编辑注：今天上线的Manus引发了全网的 Agent 热潮，Manus 背后的产品团队——Monica.im 的产品团队也引起了大家的关注。Manus产品负责人张涛在 2 月份曾经有过一次公开分享，解读 DeepSeek R1 成功背后的技术进步和产品思路，从中可以一窥 Manus 的部分解题思路。
在周二巴塞罗那的移动世界大会炉边谈话中，Bret Taylor 仍未给出 AI Agent的确切定义。
据路透社消息，亚马逊已在 AWS 内部组建了一个新团队，专门致力于开发 AI Agent，旨在帮助人们自动化生活中的部分事务。
Manus 今天刷屏了，我也没有拿到邀请码。看了视频，有创新，有对我产生启发，我开始思考我们的创业产品路径是不是对，会不会未来被这样的产品吃掉。进一步，也在思考，Manus 的能力会不会被 OpenAI 吃掉。
Agent这两天随着邀请码进入公众视野，展示了不凡的推理能力。然而，当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时，即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架，正是为解决这一挑战而生。
很开心开到朋友的产品，被大家所喜欢：实测 Manus：首个真干活 AI，中国造（附50个用例 + 拆解）上午和 Manus Team 一起交流，给大家带来了更多的独家信息：
昨天夜里，深夜惊雷。
Manus 的产品名，意思为“手”，来自拉丁文 "mens et manus" —— 知行合一。它体现了一种理念：知识和智慧必须通过身体力行才能对世界产生正向影响。这就是 Manus 的追求，为 LLM 做一双能巧妙调用工具的手，从而扩展人的能力，让你心中的愿景成为现实。
面向创新者与集成商，提供人形机器人本体软硬件系统和具身Agent开发工具链。
LLM一个突出的挑战是如何有效处理和理解长文本。就像下图所示，准确率会随着上下文长度显著下降，那么究竟应该怎样提升LLM对长文本理解的准确率呢？
