别只羡慕Manus了！顶级AI Agent的4个核心策略，Dify和LangChain开发者都能偷师

AI Agent领域已经从早期的“技术演示”阶段，进入了“产品化落地”的激烈竞争阶段。

相关从业者该如何跟随或者借鉴优秀 AIAgent 框架的设计思路呢？希望这篇文章能给您一些启发。

以下是目前市场上最具代表性的几类典型玩家。

Manus

核心定位/特点:高性能浏览器原生 Agent：速度快、执行可靠、UI 流畅，深度集成浏览器，对网页自动化有优势。

主要应用场景:复杂网页自动化、数据抓取与整合、跨 Web App 操作。

MultiOn

核心定位/特点:个人 AI 生活助理：浏览器原生，专注多步骤现实任务（订票、购物、预约），打造“万能私人助理”。

主要应用场景:个人生活任务自动化、在线购物比价、旅行规划与预订。

Adept

核心定位/特点:企业级软件自动化专家：聚焦企业内部复杂系统（Salesforce、Oracle、Excel）的深度连接与操作。

主要应用场景:企业流程自动化（E-RPA）、数据同步、跨软件协作、报告生成。

LangChain / LlamaIndex

核心定位/特点:开发者框架（非终端产品），为构建各类 Agent 提供“军火库”和“脚手架”。

主要应用场景:供开发者构建自定义 AI Agent 应用。

我们能很明显看到AIAgent市场正在分化。

从结果上可以看到，以Manus和MultiOn在通用浏览器自动化赛道上领跑，而Adept则瞄准了更高价值的企业市场。

所有这些产品的背后，都离不开开发者框架的支撑。

早期的Auto-GPT之所以“不好用”，是因为它空有“大脑”（LLM），却没有经过优化的“身体”和“神经系统”。

像Manus这样的新一代Agent之所以强大，关键在于它们在以下几个方面做了大量的优化。

性能与速度优化：模型级联（Model Cascading）

如果所有步骤都用最强的模型（如GPT-4o），响应会非常慢且成本高昂。方法就是，采用模型级联策略。

简单理解就是专人专用，简单任务普通模型，高级任务上贵的。

当然这部分 AIAgent 平台是不会暴露他们每个阶段使用的模型的。

1. 第一层（意图理解）：

使用一个极快、极便宜的小模型（如Claude 3 Haiku或本地轻量模型）来快速解析用户的初始指令（例如“帮我订一张去上海的机票”）。

2. 第二层（规划与拆解）：

使用一个中等模型来将复杂任务拆解成一系列可执行的子步骤

（1.打开航旅App -> 2.输入目的地 -> 3.选择日期...）。

3. 第三层（复杂推理/执行）：

只有在遇到需要复杂推理或与不确定环境交互的关键步骤时，才调用最强大的模型（如GPT-4o或Claude 3 Opus）。

Manus的响应速度远快于单纯调用大模型的Agent。这表明它极有可能在内部使用了高效的模型级联和调度系统，将“好钢用在刀刃上”。

2. 可靠性优化：计划-执行-验证-修正（PEVC Loop）

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• 问题： Agent在执行网页操作时，经常因为页面加载延迟、UI变化等原因而失败或“卡住”。如何才能自动修复和修正呢？

• 优化策略： 列出清单，实施严格的闭环验证与修正机制。

这是一个使用 Manus 创建网站的任务。Manus 拆解任务后，创建了一个 todo.md 的任务清单。每一项任务完成后，才会执行下一项。然而，并不是每一项任务都能一把过，所以，单任务节点有 执行-验证-修正 的过程。

1- Plan (计划): “我计划点击‘下一步’按钮。”

2-Execute (执行): 执行点击操作。

3-Verify (验证): （这是关键） 点击后，Agent会立刻检查网页状态，验证操作是否达到了预期效果。“我预期的页面标题是‘确认订单’，现在的页面标题是吗？”

4-Correct (修正): 如果验证失败（例如页面没跳转），Agent不会卡住，而是会启动修正流程：“点击失败，我将尝试另一种方法，比如通过ID定位按钮再次点击，或者刷新页面。”

Manus的体现： Manus在演示中能流畅地处理复杂的网页流程，这背后必然有一套强大的状态验证和自修正逻辑，确保了其在动态环境中的高执行成功率。

3. 用户体验优化：人机协同（Human-in-the-Loop）

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• 问题： 一个全自动的“黑盒”Agent会让用户感到失控和不信任。

• 优化策略： 将Agent从一个“全自动工具”设计成一个“交互式助手”。

• 可视化执行过程： 在界面上清晰地展示Agent的“思考过程”、当前步骤和总体计划，让用户一目了然。

• 关键节点确认： 在执行敏感操作（如“确认支付”、“删除文件”）或者需要确认信息前，主动暂停并请求用户授权或者确认。

• 允许中途干预： 用户可以随时暂停Agent，并给出新的指令来修正其行为。

Manus的UI设计非常出色，它会在网页上高亮显示当前正在操作的元素，并用简洁的语言描述自己的意图，用户感觉像是在和一个透明的、可控的伙伴一起工作。

4. 环境理解优化：专有模型与环境特化

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• 问题： 通用LLM并不擅长理解特定环境的“语言”，比如网页的DOM结构。

• 优化策略： 训练或微调专有的小模型来处理特定环境。

• 浏览器Agent： 训练一个专门用于理解网页DOM结构、识别可交互元素（按钮、输入框）并进行“视觉定位”的模型。这个模型不需要懂莎士比亚，但它必须是全世界最懂HTML和CSS的“专家”。

• API Agent： 训练一个专门理解OpenAPI/Swagger文档，并能自动生成和调用API请求的模型。

• Manus的体现： 作为浏览器原生Agent，Manus的核心护城河之一很可能就是它拥有一个高度特化的、用于网页理解的内部模型。这使得它在解析和操作网页时的准确性和效率，远超那些仅仅把网页HTML作为文本喂给通用LLM的Agent。

像Manus这样的顶级AI Agent，其成功秘诀已经不再是“连接了哪个强大的LLM”，而是在于如何通过一系列复杂的工程和产品优化策略，构建一个高效、可靠、可信的“神经系统”，来驾驭那个强大的“大脑”。

对于想进入这个领域的玩家来说，理解并实践这些优化策略，远比单纯地追求更大的模型要重要得多。

接下来，我们先分分类，区分两种类型的应用。

一个是Dify/n8n这类低代码/无代码平台；

LangChain这类代码优先框架。在构建AI Agent时，借鉴头部玩家策略的思路和方法有很大不同。

我们来展开讲讲。

1-在Dify / n8n 中借鉴高级策略

关键字， “编排”与“连接”。

它们的核心优势在于可视化和易用性。你像一个“交通指挥官”，通过拖拽节点来设计数据和逻辑的流向。

限制非常明显：你无法轻易改变每个节点（如LLM调用、HTTP请求）的底层行为。你是在使用平台提供的积木，而不是制造积木。更多地是通过巧妙的工作流设计来“模拟”或“仿真”高级策略。

在这些平台中，你的目标是利用现有的节点，创造性地组合出高级工作流。

1. 模型级联 (Model Cascading) - 可实现 ✅

可以在不牺牲处理复杂任务能力的前提下，大幅降低简单、高频任务的成本和延迟。

1. 第一步（分类/路由节点）： 使用一个速度快、成本极低的LLM节点（例如，在n8n中配置使用Groq的Llama3-8b，或Dify中选择的快速模型）。让它只做一个简单的任务：意图分类。例如，判断用户请求是“简单查询”、“复杂分析”还是“执行操作”。

2. 第二步（Switch/If节点）： 使用平台提供的逻辑判断节点。根据第一步输出的分类结果，将工作流导向不同的分支。

3. 第三步（分支处理）：

• “简单查询”分支连接到一个普通的API调用或知识库检索节点。

• “复杂分析”或“执行操作”分支，才连接到昂贵但强大的LLM节点（如GPT-4o或Claude 3 Opus）。

2. 计划-执行-验证-修正 (PEVC Loop) - 仿真实现 ⚠️

这是在低代码平台中最难完美实现的策略，但可以仿真。

1. Plan (计划): 一个LLM节点，输出一个包含多个步骤的JSON数组或文本计划。

2. Execute (执行): 使用“Split in Batches”或“Loop”节点，对计划中的每一步进行循环。在循环内部，执行相应的操作（如HTTP请求）。

3. Verify (验证): 这是关键。在执行节点后，紧跟一个“If”节点。验证的逻辑可以很简单（如：HTTP请求的statusCode是否为200），也可以很复杂（用一个Code节点检查返回的数据是否包含特定关键词）。

4. Correct (修正): 如果“If”节点验证失败，将工作流导向一个“修正分支”。这个分支可以是一个LLM节点，它接收错误信息并重新生成计划，或者只是简单地向人工发送一条告警（如Slack通知）。

但是，这种循环和条件分支会让你的工作流变得非常庞大和复杂，像一张“意大利面条”，难以维护。它无法像代码一样实现优雅的、状态化的自我修复。

3. 人机协同 (Human-in-the-Loop) - 平台优势 ✅

这是Dify和n8n的强项。

• Dify: 在Agent编排中，可以直接插入“人工审核”节点。

• n8n: 可以使用“Wait”节点，或者设计一个工作流，在关键步骤（如付款前）通过Slack/Email节点向指定人员发送一个包含“批准”和“拒绝”链接的消息。工作流会暂停，直到收到回调。

对于处理敏感、高风险任务的Agent，这是确保安全和用户信任的必备功能，而低代码平台让实现这一点变得异常简单。

4. 环境特化 (Environment Specialization) - 仿真实现 ⚠️

你无法训练专有模型，但可以特化模型的“输入”。

1. 高度优化的提示词工程： 在LLM节点中，使用极其详细的、包含大量上下文和“Few-Shot”示例的提示词模板。例如，在处理网页时，不要把整个HTML丢给LLM，而是先用Code节点（或专门的HTML提取节点）提取出关键信息（如、标签），然后将这些结构化信息喂给LLM。

2. 知识库作为“外挂大脑”： 将特定领域的知识（如公司内部API文档）灌入Dify的知识库。Agent在执行任务时，会优先从这个“特化大脑”中检索信息，而不是依赖通用LLM的模糊记忆。

2- 在 LangChain 中借鉴高级策略

LangChain它提供的是一套高度灵活、可组合的“乐高零件”（模块、链、工具）。

问题是，上手门槛高，需要扎实的编程能力。所有逻辑都需要自己用代码实现。

好处是，你可以从根本上实现甚至创新这些高级策略，拥有完全的控制权。

在LangChain中，你拥有完全的自由度，可以从底层构建这些策略。

1. 模型级联 (Model Cascading) - 原生实现 ✅

使用LangChain表达式语言（LCEL）中的RunnableBranch。你可以轻松构建一个逻辑链，它接收输入，由一个快速模型处理，然后根据结果，将处理权无缝地交给不同的、使用更强模型的子链。代码逻辑清晰，维护性远超可视化工作流。

2. 计划-执行-验证-修正 (PEVC Loop) - 核心优势 ✅

这是LangChain（尤其是LangGraph库）的“杀手级”应用场景。你可以构建出真正意义上鲁棒（Robust）的Agent，而不是一个只能“一次性”尝试的脆弱脚本。

LangGraph这个库就是为了构建有状态、可循环的Agent而生的。你可以将“Plan”、“Execute”、“Verify”、“Correct”定义为图中的不同节点。Agent的状态（如已尝试次数、历史错误）可以在图的循环中被持续跟踪和更新。这使得构建一个能从失败中学习、不断尝试直到成功的复杂Agent成为可能。

3. 人机协同 (Human-in-the-Loop) - 灵活实现 ✅

在代码中实现暂停和等待非常简单。

• 命令行工具： 一个简单的input("请确认下一步操作：")就能实现。

• Web应用： 可以将Agent的状态持久化到数据库中，执行到需要人工确认的步骤时，API返回一个“待确认”状态。前端轮询或通过WebSocket接收到这个状态后，展示确认按钮。用户点击后，再调用另一个API端点来继续执行。LangChain的回调（Callbacks）机制也为这类操作提供了便利。

4. 环境特化 (Environment Specialization) - 终极实现 ✅

1. 微调（Fine-tuning）专有模型： 这是最强大的方式。

你可以使用Hugging Face等库，在一个开源模型（如Llama 3）的基础上，用你特定领域的数据（如几千个网页DOM结构和对应操作的示例）进行微调。然后，将这个微调过的、小而精的“专家模型”作为自定义LLM集成到LangChain中，专门负责环境理解。

2. 构建高度专业的工具（Tools）：为Agent创建一系列极其专业的工具。例如，与其给Agent一个通用的requests工具，不如创建一个Salesforce_API_Tool。这个工具的内部代码封装了所有关于Salesforce认证、数据结构、错误处理的复杂逻辑。LLM的任务从“思考如何调用API”简化为“知道何时调用这个高度可靠的工具”。

如果你想快速验证一个商业想法，尤其是那些涉及多个SaaS应用连接的工作流，请从Dify或n8n开始。利用它们在“模型级联”和“人机协同”上的优势，快速搭建一个MVP。

当你的Agent业务被验证，但你发现它的可靠性（经常失败）和智能性（无法处理复杂环境）成为瓶颈时，就是转向LangChain的最佳时机。利用LangGraph和自定义工具，从根本上解决这些问题，构建你的核心技术壁垒。