从Manus看AI Agent框架的演进方向——大模型驱动下的能力释放与约束平衡

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从Manus看AI Agent框架的演进方向——大模型驱动下的能力释放与约束平衡

引言：从"流程工具"到"协作伙伴"的探索

近期推出的AI应用Manus，以简历解析、内容分析到评估报告生成的全流程自动化能力引发关注。这款产品不再依赖固定工作流，而是通过动态调度多模型协作完成任务。这种设计思路的转变，恰好映射了AI Agent框架从"强控制"到"重协作"的技术演进脉络。

当然, 应用层框架Agent的表现力, 主要还是依赖底层大模型的发展。如gpt、deepseek、claude…等。

一、框架迭代：从节点控制到能力释放

早期框架的"确定性优先"原则
LangChain、Coze、Dify等初期的这些agent框架, 以及相关项目, 都是以工作流节点控制为核心设计理念。在营销文案生成场景中，系统会严格按照"需求分析→竞品调研→大纲生成→内容填充"的预设链条推进，每个节点绑定特定工具调用（如SEO检查、关键词插入）。这种模式在保险条款生成、标准化报告输出等场景中表现稳定，但代价是牺牲了大模型的上下文联想与跨步骤推理能力。开发者不得不通过大量规则约束输出，导致系统难以处理更为开放性的需求。
新框架的"动态协作"突破
随着大模型理解与推理能力的提升，CrewAI、AutoGen等新一代框架开始转向多模态协作架构。以微软AutoGen为例，其"多智能体协商"机制允许分析师、设计师、合规审查员等AI角色自主讨论任务方案，既能调用LangChain生态中的传统工具（如数据库查询模块），也可接入符合MCP标准的新一代API服务的工具调用。这种设计使系统在面对"制定碳中和战略"等复杂任务时，能自主拆解出环境数据分析、政策法规解读、技术路线评估等子目标，展现出接近人类团队的协作弹性。Manus在金融风险评估场景中联动专业模型组件的实践，正是这一思路的典型体现。
生态兼容的必然性
当前Agent框架普遍采用混合工具调用策略：一方面继承LangChain生态中经过验证的垂直场景工具（如PDF解析器、法律条款抽取模块），另一方面积极适配MCP标准下的新型服务（如实时舆情分析API、3D模型生成引擎）。这种"新旧兼容"策略既降低了迁移成本，也为渐进式创新提供了缓冲空间。
技术妥协与平衡实践
灵活性的提升确实为开发者带来了新的挑战，尤其是在多模态 agent 工程中，精确控制输出细节成为一大难点。为应对这一问题，AutoGen 在 0.4 版本中推出了 Core 包，提供了一个事件驱动的、基于 Actor 模型的分布式底层框架。Core 包允许开发者通过异步消息通信机制自定义 agent 行为，并通过可编程的方式实现业务逻辑约束，例如强制要求报告包含特定检查指标，或限制药物推荐范围等。AutoGen框架这种“开放架构+灵活接口”的设计，取代了早期框架中较为刚性的流程，不仅增强了系统的可扩展性和自定义能力，还有可能为后续技术演进奠定坚实基础。