深度解析Agent实现，定制自己的Manus

深度解析 Agent 实现，定制自己的 Manus

摘要

本文深入探讨了AI Agent的设计与实现，涵盖了核心要素如感知、记忆、规划和行动，并结合OpenManus进行二次开发实践。通过实验验证了Agent在不同任务中的表现，提出了自主化演进和多Agent协作的改进方向。文章还介绍了MCP协议在AI生态中的应用前景，强调了LLM与外部工具的协同作用，为AI Agent的未来发展提供了技术参考。