Manus揭秘自己的技术：“手搓”上下文工程，推翻多个“共识”，一堆血泪教训

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文章摘要

Manus自诞生之日起便备受关注，但其争议性一度掩盖了产品本身的价值。尽管团队未系统分享过技术细节，Manus的交互方式创新不仅塑造了外界对“AI Agent”的认知，也获得了竞争对手和模型大厂的认可。Anthropic将其作为代表性案例，多个AI应用团队在产品路线上借鉴了其思路，甚至ChatGPT Agent的发布也被称为OpenAI的“Manus时刻”。然而，外界对Manus技术含量的质疑以及技术和产品之外的争议，导致其严肃价值被忽视。

近期，Manus团队罕见地系统分享了产品背后的技术思路，详细阐述了开发过程中踩过的坑以及由此做出的技术方案和产品路线决策。这一分享对AI Agent领域的开发者和创业者具有重要参考价值。团队还发布了英文技术博客的编译和备注版本，翻译和解释完成度较高。但在与Manus进行prompt交互时，一个有趣的现象是它始终无法正确写出作者的名字，这一问题恰恰体现了博客中提到的KV Cache命中率对AI Agent产品的挑战。

Manus的技术分享揭示了上下文工程在AI Agent开发中的重要性。通过实际案例，团队展示了如何优化技术方案以应对复杂场景，同时也为行业提供了宝贵的经验教训。这一分享不仅有助于推动AI Agent技术的发展，也为未来产品的设计和优化提供了重要参考。