昨天，一款由中國團隊研發的全球首款通用型 AI Agent，憑借其強大的自主執行能力和廣泛的應用場景，迅速成為 AI 領域的焦點。

圖片

看了官網的演示，給我的感受是，人機交互效率又向前邁進了一大步。

比如，以前你讓AI寫某個話題的文章，一般會分幾個步驟，先生成大綱、再生成每個子標題，最后生成每個段落。

現在有了這樣的Agent，你把需求告訴它，它就可以自動完成上面這些步驟，生成一篇完整的長文。

你會發現從OpenAI的o1到DeepSeek的R1，從OpenAI的DeepResearch到Manus，他們都有一個共同特點，模型主動思考的越來越多，同樣帶來的好處是需要人類做的事情越來越少。

這次的 Manus 性能上也不甘示弱，在 GAIA 評測中超過 DeepResearch

圖片

GAIA 是評估通用人工智能助手解決現實世界問題的基準。

Manus 官網展示了很多優秀的示例

圖片

涉及研究、購物、數據分析、旅行各種示例，點進去可以看 Manus 完整的工作流程。

為了方便大家學習這類通用Agent的工作原理，我在 GitHub 找到一個復現 DeepResearch 的開源項目，簡單分析一下。

項目名是 nickscamara/open-deep-research

圖片

選它，是因為它的工作過程跟 Manus、DeepResearch 非常像。

圖片

它會根據給定話題聯網搜索(search）-> 提取搜索的網頁內容（extractFromUrls）-> 將內容發送給大模型提煉答案，并判斷結束還是生成繼續探索的話題（analyzeAndPlan）。

不斷重復（while）上述過程，知道話題結束，或者達到最大探索深度和時間。

這個開源項目已經有 4.8k 關注，還是挺不錯的，感興趣的朋友，可以下載源碼學習。

圖片