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浦东区建设工程监督网站,网站权重排行榜,湖南专业做网站公司,阿里巴巴网站图片怎么做在 AI Agent 赛道上#xff0c;Manus 作为通用 Agent#xff0c;能以惊人的速度处理长程任务#xff08;Long-horizon Tasks#xff09;#xff0c;得益于其精妙的上下文工程设计。 很多开发者在使用 Agent 时都有两个痛点#xff1a;越用越慢#xff08;首字生成延迟变…在 AI Agent 赛道上Manus 作为通用 Agent能以惊人的速度处理长程任务Long-horizon Tasks得益于其精妙的上下文工程设计。很多开发者在使用 Agent 时都有两个痛点越用越慢首字生成延迟变高和越用越笨上下文过长导致指令遵循能力下降。通常的解决方案是 RAG 或者精简 Prompt。但 Manus 走了一条完全不同的路。在深入使用Manus并研究了 Manus 的官方技术博客、核心团队访谈后我发现 Manus 的核心理念可以用一个计算机系统隐喻来概括Context Window上下文窗口是极其昂贵且高速的 RAM内存而 Linux 沙箱的文件系统是 HDD硬盘。许多开发者犯的根本错误是试图把所有的上下文海量文档、代码库、网页全文都塞进 RAM 里。这不仅会导致系统崩溃Context Overflow更会让 CPU 过热降频注意力分散、推理变慢。Manus 的做法极其克制RAM 里只放当前正在运行的“程序指令”所有的数据都在硬盘里。本文将从工程架构角度拆解 Manus 如何通过上下文工程实现这一目标。速度魔法——极致的 KV-Cache 亲和架构Manus 之所以快不是因为它用的模型比 Claude 快而是因为它极致地利用了推理缓存。在 Manus 的工程哲学里“缓存命中率”是第一优先级。1. 黄金法则Stable Prefixes稳定前缀要理解 Manus 的速度必须先理解大模型推理的底层机制——KV-Cache全称 Key-Value Cache键值缓存。在 Transformer 架构中模型生成每一个 Token 时都需要计算这个 Token 与之前所有 Token 的“注意力关系”。如果不做优化生成第 100 个词时需要重新计算前 99 个。KV-Cache 就像是“计算结果的存档”它缓存了之前的 Key 和 Value 向量让模型只需计算最新的那一个避免重复计算从而显著加速文本生成过程同时用额外内存换取计算效率。但 KV-Cache 有一个致命弱点牵一发而动全身。注意力机制是因果相关的。只要 Prompt 的开头变了一个字后面所有内容的语义环境就变了导致后续所有的 KV-Cache 全部失效。因此Manus 严格遵守“静态与动态分离”原则静态区System Prompt、工具定义Tool Definitions被“锁死”在 Prompt 最顶端字节级不变。动态区用户 Query、当前时间、状态更新被严格放置在 Prompt 的末尾。反面教材一些开发者习惯在 System Prompt 第一行写Current Time: 2024-12-17 10:00:01。这一秒的变动会导致显存里存好的几千个 Token 的工具定义缓存瞬间作废模型必须重新计算所有 Token 的 Q K V响应延迟直接增加数秒。2. Soft Masking软屏蔽—— 从 API 层面干预“大脑”一个通用 Agent 可能拥有 50 个工具。为了节省 Token传统做法是删除看似不用的工具定义。但这会破坏 Cache。Manus 采用的是Soft Masking软屏蔽技术。这并不是修改 Prompt而是利用了 LLM 推理 API 的底层特性。原理 LLM 在生成下一个 Token 之前会计算词表中每一个词的 Logits未归一化的概率值然后通过 Softmax 层转化为概率。 目前主流的推理 API如 OpenAI, Anthropic都提供了一个参数通常叫 logit_bias允许用户在 Softmax 之前人为地给特定 Token 的 Logits 加上一个数值。Manus 的做法 它始终保留所有 50 个工具的定义保住 Cache。但在推理时如果当前任务不需要 stock_price 工具系统会在 API 调用中将触发该工具名称的 Token 的 Logit Bias 设为 -100负无穷。效果 虽然模型脑子里知道有这个工具Context 里有但它在物理上无法输出调用该工具的 Token。这是一种高阶的 Trade-off宁愿浪费一点 Token保留长 Prompt也要换取极致的 Cache 命中率和零延迟的工具切换能力。容量魔法 —— 分层动作空间如果上下文只能追加不能修改Token 不会很快爆满吗Manus 的解决方案是分层动作空间Layered Action Space并将“记忆”卸载到 Linux 环境中。1. 为什么 Linux 文件系统是更好的“数据库”传统 RAG 使用向量数据库。它将文本切片Chunks通过语义相似度进行检索。这在问答场景很有效但在 Agent 编写复杂项目时Linux 文件系统File System表现得远比 RAG 优越。A. 层级结构 vs. 扁平切片Linux 文件系统是树状的Root - Directories - Files。这种结构本身就携带了巨大的信息量。例如/src/utils/math.py和/src/tests/test_math.py路径本身就告诉了模型哪个是功能代码哪个是测试代码。RAG 将文档切碎后打平丢失了这种“位置即语义”的层级上下文。B. 精准匹配 vs. 模糊语义当 Agent 想要找 def calculate_loss 函数时grep 能 100% 找到它。原理grep 基于字符的精准匹配。代码是严谨的符号系统容不得半点“模糊”。RAG 的缺陷向量检索基于“语义相似”。当你搜 calculate_lossRAG 可能会返回 compute_cost 或者 gradient_descent 的解释文档因为它们在语义上很像。但这对于编译器来说是错误的。在代码工程中精准的 grep 远胜于向量检索。C. 动态轨迹RAG 索引通常是滞后的索引需要时间。而 Agent 需要的是实时记忆。当 Agent 刚运行完一个脚本报错了错误日志写在了./error.log里。文件系统能瞬间捕获这个“动态轨迹”。Agent 下一步立刻cat ./error.log就能看到最新的状态。而 RAG 此时根本来不及索引这个刚产生的文件。2. 三层架构设计Layer 1: Core (RAM)LLM 本体仅持有约 20 个原子工具Read, Write, Search。Layer 2: Sandbox (HDD)利用云端 Linux 沙箱作为“无限外挂内存”。检索靠 grep存储靠文件写入。Layer 3: Sensors (Internet)浏览器抓取网页后经过清洗转换为 Markdown而非原始 HTML不仅去噪还能节省 50% 以上的 Token。3. 核心技法可逆压缩这是 Manus 能够处理超长任务的关键技术。当 Agent 编写代码时如果将生成的 500 行代码直接留 Context 里几轮对话后 Context 就会爆炸。Manus 采用了一种“偷梁换柱”的策略压缩过程模型执行 write_file(path“/src/main.py”, content“…500 lines of code…”)。文件被真实写入 Linux 沙箱。关键步骤在构建下一轮对话的 Prompt 时系统会将历史记录中的 content 参数剥离替换为一个占位符或路径引用。原始交互AI: call write_file(path“/src/main.py”, content“import os…”)压缩后的历史AI: call write_file(path“/src/main.py”, content“file_content_saved_to_disk”)解压过程因为文件真实存在于沙箱里HDD数据并没有丢失只是从 RAMContext移出去了。当模型后续需要修改代码时它会主动调用 read_file(path”/src/main.py”)此时系统再把内容从硬盘读进 RAM。System Prompt 拆解Manus 的 Syestem Prompt 并非只有一句 “You are a helpful assistant”而是一个严密的状态机脚本。1. 强制思考在 Prompt 中强调“You must always think before you act. Output your thoughts in tags.”这不仅仅是为了 Chain-of-Thought思维链带来的准确率提升更是一个工程伏笔。在 Context 极度紧张时系统可以通过正则表达式安全地删除历史记录中的 … 内容只保留 Action。因为 是过程Action 是结果。过程可删结果必须保留。2. 失败恢复模式与多轮循环机制在 Prompt 中写道“If a tool fails, analyze the error message in your , propose a fix, and try again.”这个指令是如何生效的这并非要求 AI 在一次生成中完成“执行报错分析”。这是一个多轮交互Multi-turn Interaction的过程Turn 1 (AI): 生成工具调用代码。Runtime (Engine): 执行代码 - 失败 - 捕获 stderr。Turn 2 (User/System): 将错误信息作为 Message 返回给 Context“Tool execution failed: [Error Trace]”。Turn 2 (AI): 模型读取到最新的错误信息同时回溯 System Prompt 中的指令“If fails, analyze…”。于是模型遵守指令在这一轮生成中先在 标签中分析、定义严格的 JSON Schema 枚举值、利用 Logit Bias 以及单步执行策略人为地把概率性的 LLM 降维成确定性的“状态机”。让 Agent 的每一次思考都留下可被观测、可被截断、可被压缩的轨迹。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】