构建可控分布式智能体:Manus 架构的九大组件全剖析

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作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模子的压缩部署、多模态明白与 Agent 架构设计。 热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。
我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动
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  <hr> 构建可控分布式智能体:Manus 架构的九大组件全剖析

<hr> 摘要:

Manus 架构提出了一套面向分布式大模子智能体的系统级解决方案,通过模块化、低耦合、高容错的架构设计,实现了智能体的全生命周期管理与大规模协同控制能力。本篇文章将从系统架构的视角,详解 Manus 的九大核心模块职责与协同机制,结合 Action Space、状态存储、Agent 执行链路等关键能力,剖析其如何支撑复杂使命的稳定运行与弹性调度。同时对比业界如 DeepSeek-Agent、LangGraph、AutoGen 等方案,为构建下一代多智能体系统提供清楚的工程参考路径。
<hr> 目录:


  • 引言:分布式 Agent 系统的挑衅与趋势
  • Manus 架构概览:多智能体系统的核心思路
  • 九大核心模块详解
         
    • Agent Dispatcher(调度器)   
    • Action Executor(执行器)   
    • Memory Manager(影象体管理)   
    • State Tracker(状态追踪器)   
    • Log & Trace(日志与链路跟踪)   
    • Knowledge Retriever(知识检索)   
    • Function Invoker(工具调用器)   
    • MCP Communicator(通信模块)   
    • Task Orchestrator(使命编排器)  
      
  • 架构协同机制:模块如何组合支撑生命周期闭环
  • 实战对比:与 AutoGen / LangGraph 等方案的模块差别
  • 总结与工程建议:如何复用 Manus 思路构建自己的 A

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