Deep Research Agent實現(xiàn)原理，你學(xué)會了嗎？
從架構(gòu)、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(shù)原理和實現(xiàn)思路。
1. 系統(tǒng)定位與目標(biāo)
- Manus AI由中國團隊開發(fā)的通用智能體，定位為“知行合一”（Mens et Manus），可自主規(guī)劃并執(zhí)行多模態(tài)、多步驟的任務(wù)，包括網(wǎng)頁搜索、驗證碼破解、復(fù)雜文件處理，最終輸出結(jié)構(gòu)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(wǎng)絡(luò)資源、分析文檔（文本、圖像、PDF），并綜合成研究報告，適合白領(lǐng)的復(fù)雜調(diào)研場景 。
2. 多 Agent vs. 單 Agent 架構(gòu)
- Manus 的多 Agent 設(shè)計
Planner Agent在后臺制定行動策略（如拆解目標(biāo)、選定工具、設(shè)定子任務(wù)序列）。
Executor Agent基于 Planner 的腳本指令，實際調(diào)用瀏覽器、API、代碼運行環(huán)境等工具完成具體操作。
Memory/Context Module記錄交互歷史、中間結(jié)果，支持后續(xù)任務(wù)的上下文回溯與信息重用。
Toolset 接口內(nèi)置如網(wǎng)頁爬取、API 調(diào)用、OCR、文件解析、代碼執(zhí)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(qū)動，但在內(nèi)部根據(jù)任務(wù)動態(tài)調(diào)用多種能力（網(wǎng)頁檢索、文檔解析、表格處理、代碼執(zhí)行等）。
- Agent 本身由一個針對瀏覽與數(shù)據(jù)分析優(yōu)化過的 “o3” 模型支撐，能做出行動決策并執(zhí)行相應(yīng)工具調(diào)用。
3. 關(guān)鍵技術(shù)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(yōu)化版） |
規(guī)劃引擎 | 多 Agent 協(xié)同：Planner → Executor | 單 Agent 內(nèi)部策略模塊 |
外部檢索 | 支持網(wǎng)頁、API、數(shù)據(jù)庫檢索 | 瀏覽器插件式網(wǎng)頁檢索 + PDF/圖片解析 |
代碼執(zhí)行環(huán)境 | 內(nèi)置沙箱，可運行腳本、編譯代碼 | 集成代碼運行與數(shù)據(jù)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(wù) | 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(biāo)），必要時反饋給 Planner | 任務(wù)完成后統(tǒng)一生成報告，可按需回溯中間結(jié)果 |
4. 工作流程示例
以 “復(fù)雜多步網(wǎng)絡(luò)調(diào)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(yè)最新投資趨勢并生成 PPT”）分解成子任務(wù)。
（2）檢索與數(shù)據(jù)匯集
- 調(diào)用瀏覽器工具 批量抓取網(wǎng)頁、調(diào)用 PDF 解析器 提取報告中的結(jié)構(gòu)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(nèi)部批量校對（如拼寫、事實一致性、引用格式）。
（4）進化式優(yōu)化（Manus 特有）
- Planner 根據(jù)評估結(jié)果，調(diào)整下一個執(zhí)行周期的策略（例如：召回更多行業(yè)報告、替換更高信噪比的數(shù)據(jù)源），并通過 “交叉變異” 等方式優(yōu)化檢索和生成提示。
（5）終稿輸出
- 整合文字、圖表，并調(diào)用專用工具導(dǎo)出 PPT/表格等最終交付物。
5. 為何與傳統(tǒng) Chatbot 不同？
（1）自動化程度更高
- 從單次問答升級到“閉環(huán)自動化”：不僅“回答”問題，更能“執(zhí)行”任務(wù)、并按需重新規(guī)劃。
（2）可擴展工具生態(tài)
- 將多種常見辦公、開發(fā)、檢索、計算工具集成到 Agent 中，讓它可隨時調(diào)用，幾乎可無縫銜接任何線上/線下資源。
（3）模塊化與可調(diào)優(yōu)
- 多 Agent 架構(gòu)（如 Manus）或多階段流水線（如 Deep Research）都強調(diào)“評估–反饋–迭代”機制，使得性能可視化、可量化，并持續(xù)優(yōu)化。
總結(jié)：Manus 與 Deep Research 類 Agent 的核心原理，都是在一個強大的 LLM 驅(qū)動下，構(gòu)建“決策—執(zhí)行—評估—迭代”閉環(huán)，并通過工具鏈打通從信息檢索、數(shù)據(jù)處理到結(jié)果交付的全流程。Manus 借助多 Agent 協(xié)同和進化式策略，更專注于“任意多步驟、多模態(tài)任務(wù)”的完全自治；Deep Research 則聚焦在“深度調(diào)研與報告生成”的高效化。兩者的出現(xiàn)，標(biāo)志著 AI 從“對話”向“行動”邁出了關(guān)鍵一步。
