AI Agent MANUS 个人助手是一种真正自主的 AI 代理。它区别于传统的 AI 助手，能够自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果。其核心亮点包括：
在构建高质量的 AI 数字人时，涉及到为数字人构建灵魂，使其具备各种智能，充当个人助手等。其中在构建数字人灵魂方面，有以下几个工程关键点：
在人工智能的发展历程中，Agent（智能代理）一直是令人着迷的概念之一。2024 年，Agent 技术实现了从概念到实践的关键突破。例如，当对手机下达指令“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI 就能识别屏幕并完成操作。这种进化展示了 AI 不仅能“听懂”，还能“思考”和“行动”，会分析任务、规划步骤、选择工具，甚至在遇到问题时及时调整策略。2024 年，Anthropic 的 Computer Use、智谱 AI 的 AutoGLM 以及 Google 的 Gemini 2.0 等都展示了 AI Agent 的突破性进展。这种接近成型的工程化的 Agent 核心在于四个关键能力的进展，但在过往，类似的 Agent 能力存在成功率不高、泛化能力不够强等问题，训练模型识别所有 App 的 UI 很难，模型进行自主操作也是难点。
有了数字人躯壳，我们就需要构建数字人的灵魂，让数字人具备各种智能，比如记得你的个人信息，充当你的个人助手；在某个领域具备更专业的知识；能处理复杂的任务等等。这些能力实现有以下几个需要注意的工程关键点：1.AI Agent：我们要想数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的Agent，工程实现所需的记忆模块，工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战；2.驱动躯壳的实现：灵魂部分怎样去驱动躯壳部分，我们可以将灵魂部分的所有接口定义出来，然后躯壳部分通过API调用，调用方式可以是HTTP、webSocket等等，视躯壳部分的实现而定。但包含情绪的语音表达以及如何保证躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配，目前主流方案只能做到预设一些表情动作，再做一些逻辑判断来播放预设，语音驱动口型相对来说成熟一些，但都是闭源的，效果可以参考Nvidia的Audio2Face(https://www.nvidia.cn/omniverse/apps/audio2face/)或则Live Link Face(Iphone APP)+Face AR Sample(UE)；3.实时性：由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，特别是大模型部分，所以算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的API，这里面就会涉及到网络耗时和模型推理耗时，如果响应太慢就会体验很差，所以低延时也是亟需解决的一个问题。4.多元跨模态：仅仅是语音交互的数字人是远远不够的，人有五感(听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉)，听觉只是其中一种，其他的感官可以根据实际需求来做，比如视觉我们可以通过添加摄像头数据来获取数据，再通过系列CV算法做图像解析等；5.拟人化场景：我们正常和人交流的时候不是线性对话，会有插话、转移话题等情况，这些情景如何通过工程丝滑处理。
1⃣️?Manus：真正自主的AI代理！Monica团队发布Manus，区别于传统AI助手，它能自主完成复杂任务，不仅生成想法，还能直接执行并交付结果！✨核心亮点：✅自主执行：AI可直接执行任务，而不仅仅是提供建议。✅类人工作模式：可解压文件、浏览网页、阅读文档、提取关键信息。✅云端异步运行：后台执行任务，完成后自动通知用户。✅持续学习&记忆：从用户反馈中学习，提高未来任务准确性。✅“心智与手”理念：Mens et Manus（拉丁语），象征AI实际执行能力。?️演示视频&详细介绍??[查看详情](https://x.com/op7418/status/1897324392419614947)2⃣️?用Claude生成更漂亮的UI界面，关键技巧来了！很多人问：为什么Claude生成的界面不好看？其实，只要用对技巧，你也能用Claude生成精美UI！?关键技巧&提示词?完整教程（不想等施工可直接看）?[教程详情](https://mp.weixin.qq.com/s/tUOAfd4OI56QxD94-0PPKw)?[推文](https://x.com/op7418/status/1897219906229383456)3⃣️?Andrej Karpathy：如何高效使用LLM！这次不是讲AI原理，而是实用指南，人人都能看懂！?️LLM的核心用法：✅内容总结：快速理解书籍、论文、长文档的要点。✅Python解释器：直接运行代码并获得反馈。✅Claude Artifacts/Cursor/NotebookLM：各种AI辅助工具的应用。✅图片&视频生成：如何用AI生成创意内容。
应用形态重构Agent最接近魔法的AI术在人工智能的发展历程中，Agent（智能代理）一直是最令人着迷的概念之一。Agent技术在2024年实现了从概念到实践的关键突破。想象一下，当你对着手机说：“帮我给同事的朋友圈点赞”，AI就能识别屏幕，找到相应的按钮，完成操作。这不再是简单的语音助手，而是一个能真正理解和执行复杂指令的数字伙伴。这种进化令人惊叹，因为它展示了AI不仅能“听懂”，还能“思考”和“行动”。它会分析任务、规划步骤、选择工具，甚至在遇到问题时及时调整策略。这种能力让AI从一个被动的响应工具，进化成了一个主动的问题解决者。2024年，这样的场景从概念变为现实。Anthropic的Computer Use、智谱AI的AutoGLM，以及Google的Gemini 2.0，都展示了AI Agent的突破性进展。这些能力，在理论上，并不难实现。大模型可以识别屏幕中的像素点，通过足够多的训练数据，就可以理解朋友圈点赞是什么样的UI，调用系统工具，进行操作。但实际上，在过往，类似的Agent的能力，成功率并不高，泛化能力也不够强。训练模型只识别微信的UI容易，而所有App的UI都能识别则很难。同时模型进行自主操作也是难点——或者模型要成功控制无数标准化的工具，或者模型可以完全接管系统权限，直接模拟点击。这种接近成型的工程化的Agent核心在于四个关键能力的进展：