从零开始构建 Manus 系统
📍 项目介绍
基于 GitHub ai-manus 项目内容，我将用最新知识内容逐步构建一个完整的 AI Agent 系统。每一步都有实际可运行的代码，最终实现一个能够自主执行任务的 AI 助手。
🎯 项目目标
我们将构建一个能够：
- 🧠 理解自然语言指令 - 将用户输入转换为可执行任务
- ⚡ 自主执行计算机操作 - 直接操作文件、运行命令、浏览网页
- 🛡️ 安全可控运行 - 在沙盒环境中确保安全性
- 📊 实时状态反馈 - 让用户了解执行进度和结果
💡 核心创新点
参考 Manus 系统的设计理念，我们实现：
- DeepAgent 架构 - 基于深度推理的智能任务规划
- MCP 协议集成 - 标准化工具调用的通信协议
- 多Agent 协作 - 专业化分工的智能协作模式
- VNC 可视化界面 - 远程桌面访问和实时监控
🏗️ 技术架构设计
核心架构图
关键技术组件
🎨 可视化技术栈
- noVNC - 纯JavaScript实现的VNC客户端，无需插件
- x11vnc - X11显示服务器的VNC服务器实现
- Vue.js - 现代前端框架，提供响应式用户界面
🤖 AI Agent 架构
- DeepAgent - 基于深度学习的智能Agent框架
- LangGraph - 用于构建复杂AI工作流的图形化框架
- MCP (Model Context Protocol) - 标准化AI模型与工具通信的协议
🛠️ 工具执行引擎
- Shell Agent - 封装系统命令执行，提供安全API
- File Agent - 文件系统操作，包含权限控制和审计
- Chrome DevTools Agent - 基于Chrome DevTools Protocol的浏览器自动化
- Tool Searcher - 动态工具发现和调用机制
🏭 沙盒安全环境
- Docker - 容器化技术提供进程级隔离
数据流设计
用户输入 → 自然语言处理 → 任务规划 → Agent调度 → 工具执行 → 结果处理 → 用户反馈
↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓
指令解析 意图理解 子任务分解 MCP调用 沙盒执行 数据格式化 界面展示
***#
📚 系列实现教程
📚 渐进式构建路径
| 阶段 | 篇章 | 主题 | 实现内容 | 预计时长 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 准备阶段 | Part 1 | manus介绍 | 架构介绍 | 15-20min | ✅ 已发布 |
| 核心阶段 | Part 2 | Sandbox VNC | 沙盒实现 | 20-25min | ✅ 已发布 |
| Part 3 | Sandbox Chrome | Chrome MCP | 20-25min | ✅ 已发布 | |
| Part 4 | Sandbox Filesystem | Filesystem MCP | 25-30min | ✅ 已发布 | |
| Part 5 | Sandbox Shell | Shell MCP | 25-30min | ✅ 已发布 | |
| 协作阶段 | Part6 | 任务规划器 | 指令解析与任务分解 | 20-25min | (敬请期待) |
| Part 7 | Agent 编排器 | 多Agent调度与协作 | 25-30min | (敬请期待) |
每篇实现内容都包含：
- 📖 理论讲解：理解概念和设计思路
- 💻 代码实现：完整可运行的代码示例
- 🧪 测试验证：验证代码正确性的测试方法
- 🚀 扩展练习：进一步优化的建议和练习
