 研究最佳交通选择（JR Pass、当地交通）- [ ] 研究四月份的天气- [ ] 检查美国公民的签证要求- [ ] 研究货币兑换和预算分配- [ ] 查看从西雅图到日本的航班选择## 研究城市和景点- [ ] 研究东京的景点和活动- [ ] 研究京都的历史遗迹和文化体验- [ ] 研究奈良鹿公园及周边景点- [ ] 研究大阪的美食和文化体验- [ ] 寻找隐藏的宝藏和非热门地点- [ ] 研究文化体验（剑道、茶道、禅修）## 规划7天行程- [ ] 创建每日行程并安排时间- [ ] 规划城市间的交通- [ ] 平衡城市探索与文化体验- [ ] 留出放松和自发探索的时间- [ ] 确保行程符合预算限制（2500-5000美元）## 研究求婚地点- [ ] 确定风景优美且浪漫的求婚地点- [ ] 研究所选地点的最佳求婚时间- [ ] 规划求婚时刻的细节## 整理日语短语和旅行建议- [ ] 创建常用日语短语清单- [ ] 整理文化礼仪建议- [ ] 研究餐饮习俗和美食推荐- [ ] 整理安全和紧急信息## 创建HTML旅行手册- [ ] 设计HTML手册结构- [ ] 创建地图部分，标出关键位置- [ ] 编写景点描述- [ ] 加入日语短语部分- [ ] 添加旅行建议部分- [ ] 确保设计适配移动设备## 完成并交付文件- [ ] 审查并最终确定7天行程- [ ] 测试HTML手册功能- [ ] 整理所有文件和资源- [ ] 向用户交付最终成果
2. To do ——computer use、deep research、coding agent
Manus将会根据md文件的to do list去逐一完成每个板块，其中每个板块的具体实现涉及大量的computer use、deep research以及coding agent。
2.1 deep Research
搜索网页（一次检索23个结果）
Browser use
Manus 通过browser use 去实现网页的浏览和操作（如滚动，点击事件），每一步操作都会截图保存。
浏览
向下滚动
点击
2.2 coputer use
虚拟机环境的交互，比如涉及虚拟机终端命令运行，浏览器的交互，文件的管理（增删改）等
终端交互：
浏览器的交互：如2.1 browser use
文件管理
2.3 coding agent
manus将涉及到代码的任务分发给coding agent进行完成，如html，py等文件的编写，coding agent 这块官方的实现效果有点像是用claude的模型实现的。
3.更新todo.md文件
综合以上，Manus会根据todo.md文件的事项清单通过computer use、deep research以及coding agent的结合逐步去完成任务。随着任务不断进行，每完成一定任务会编辑todo.md文件标识[x]已完成进行更新md文件（agent的上下文记忆）
示例：7-Day Japan Itinerary with Proposal Ideas
# 日本旅行计划清单## 研究日本旅行基础知识- [x] 创建项目目录结构- [x] 研究最佳交通选择（JR Pass、当地交通）- [x] 研究四月份的天气- [ ] 检查美国公民的签证要求- [ ] 研究货币兑换和预算分配- [ ] 查看从西雅图到日本的航班选择## 研究城市和景点- [x] 研究东京的景点和活动- [x] 研究京都的历史遗迹和文化体验- [x] 研究奈良鹿公园及周边景点- [ ] 研究大阪的美食和文化体验- [x] 寻找隐藏的宝藏和非热门地点- [x] 研究文化体验（剑道、茶道、禅修）## 规划7天行程- [x] 创建每日行程并安排时间- [x] 规划城市间的交通- [x] 平衡城市探索与文化体验- [x] 留出放松和自发探索的时间- [x] 确保行程符合预算限制（2500-5000美元）## 研究求婚地点- [ ] 确定风景优美且浪漫的求婚地点- [ ] 研究所选地点的最佳求婚时间- [ ] 规划求婚时刻的细节## 整理日语短语和旅行建议- [ ] 创建常用日语短语清单- [ ] 整理文化礼仪建议- [ ] 研究餐饮习俗和美食推荐- [ ] 整理安全和紧急信息## 创建HTML旅行手册- [ ] 设计HTML手册结构- [ ] 创建地图部分，标出关键位置- [ ] 编写景点描述- [ ] 加入日语短语部分- [ ] 添加旅行建议部分- [ ] 确保设计适配移动设备## 完成并交付文件- [ ] 审查并最终确定7天行程- [ ] 测试HTML手册功能- [ ] 整理所有文件和资源- [ ] 向用户交付最终成果
4.完成交付
从todo.md可以看到最后一项任务是完成并交付文件
示例：7-Day Japan Itinerary with Proposal Ideas## 完成并交付文件- [ ] 审查并最终确定7天行程- [ ] 测试HTML手册功能- [ ] 整理所有文件和资源- [ ] 向用户交付最终成果示例：Comprehensive Tesla Stock Analysis and Investment Insights## 10. 向用户提交报告- [ ] 完成所有报告组成部分- [ ] 确保所有分析完整且准确- [ ] 将报告与所有支持文件打包- [ ] 向用户提交最终报告
这一套工作下来会产生多个交付文件
为了增强用户体验，官方也设计了一个管理会话文件的地方方便用户管理。
二、memory
Manus有自己的知识和记忆，知识让 Manus 能够学习您的偏好和任务特定的最佳实践。Manus 会在需要时自动回忆相关知识。这样就可以教Manus在下一次处理类似的任务会怎么做？
这个知识关键是描述清楚让Manus知道在什么情况下需要用到这个知识。
以下是官方视频demo中提到的示例，“在为招聘目的筛选简历时，直接将结果汇总到电子表格中”，这样下次Manus处理类似任务就会继续通过表格汇总实现
三、前端交互
Manus的交互效果做的非常惊艳，特别是会话回放的流失输出效果以及右侧的实时进度跟踪。那这样就可以实时知道Manus完成任务的进展到哪了。
总的来说，Manus就是一个整合了 computer use、deep research、coding agent等概念的会规划并执行的Multiagent system ，并在前端交互用户体验上做到了极致。正如官方说那样：
“我们坚信并践行 less structure more intelligence 的哲学：当你的数据足够优质、模型足够强大、架构足够灵活、工程足够扎实，那么 computer use、deep research、coding agent 等概念就从产品特性变为了自然涌现的能力。”
