Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人（如 ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。具体来说，Manus AI 的核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件： 1. 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 2. 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。 此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI 的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制，实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。

AI 与公司行政工作相结合具有一定的挑战性，但也存在可能的方向。目前大多数的“AI 应用/AI 转型”在行政工作方面还在走“数字化转型”的老路，把 AI 往现有流程上套，讲“固化流程”“节约成本”的故事。但在技术加速迭代的当下，这样做可能导致成果过时，剥夺企业主动进化的能力。 YCombinator 的圆桌讨论认为，垂直 AI 智能体的市场潜力巨大，其专注于特定领域，能提供定制化服务并自动化重复任务，从而提高效率和降低成本。创业者应关注行政任务领域，这或许能为 AI 与行政工作的结合提供思路。 然而，AI 并非万能，我们和 AGI 还差得很远。不能仅因对 AI 的焦虑就希望其拿来即用、马上见效。AI 的力量不应只用于现有业务流程的优化，而更应用于对未来业务的重新定义。比如像电力发明时，不应从“如何让电力赋能马车”出发，而应从“电力能创造和满足什么新的需求”出发。

以下是关于扣子 AI 智能体搭建的相关内容： 扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，搭建智能体的门槛较低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。 搭建智能体的步骤如下： 1. 创建一个智能体，输入人设等信息，并放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试，但千万不要直接发布。工作流中使用的插件 api_token 若填的是自己的 token，其他人调用会消耗自己的费用。可以将 api_token 作为工作流最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 3. 搭建时首先需要想一个智能体的名字，然后写一段该智能体的介绍，越详细越好，因为会根据介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认，新的智能体就诞生了。也可以使用 AI 创建一个头像。 扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。例如菠萝作词家智能体，是专为音乐创作设计的辅助工具，能根据用户输入的提示词等信息生成歌词。 扣子官网：https://www.coze.cn/ 。开发完成后，还可以将构建的 Bot 发布到各种社交平台和通讯软件上供用户交互聊天。

Manus 是一款由中国团队研发的全球首款通用型 AI 代理工具，于 2025 年 3 月 5 日正式发布。它区别于传统聊天机器人（如 ChatGPT），具备自主规划、执行复杂任务并直接交付完整成果的能力，被称为“首个真干活的 AI”。 Manus AI 代理工具的具体技术架构主要基于多智能体（Multiple Agent）架构，运行在独立的虚拟机中。这种架构通过规划、执行和验证三个子模块的分工协作，实现了对复杂任务的高效处理。具体来说，Manus AI 的核心功能由多个独立模型共同完成，这些模型分别专注于不同的任务或领域，如自然语言处理、数据分析、推理等。这种多模型驱动的设计不仅提高了系统的鲁棒性和准确性，还增强了其处理复杂任务的能力。 Manus AI 的技术架构还包括以下几个关键组件： 1. 虚拟机：Manus AI 运行在云端虚拟机中，用户可以随时查看任务进度，适合处理耗时任务。 2. 计算资源：Manus AI 利用计算资源生成算法，用于筛选简历等具体任务。 3. 生成物：Manus AI 能够生成各种类型的输出，如文本、表格、报告等。 4. 内置多个 agents：Manus AI 通过内置多个智能体，实现了任务的分解和协同工作。 此外，Manus AI 还采用了“少结构，多智能体”的设计哲学，强调在数据质量高、模型强大、架构灵活的情况下，自然涌现 AI 的能力。这种设计使得 Manus AI 在处理复杂任务时更加高效和准确。Manus AI 的技术架构通过多智能体协同工作、虚拟机运行和生成物输出等机制，实现了对复杂任务的高效处理和高质量输出。 以下是一些关于 Manus 的媒体报道： 央视网： 每日经济新闻： 大聪明： 大聪明： Geeksavvy： 卡兹克： 小互 AI： 沐然云计算：

以下是关于 Claude 的相关信息： 1. 一位 17 岁的高中生涂津豪写了个名为 Thinking Claude 的神级 Prompt，将 o1 级别的思维链复刻到了 Claude3.5 里，使其智能程度、成功率和像人的程度大幅提升。可以在作者的 Github 上查看完整 Prompt，地址是：https://github.com/richards199999/ThinkingClaude/tree/main 。 2. 预先填充 Claude 的回答：要预先填充 Claude 的回应，只需在进行 API 请求时在 Assistant 消息中包含所需的初始文本。例如：|Role|Good Prompt| |User|Please extract the name,size,price,and color from this product description and output it within a JSON object.<br>请从此产品描述中提取名称、尺寸、价格和颜色，并在 JSON 对象中输出。<br><br><description>The SmartHome Mini is a compact smart home assistant available in black or white for only$49.99.At just 5 inches wide,it lets you control lights,thermostats,and other connected devices via voice or app—no matter where you place it in your home.This affordable little hub brings convenient handsfree control to your smart devices.</description><br><description>SmartHome Mini 是一款紧凑的智能家居助手，有黑色或白色可选，售价仅为$49.99。仅 5 英寸宽，让您可以通过语音或应用程序控制灯光、恒温器和其他连接设备，无论您将其放在家中的哪个位置。这款价格实惠的小中心为您的智能设备带来了便利的免提控制。| |Assistant助手（预先填充）|{ 。 3. 要求 Claude 进行重写：有时候 Claude 的回答可能不完全准确或符合要求，在以下情况可以要求重写，如响应接近所需但缺乏具体细节或格式、输出未完全遵循初始提示的约束条件、不确定结果是否准确希望双重检查。重写在提示包含多个约束时特别有用，请求重写可强调 Claude 最初忽略的约束的重要性。

以下是关于最新 AI 大模型的相关知识： 1. 概念：生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 概念与关系： AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是利用有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。 无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务如聚类。 强化学习是从反馈中学习，以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因层数多而称为深度）的方法，神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型，对于生成式 AI，生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。

以下是一些可以用于生成线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等可视化分析的 AI 软件工具： 1. Lucidchart：流行的在线绘图工具，支持多种图表创建，包括逻辑视图、功能视图和部署视图，用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 2. Visual Paradigm：全面的 UML 工具，提供创建各种架构视图的功能，如逻辑视图（类图、组件图）、功能视图（用例图）和部署视图（部署图）。 3. ArchiMate：开源的建模语言，专门用于企业架构，支持逻辑视图创建，可与 Archi 工具配合使用，该工具提供图形化界面创建 ArchiMate 模型。 4. Enterprise Architect：强大的建模、设计和生成代码工具，支持创建多种架构视图，包含逻辑、功能和部署视图。 5. Microsoft Visio：广泛使用的图表和矢量图形应用程序，提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 6. draw.io（现称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，允许用户创建各种类型图表，包括软件架构图，支持创建逻辑视图和部署视图等。 7. PlantUML：文本到 UML 的转换工具，通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 8. Gliffy：基于云的绘图工具，提供创建各种架构图的功能，包括逻辑视图和部署视图。 9. Archi：免费开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图创建。 10. Rational Rose：IBM 的 UML 工具，支持创建多种视图，包括逻辑视图和部署视图。

目前常见的可视化分析软件工具包括：Tableau、PowerBI、Excel、Google Data Studio、QlikView 等。但具体哪些工具能够生成您所提到的线性结构、矩阵结构、框架结构、系统结构等，可能需要您进一步查阅它们的详细功能介绍和实际使用体验来确定。

以下是关于 AI 规则的相关内容： 1. 在 Cursor 中，您可以通过修改 Cursor Settings>General>Rules for AI 部分来添加自定义指令。此自定义说明将包含在 Cursor Chat 和 Ctrl/⌘K 等功能中。对于特定于项目的说明，您可以将其包含在项目根目录的.cursorrules 文件中，且该文件中的说明也将用于上述功能。 2. 欧盟《人工智能法案》的规则包括：全面禁止人工智能用于生物识别监控、情绪识别、预测性警务；ChatGPT 等生成式人工智能系统必须披露内容是人工智能生成的；用于在被认为高风险的选举中影响选民的人工智能系统被视为高风险。这些规则旨在促进以人为本、值得信赖的人工智能的应用，并保护健康、安全、基本权利和民主免受其有害影响。 3. 在 Cursor 进阶方面，Cursor rules 的主要目的是让 AI 输出更多理解信息。使用之后 AI 的回复会随机带着相关图出现，便于查阅。意在以各种形式提升 AI 对自己所做的事情的理解，同时也方便用户理解 AI 所做的事情，以便于持续控制 AI 的产出。此外，还提到了各种建议配置的文档，如初始化文档、目录文档、关联模块文档和全局文档等。

以下是一些可能有助于您在文献综述写作中应对大模型幻觉问题的方法和工具： 1. 对于 ChatGPT ，您可以使用 temporary chat 功能，保证其在没有任何记忆的情况下生成最新鲜的回答。 2. 当发现模型回答不理想时，可以采取以下技巧： 告诉模型忘掉之前的所有内容，重新提问或新建会话窗口。 让模型退一步，重新审视整个结构，从零开始设计。 对于像 Claude 这种会自己猜测的模型，如果不确定，可以给它看日志，让其依据日志判断问题所在。 3. 您可以参考 Hallucination Leaderboard （大语言模型幻觉排行榜），了解不同模型的幻觉情况，该排行榜使用 Vectara 的 Hughes 幻觉评估模型计算各大模型在总结文档时引入幻觉的频率，用于评估 LLM 的事实一致性，并为 RAG 系统提供参考。完整榜单可通过查看。 4. Claude APP 即将添加网页搜索和推理功能，这或许意味着新模型即将发布，预计发布时间在一两周内。