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Manus

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Manus

Manus 是一个 AI 智能体项目，后来被 Meta 收购。他们的经验总结文章 “Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus” 提供了构建生产级 AI 智能体时的上下文工程最佳实践。

核心贡献

Manus 选择了基于上下文工程而非端到端训练的道路，原因：

  • 改进可在 数小时内 发布，而非数周
  • 产品与底层模型解耦（“船 vs 海底的柱子”）

六个关键原则

  1. Design Around the KV-Cache — 围绕 KV-Cache 设计，保持提示前缀稳定，上下文仅追加，关注 KV-Cache 命中率（直接影响延迟和成本）
  2. Mask, Don’t Remove — 使用上下文感知的状态机管理工具可用性，通过词元屏蔽（token masking）而非动态增删工具
  3. Use the File System as Context — 将文件系统视为终极上下文，容量无限、持久，作为结构化外部内存
  4. Manipulate Attention Through Recitation — 通过重复读写（如 todo.md）将目标保持在上下文末尾，避免 “lost-in-the-middle”
  5. Keep the Wrong Stuff In — 保留错误痕迹在上下文中，让模型能自适应、不重复犯错
  6. Don’t Get Few-Shotted — 在上下文里引入多样性，打破模式依赖

相关概念

参考文献

Backlinks

References