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Manus技术引领AI Agents新纪元，深度解析其革命性架构。 核心内容： 1. 多步骤推理与“思考—行动”循环 2. 自驱动迭代与自我反馈机制 3. 工具集成与检索增强生成技术
多步骤推理：系统采用多步骤推理方法，在内部进行“思考—行动”循环，以逐步解决问题。核心由大型模型（有消息显示是用了Claude和Qwen）提供自然语言理解与生成能力。
自驱动和自反馈：通过目标驱动和自我反思，系统能够不断迭代，逐步逼近最终解答。
工具/插件集成：系统集成了搜索、数据库查询、代码执行等工具
RAG（检索增强生成）：通过搜索获取实时最新数据，再将结果与用户请求一同输入LLM，以获得更准确的回答，这提高了系统的信息检索和响应能力。
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