AI探索指南
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- 感觉还是太早了
有些场景落地还是太难
不过应该还是有很多特别细分的场景可以尝试
要看下游是否能算账了 - 文件系统是人类文明最伟大的发明之一。
让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。
为什么用文件系统？
传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。
Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！
文件系统的创新用法
1. 无限扩展的记忆
文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。
2. 结构化、分层管理
文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。
3. 可恢复的压缩
Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。
4. Agent间共享与版本控制
虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。
5. 让Agent学会“用文件”
Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成todo.md文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。
Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。
这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。
未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。 
- Manus 内部的 Context 工程经验（精校、高亮要点）
Manus 团队分享了半年来他们在 Agent 的 Context 工程的经验。
我对原文进行了本地化翻译、精校、高亮要点（尽力了，要不是Manus的朋友喜欢后半夜活动，我直接抓起来校对🤪）。总共 6 条经验，共 5K 字。
大家周末学习愉快，enjoy～ - 今天让 Agent 跑了10个任务，总共消耗不到20美金，平均一个任务2美金
而几个月前，一个任务的价格就超过10美金
短短几个月，性价比是5倍的提升
期待年底的时候 20 美金能跑 20 个任务。 
- Open AI 感觉要发力了，新模型在国际数学奥林匹克（IMO）中达到了金牌表现，这个太强了！#ai创造营#
目前现在可以使用的所有模型在2025 IMO中几乎一道题都没办法做对
测试的时候不使用任何工具不连接互联网，同时由于这次 IMO 刚结束，也不太可能存在数据污染的可能
模型解决了 2025 年 IMO 的 6 个问题中的 5 个，这次测试用的一个专门的数学模型，不是GPT-5，他们近期也不准备发布这个模型 
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让 Agent 能用文件系统作为记忆存储，是Manus团队最大的发明之一。
为什么用文件系统？
传统AI Agent最大的问题是“记性差”——上下文窗口再大，也有极限。比如128K tokens听起来很大，但遇到复杂任务、长文档、网页、PDF，分分钟就爆了。而且，长上下文不仅贵，还会让模型“迷糊”，性能下降。
Manus的思路是：既然大脑（上下文）装不下，就用“硬盘”——也就是文件系统，来当外挂记忆！
文件系统的创新用法
1. 无限扩展的记忆
文件系统没有上下文窗口的限制，Agent可以随时把重要信息写进文件，需要时再读出来。比如，遇到大文档、复杂网页，Agent只要记住文件路径或URL，内容可以随时查，不用全塞进上下文。
2. 结构化、分层管理
文件系统天然支持分层、分类。Agent可以把不同任务、不同阶段的信息分门别类地存储，像人类整理文件夹一样，查找和管理都很高效。
3. 可恢复的压缩
Manus的压缩策略很巧妙：不是简单丢弃信息，而是“可恢复”——比如只保留网页的URL，内容需要时再拉回来。这样既节省上下文空间，又不会丢失关键数据。
4. Agent间共享与版本控制
虚拟文件系统还能让多个Agent共享信息，像团队协作一样。还可以支持版本控制，记录每一步的变化，方便回溯和纠错。
5. 让Agent学会“用文件”
Manus的Agent不只是被动存取文件，而是主动学会用文件来规划任务、记录进度、复述目标。比如，Agent会自动生成todo.md文件，随着任务推进不断更新，把目标“复述”到上下文末尾，防止“迷失在中间”。
Manus团队认为，文件系统其实是AI Agent的“外部化记忆”。模型不用什么都记在脑子里，而是像人类一样，学会查资料、做笔记、整理档案。
这样，Agent就能处理更复杂、更长远的任务，甚至有点像“神经图灵机”——把短期记忆和长期记忆结合起来。
未来如果有更高效的序列模型（比如State Space Model），配合文件系统这种外部记忆，AI Agent的能力会有质的飞跃。 - 当 Agent 跟你要密钥。。。
- 我觉得我们的产品已经足够简单了
用户还是真诚求问：有没有教程？
这就是真实的世界
现在的 AI 已经比以前的工具简单多了
但依然还是不够简单
依然需要很多教程
其实 Flomo 就是这样的
已经是最简单的笔记形态了
但在教程方面是做的最好的
