Manus AI聯手Ollama：打造真正能“動手”的智能助手
第一次聽到Manus AI，我的內心泛起一絲好奇——這款AI助手居然聲稱比DeepSeek和ChatGPT還強？帶著疑問，探索了它的獨特之處，而結果著實讓我吃驚。
Manus的名字來自拉丁語“Mens et Manus”，意即“頭腦與雙手”。顧名思義，它不再局限于傳統AI僅提供建議或信息，而是真正實現了思考與行動的無縫連接。相比過去流行的AI工具如DeepSeek和ChatGPT，Manus AI的最大特色，就是能夠直接從思考轉化為實際行動。
Manus AI的特別之處
與傳統AI相比，Manus的突出優勢主要體現在：
- 自主執行能力：Manus不僅僅回答問題，它還能獨立規劃并執行具體任務，讓你輕松獲得想要的結果，而不只是停留在建議層面。
- 多Agent架構：Manus基于多智能體協作系統構建，內置多類執行代理，可高效分工與合作。
- 類型豐富的執行工具集成：從網頁交互到數據處理，各種功能模塊自由組合。
- 實時反饋機制：可視化實時展現AI內部的推理鏈路，隨時掌控任務進程。
- 性能突出：在GAIA基準測試中，Manus取得了當前最佳（SOTA）成績，充分證明其技術實力。
正是憑借這些特性，Manus AI在實際工作效率上顯著提升，真正實現了智能到行動的跨越。
OpenManus實例解析
為了更直觀地理解Manus，我們將以其開源變種OpenManus進行了一次實際操作演示。
假設你要制定一次旅行計劃，只需向OpenManus輸入簡單明確的出行日期、預算、停留時間、出發地點等信息，它就能立刻進入狀態。
OpenManus會先將這些旅行需求自動轉化為一份清晰的待辦列表（To-Do List），然后主動訪問各類旅游網站，自動瀏覽、滾動頁面并點擊鏈接獲取詳細資料。在獲取信息的同時，它還會不斷總結梳理，逐步完善任務清單，最終形成一份完整的HTML格式的旅行攻略。
另一個令人印象深刻的場景是股票分析。以分析過去三年三只股票（例如英偉達、Marvell和AMD）的相關性為例，Manus表現得就像一個經驗豐富的股票分析師。
它通過API訪問Yahoo Finance等平臺，獲取真實歷史數據，并進行多渠道交叉驗證。隨后，它會生成詳細的數據圖表與報告，以清晰展現三支股票的相關性及可能的因果關系，這種專業的分析方式，與真實的金融分析員不相上下。
以下為根據原文結構嚴格補充優化后的「Manus AI的工作原理」部分的詳細內容：
Manus AI 的運行機制與技術原理
為了實現“從思考到行動”的無縫銜接，Manus AI 設計了一套獨特的多智能體協同架構。這種架構區別于傳統單體AI模型，更類似于一個高效協作的團隊，每個智能體（Agent）都負責特定類型的任務。
具體來說，Manus AI在一個基于Linux的虛擬機環境中運行，其中安裝了Chrome瀏覽器與Python等基礎工具，以支持多種復雜任務的順利執行。
此外，Manus 通過以下幾個核心組件實現任務的有效推進：
- 任務規劃器（Task Planner）
當用戶提出一個具體任務時，任務規劃器會首先介入，將模糊的用戶需求轉化為明確的執行計劃，并生成清晰的任務清單（To-Do List）。這一過程類似于項目經理拆分任務的過程，有效確保后續執行步驟明確清晰。 - 任務調度器（Task Execution Scheduler）
在任務執行過程中，Manus 借助任務執行調度器來實時協調任務進度。調度器通過特定協議（例如MCP模型通信協議）與其他智能體保持緊密聯動，實時監控進展并靈活調整執行策略，以應對任務過程中的不確定因素。 - 多類型執行代理（Execution Agents）
Manus AI內部擁有多種專門化的執行代理，例如網頁交互代理、數據分析代理、文件處理代理等。每個代理擁有特定的技能，并根據任務清單分別處理相應的具體子任務。這種方式確保各個環節高效銜接，避免任務停滯或重復執行。 - 上下文感知的類型檢查與反饋機制
Manus還內置了智能的類型與狀態檢查機制，能夠在執行過程中實時檢驗數據和操作的有效性。此外，Manus在任務推進過程中會不斷提供直觀的反饋，將AI內部的思考和決策過程以可視化的方式呈現給用戶，用戶可隨時查看并調整任務狀態。 - 任務總結與成果交付系統（Summary Generator）
當所有子任務完成后，最終一個負責總結的智能體會整合各個環節產生的中間數據，形成完整、易于理解的最終輸出。通常這一階段可能調用更高級的文本生成模型（例如Claude 3.5），確保生成的報告內容邏輯清晰、結構嚴謹且具備專業水平。
從技術架構的角度看，Manus AI的運作環境被推測為基于Linux系統的虛擬機，內置Python環境和Chrome瀏覽器。這一架構組合，既提供了強大的通用計算能力，也能高效支持多樣化任務的快速落地。
OpenManus本地環境搭建教程
你可能迫不及待地想試試這個工具了，別急，這里簡單介紹一下如何快速配置OpenManus：
首先安裝基礎環境并克隆代碼庫：
conda create -n openmanus python=3.10
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
pip install -r requirements.txt接下來，我們配置大模型 API。我們將使用 QwQ-32B 作為 OpenManus 的底層大模型。
首先，復制一個配置文件： config/config.toml
cp config/config.example.toml config/config.toml然后啟動大模型服務
ollama run qwq配置好config/config.toml文件，添加你的API key及對應模型地址
# Global LLM configuration
[llm]
model = "qwq"
base_url = "http://ollamahost:11434/v1"
api_key = "sk-..."
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# Optional configuration for specific LLM models
[llm.vision]
model = "minicpm-v"
base_url = "http://ollamahost:11434/vi"
api_key = "sk-..."就可以一行命令啟動OpenManus：
python main.pyManus、DeepSeek、ChatGPT對比：誰更強？
盡管三者都基于強大的大模型開發，但各有側重與差異。
- DeepSeek 和 ChatGPT 同樣使用經典的變換器架構（Transformer），更擅長文本理解與生成對話，分別在交互質量和文本創作領域表現出色。
- 而Manus AI則采用多智能體架構與非監督強化學習，尤其擅長從計劃到實際任務的落地執行。它不僅能提出解決方案，更能直接完成任務交付成果。
簡而言之，如果你更關注高效完成實際任務而不僅是信息獲取，Manus將是更理想的選擇。
從效果看AI之爭
最后，讓我們回到實際輸出效果的對比。
在一次實際測試中，Manus生成的內容更為系統化，除基礎的信息羅列外，還提供了詳細目錄、介紹和完整的分析框架，閱讀體驗更接近人工專業制作的報告。相比之下，OpenManus則傾向于精煉化，每個案例都突出三項核心信息，簡潔明了。
因此，選擇哪個更好取決于具體使用需求：如果你需要完整而詳盡的執行報告，Manus更適合；如果追求高效快速的簡潔輸出，OpenManus則更為合適。
可以預見的是，隨著像Manus這樣的通用執行型智能助手逐漸普及，未來的AI生態將不再局限于簡單的問答與交談，而是真正實現從智能思考到高效行動的深度融合。
而這，正是AI下一個時代的開始。
