Deep Research Agent實現原理，你學會了嗎？
從架構、組件與流程幾個維度，介紹一下 Manus 及類似 “深度研究（Deep Research）” Agent 的技術原理和實現思路。
1. 系統定位與目標
- Manus AI由中國團隊開發的通用智能體，定位為“知行合一”（Mens et Manus），可自主規劃并執行多模態、多步驟的任務，包括網頁搜索、驗證碼破解、復雜文件處理，最終輸出結構化報告、演示文稿等格式 。
- OpenAI Deep Research ChatGPT 中的一個 Agent 能力，專門用于 “多步研究”——自主檢索網絡資源、分析文檔（文本、圖像、PDF），并綜合成研究報告，適合白領的復雜調研場景 。
2. 多 Agent vs. 單 Agent 架構
- Manus 的多 Agent 設計
Planner Agent在后臺制定行動策略（如拆解目標、選定工具、設定子任務序列）。
Executor Agent基于 Planner 的腳本指令，實際調用瀏覽器、API、代碼運行環境等工具完成具體操作。
Memory/Context Module記錄交互歷史、中間結果，支持后續任務的上下文回溯與信息重用。
Toolset 接口內置如網頁爬取、API 調用、OCR、文件解析、代碼執行、表格/幻燈片生成等 29+ 種專用工具 。
- Deep Research 的單 Agent + 工具鏈
- 由單一 Agent 驅動，但在內部根據任務動態調用多種能力（網頁檢索、文檔解析、表格處理、代碼執行等）。
- Agent 本身由一個針對瀏覽與數據分析優化過的 “o3” 模型支撐，能做出行動決策并執行相應工具調用。
3. 關鍵技術組件
組件 | Manus AI | Deep Research |
核心模型 | Anthropic Claude?3.5?Sonnet（或 Claude?3.7 Sonnet） | OpenAI o3 系列（優化版） |
規劃引擎 | 多 Agent 協同：Planner → Executor | 單 Agent 內部策略模塊 |
外部檢索 | 支持網頁、API、數據庫檢索 | 瀏覽器插件式網頁檢索 + PDF/圖片解析 |
代碼執行環境 | 內置沙箱，可運行腳本、編譯代碼 | 集成代碼運行與數據分析接口 |
記憶與上下文管理 | 長期記憶庫，可存儲用戶偏好與歷史任務 | 會話上下文 + 臨時緩存 |
評估與反饋 | 每步輸出后可自動評估（如正確性、格式、性能指標），必要時反饋給 Planner | 任務完成后統一生成報告，可按需回溯中間結果 |
4. 工作流程示例
以 “復雜多步網絡調研” 為例：
（1）需求解析
- Agent 首先將用戶的高層請求（如“分析某行業最新投資趨勢并生成 PPT”）分解成子任務。
（2）檢索與數據匯集
- 調用瀏覽器工具 批量抓取網頁、調用 PDF 解析器 提取報告中的結構化信息，并用向量檢索對語料進行聚類。
（3）初步生成 & 校驗
- 通過 LLM 生成初稿文本，并在內部批量校對（如拼寫、事實一致性、引用格式）。
（4）進化式優化（Manus 特有）
- Planner 根據評估結果，調整下一個執行周期的策略（例如：召回更多行業報告、替換更高信噪比的數據源），并通過 “交叉變異” 等方式優化檢索和生成提示。
（5）終稿輸出
- 整合文字、圖表，并調用專用工具導出 PPT/表格等最終交付物。
5. 為何與傳統 Chatbot 不同？
（1）自動化程度更高
- 從單次問答升級到“閉環自動化”：不僅“回答”問題，更能“執行”任務、并按需重新規劃。
（2）可擴展工具生態
- 將多種常見辦公、開發、檢索、計算工具集成到 Agent 中，讓它可隨時調用，幾乎可無縫銜接任何線上/線下資源。
（3）模塊化與可調優
- 多 Agent 架構（如 Manus）或多階段流水線（如 Deep Research）都強調“評估–反饋–迭代”機制，使得性能可視化、可量化，并持續優化。
總結：Manus 與 Deep Research 類 Agent 的核心原理，都是在一個強大的 LLM 驅動下，構建“決策—執行—評估—迭代”閉環，并通過工具鏈打通從信息檢索、數據處理到結果交付的全流程。Manus 借助多 Agent 協同和進化式策略，更專注于“任意多步驟、多模態任務”的完全自治；Deep Research 則聚焦在“深度調研與報告生成”的高效化。兩者的出現，標志著 AI 從“對話”向“行動”邁出了關鍵一步。
