最近半年，我阅读了业界关于 AI Agent 的工程实践：Anthropic 的 Context Engineering 论文、Manus 的工程分享、Cline 的 Memory Bank 设计等。同时自己也一直在做跟 AI Agent 相关的项目，如：Jta[1]（开源的翻译 Agent，基于 Agentic Workflow）。
Manus 1.5 全面提升了任务执行的速度、可靠性与结果质量。从研究分析到网页开发、再到 PPT 创建，在各类任务场景中均实现了显著性能跃升。此次更新引入了两款 Agent：
8 月 20 日，在新加坡的 Stripe Tour 上与 Stripe CEO 对谈的时候，Manus 首席科学家季逸超（Peak）表示，Manus 从三月份推出至今已实现 9000 万美元的年化营收规模（revenue run rate），1 亿美元大关近在咫尺。
京东云于今年 7 月正式开源了JoyAgent‑JDGenie，这是业内首个“完整产品级”通用多智能体系统——覆盖前端／后端／智能体框架／执行引擎以及众多子 Agent（如报告、代码、PPT 智能体）；在权威 GAIA 基准测试中取得 75.15% 整体准确率，，显著超越 OWL、OpenManus 等同类开源产品。
年初，DeepSeek 前脚带来模型在推理能力上的大幅提升，Manus 后脚就在全球范围内描绘了一幅通用 Agent 的蓝图。新的范本里，Agent 不再止步于答疑解惑的「镶边」角色，开始变得主动，拆解分析需求、调用工具、执行任务，最终解决问题……
一个 Agent（智能体）不够用？Manus 干脆给你拉来 100 个。 今天凌晨，Manus 推出了一项新功能：Manus Wide Research。这项功能的核心亮点在于，用户只需一键即可开启大规模并行 Agent 协作，轻松处理原本需要耗费数小时、动用数百个数据源的复杂调研任务。
本周四，知名初创公司 Manus 推出了一项重要新功能，可以通过向上百协同工作的 AI 智能体分配任务来进行广泛的研究。今年早些时候，Manus 的多智能体平台改变了人们应用 AI 工具的方式。不过现在，这家创业公司正在试图开发一种与大模型深度思考 Deep Research 同样重要的新能力。
这应该是上线以来案例最少的 Agent 了，OpenAI GPT Agent奥特曼你不给我用，就别怪我用 Manus 跟你硬碰硬了。
在爆火仅四个月后，Manus AI 突然几乎全面撤出中国市场，不仅清空全部社交账号内容，而且国行版本的 Manus 也疑似暂停推进。
Manus 团队刚分享了他们构建 Agent 的 Context 工程经验。刚好我在自己读的过程中，对全文进行了精校翻译，并高亮要点与排版。来自一线的分享，总共 6 条经验，共 5K 字。
