内容简介

本书围绕当下最具潜力的人工智能（AI）形态——以Manus为代表的通用型AI代理展开介绍，详细讲解其核心理念、功能特性与技术原理，并通过大量的实战案例，循序渐进地讲解Manus在旅行规划、教育内容创作、股票分析、保险条款比较、品牌形象设计、店铺销量提升等领域的落地应用，真正实现“从思考到行动”的跨越式提升。对于正处于数字化和智能化转型时代的个人、企业乃至学术研究者而言，了解和掌握AI代理的应用技巧是大势所趋，不仅能极大地减少重复工作量，也能带来全新业务模式与创新机会。

本书适合对AI与新技术交叉应用感兴趣的读者，尤其适合希望深入了解并掌握AI代理实际应用技巧的读者阅读参考。

目录

第一章Manus简介

1．1Manus简介002
1．2Manus的诞生背景004
1．3Manus发展历程与市场表现006
1．4Manus核心目标：从"思考"到"行动"008
1．5Manus的市场定位及未来潜力009
1．6本章小结011


第二章Manus的底层逻辑

2．1独立思考与自主规划013
2．2任务执行：从计划到交付的闭环014
2．3工具调用：整合外部资源016
2．4多场景应用：跨领域的广泛适用性017
2．5本章小结019

第三章Manus应用实战

3．1注册与登录021
3．2任务创建与指令撰写022
3．3工具调用与过程监控025
3．4查看和获取结果028
3．5实战演练：从简单到复杂的任务指令030
3．6常见问题与解决方案035
3．7本章小结037

第四章 旅行规划

4．1Manus在旅行中的应用039
4．2量身定制旅行行程041
4．3安排交通与住宿045
4．4优化预算与时间安排047
4．5生成综合旅行手册048
4．6长期旅行规划050
4．7本章小结058


第五章 教育内容创作

5．1 Manus在教育内容创作中的应用060
5．2使用Manus生成教学演示动画061
5．3使用反馈与注意事项064
5．4 Manus应用进阶065
5．5本章小结066

第六章 股票分析

6．1需求与目标设定068
6．2数据采集与信息整合070
6．3深度分析与估值模型075
6．4最终成果与可视化呈现078
6．5深度解读：从任务拆解到落地080
6．6常见问题与解决方案0826．7本章小结083


第七章 保险条款比较

7．1 Manus在保险条款对比中的价值086
7．2案例演示：对比四份旅行保险条款086
7．3使用Manus对比保险条款的注意事项094
7．4如何让Manus做更多保险决策辅助096
7．5本章小结097

第八章 极简名片设计

8．1苹果公司设计理念099
8．2根据简历完成设计初稿100
8．3设计细节与理论扩展105
8．4 Manus在名片设计中的价值106
8．5常见问题与注意事项1078．6本章小结109


第九章 品牌形象设计

9．1品牌形象设计的价值111
9．2品牌形象设计流程113
9．3使用Manus为品牌设计图标114
9．4图标与品牌形象的融合117
9．5 Manus在品牌形象设计中的更多应用118
9．6本章小结120


第十章 提升网店销量

10．1 Manus在电商领域的应用价值122
10．2利用Manus进行电商数据分析123
10．3 Manus与电商业务的适配性及展望128
10．4本章小结130


第十一章 垂直搜索A解决方案检索

11．1时尚行业垂直搜索AI解决方案132
11．2检索时尚行业垂直搜索相关厂商133
11．3方案输出：推荐清单与行业洞见138
11．4本章小结139


第十二章 面试时段智能调度

12．1 Manus在面试日程安排中的应用142
12．2优化与验证146
12．3本章小结147


第十三章 辅助进行科学研究

13．1气候变化研究概览149
13．2 Manus在科学研究中的具体应用150
13．3 Manus的一般研究流程153
13．4技术与伦理挑战：科研应用的深入思考154
13．5本章小结156

第十四章 Manus"平替"——openManus
14．1 openManus项目概述158
14．2 openManus与Manus的对比159
14．3 openManus安装与使用161
14．4 openManus应用实例164
14．5 openManus的未来发展168
14．6本章小结169

第十五章 未来展望

15．1AI代理的持续进化171
15．2AI代理协作网络的崛起174
15．3人机协作的新范式175
15．4技术挑战与伦理考量177
15．5A代理的潜力与行业影响179
15．6本章小结181

前言/序言

夯实智能基石 共筑人类未来

人工智能（AI）正在改变当今世界。从量子计算到基因编辑，从智慧城市到数字外交，AI不仅重塑着产业形态，还改变着人类文明的认知范式。

在这场智能革命中，我们既要有仰望星空的战略眼光，也要具备脚踏实地的理论根基。北京大学出版社策划的“人工智能与人类未来丛书”，恰如及时春雨，无论是理论还是实践，都对这次社会变革有着深远影响。

该丛书最鲜明的特色在于其能“追本溯源”。当业界普遍沉迷于模型调参的即时效益时，《人工智能大模型数学基础》等基础著作系统梳理了线性代数、概率统计、微积分等AI相关的计算脉络，将卷积核的本质解构为张量空间变换，将损失函数还原为变分法的最优控制原理。这种将技术现象回归数学本质的阐释方式，不仅能让读者的认知框架更完整，还为未来的创新突破提供了可能。书中独创的“数学考古学”视角，能够带读者重走高斯、牛顿等先贤的思维轨迹，在微分流形中理解 Transformer 模型架构，在泛函空间里参悟大模型的涌现规律。

在实践维度，该丛书开创了“代码即理论”的创作范式。《人工智能大模型：动手训练大模型基础》等实战手册摒弃了概念堆砌，直接使用PyTorch 框架下的 150 余个代码实例，将反向传播算法具象化为矩阵导数运算，使注意力机制可视化为概率图模型。在《DeepSeek源码深度解析》中，作者团队细致剖析了国产大模型的核心架构设计，从分布式训练中的参数同步策略，到混合专家系统的动态路由机制，每个技术细节都配有工业级代码实现。这种“庖丁解牛”式的技术解密，使读者既能把握技术全貌，又能掌握关键模块的实现精髓。

该丛书着眼于中国乃至全世界人类的未来。当全球算力竞赛进入白热化阶段，《Python 大模型优化策略：理论与实践》系统梳理了模型压缩、量化训练、稀疏计算等关键技术，为突破“算力围墙”提供了方法论支撑。《DeepSeek 图解：大模型是怎样构建的》则使用大量的可视化图表，将万亿参数模型的训练过程转化为可理解的动力学系统，这种知识传播方式极大地降低了技术准入门槛。这些创新不仅呼应了“十四五”规划中关于AI底层技术突破的战略部署，还为构建自主可控的技术生态提供了人才储备。

作为AI发展的见证者和参与者，笔者非常高兴看到该丛书的三重突破：在学术层面构建了贯通数学基础与技术前沿的知识体系，在产业层面铺设了从理论创新到工程实践的转化桥梁，在战略层面响应了新时代科技自立自强的国家需求。该丛书既可作为高校培养复合型AI人才的立体化教材，又可成为产业界突破AI技术瓶颈的参考宝典，此外，还可成为现代公民了解AI的必要书目。

站在智能时代的关键路口，我们比任何时候都更需要这种兼具理论深度与实践智慧的启蒙之作。愿该丛书能点燃更多探索者的智慧火花，共同绘制AI赋能人类文明的美好蓝图。