我不看好Manus，不代表我说Manus垃圾，更不代表Agent没有技术含量 我明确表达过对于Manus期待实现的通用Agi不看好，但另外一种极端的观点，我更反对，就是认为Ai Agent就是“套壳”这种观点。 很多人认为Agent的大体思路是： 搞个好看的界面 写几句聪明的提示词 让AI按照"思考-行动-观察"的循环跑起来 搞定！ 就像给一个聪明孩子换身衣服、教他几句话，他就能帮你干活了。 当然不是这样的！ 真正好用的AI智能体，其实是围绕大语言模型搭建的一套超级复杂的"脚手架系统"。 就像盖房子一样，你以为只要有砖头就行，实际上需要地基、钢筋、水电、装修...每一样都不能少。 这套"脚手架"到底有多复杂？ 让我用盖房子来比喻： 1. 稳固的地基（KV-Cache设计） 打个比方： 就像房子的地基，必须够结实 问题： AI每次思考都要重新"回忆"之前说过的话，就像健忘症患者 解决： 设计一套"记忆系统"，让AI能快速调取之前的对话，不用每次都从头开始 效果： 对话速度快了，还不容易"失忆" 2. 清晰的蓝图（复述机制 & 文件系统） 打个比方： 就像给工人一张施工图，还给他一个工具箱 问题： AI容易"跑偏"，忘记自己要干什么 解决： 让AI定期"复述"一遍任务目标（就像工人时不时看看图纸） 给AI一个"文件夹"存放工作草稿和工具 效果： AI不容易迷路，工作更有条理 3. 精准的护栏（屏蔽机制） 打个比方： 就像高速公路的护栏，不让车跑偏 问题： AI有时会"胡思乱想"，产生无关内容 解决： 不是删掉这些内容，而是暂时"屏蔽"，让AI专注当前任务 效果： AI更专注，但创造力还在 4. 智能的事故分析系统（保留错误信息） 打个比方： 就像飞机的黑匣子，记录每次事故 问题： AI出错后，我们不知道哪里出了问题 解决： 把每次错误都记录下来，分析原因 效果： AI越用越聪明，同样的错误不会犯第二次 为什么要这么复杂？ 答案是：必须的！ 就像你不能指望一个刚学会说话的孩子立马成为律师，AI大语言模型虽然很聪明，但要在复杂的现实世界中可靠地工作，就需要这套"外骨骼"来支撑。 真正的AI智能体不是"AI + 界面"那么简单，而是一个精密的工程系统： 不是装修，是盖房子 不是训练，是工程 不是给AI穿衣服，是给AI装外骨骼
