Manus技术架构、实现内幕及分布式智能体项目实战 线上高级实训班

模块一：解密Manus分布式多智能体工作原理和架构内幕
 基于Claude和Qwen的大模型智能体Manus为何能够迅速成为全球讨论热度最高、使用体验最好、产业界最火爆的大模型智能体产品？
 Manus中为何选择在云端virtual compute environment异步asynchronous执行任务？
 Manus背后的MCP为何是Stateful分布式智能体架构的最佳开源实现？
 Manus中的multi-agent架构下的专门化的specialized sub-agents设计和实现解析
 Manus中的29个工具Tools分析
 遵循产品设计minimalist的Manus产品实现背后的多模型驱动机制详解
 Computer use for automating operations原理详解
 Manus’s Computer窗口实现机制详解
 Manus任务执行状态和进度管理技术及实现解析
 Manus中的Notification机制详解
 Multi-Agent分布式智能体系统工作流程全生命周期详解
 Manus的九大核心模块功能剖析
 为何Manus需要多个不同大模型来驱动？
 Manus具体依赖哪些大模型？背后的根源是什么？
 为何Manus必须使用大模型post-training技术？
 Manus如何减少大模型幻觉Hallucination？
 Manus全生命周期流程十二大阶段详解
 Manus为何必须使用Claude系统技术？
 Manus为何使用Alibaba开源的Qwen？
 解密Manus对虚拟机的目录管理最佳实践
 Manus的动态质量检测及执行优化技术详解
 Manus分布式智能体架构对失败处理的方式详解
综合案例：OpenManus源码实现详解及为何OpenManus效果和Manus相差犹如天壤之别

模块二：大模型Agent Computer Use能力的技术内核详解与源码实现  Claude 3.7大模型操作Docker虚拟机演示及分析
 大模型Computer Use操作电脑原理详解
 大模型直接进行Computer Use面临的三大核心问题剖析
 为何说精确的进行“ Training Claude to count pixels”是关键？
 Claude是Computer Use API详解
 大模型多模态与computer use screenshot下what/how/when
 Claude在模型技术层面是如何实现从 instructions到command转换的？
 Claude是如何在进行Computer Use时自动进行self-correct and retry tasks的？
 Computer Controlling Agent为何需要Docker等controlled environment？
 Agent行动空间: Screenshot, Drag, Click, Move, Type, Key等详解
 Claude Computer Use源码SYSTEM_PROMPT详解
 Claude Computer Use源码Agentic sampling loop逐行解读
 Claude Computer Use源码screenshots详解
 Claude Computer Use源码cache breakpoints详解
 Claude Computer Use源码screenshots详解
模块三：解密Manus智能体操作电脑和网页技术内幕及源码实现  Manus智能体Computer Use中定义的16种Action详解
 Manus智能体Computer Use中Tool全生命周期流程解析及源码实现
 解密Manus智能体Computer Use中通过BaseComputerTool来定义Agent和screen, keyboard, and mouse之间的交互行为及源码实现详解
 Manus智能体 Computer Use中的filesystem editor tool源码实现详解
 Manus智能体 Computer Use中运行shell commands源码实现详解
 Manus智能体 Computer Use中Bash Tool及Session管理源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中browser factory原理及源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中DOM Management源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中BrowserContext源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中UI元素交互类别及源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中Controller导航和搜索功能源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中Text处理源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中Prompt类别及源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中 Response Rules剖析
 Manus智能体中Browser Use中Text处理源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中Message管理源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中Task管理源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中Action管理源码实现详解
 Manus智能体中Browser Use中Trajectory管理源码实现详解

模块四：Manus智能体工程实现的秘密武器： Model Context Protocol (MCP)协议详解与实战
 为何说MCP是Agent AI在架构和通信方面最大的开源突破?
 基于 client-server的MCP五大核心元素及架构详解
 为何业界最火爆的Agentic产品例如Cursor采用MCP驱动？
 为何说Claude开源的 Model Context Protocol是Manus的秘密武器？
 MCP Hosts核心组件及运行机制
 MCP Clients核心组件及运行机制
 MCP Servers核心组件及运行机制详解
 MCP SSE的重大价值及实现源码分析
 案例：动手实战 MCP Server
 案例：动手实战MCP Client
 经典MCP Server分析
 案例：MCP Debugging全生命周期流程实战
 案例：MCP Inspector全生命周期流程实战
综合案例：MCP协议逐行解析
模块五：Manus智能体MCP Server内核及通信协议源码实现  MCPServer运行机制及源码逐行解读
 MCP Server的 asynchronous运行机制及源码实现
 MCP Server的ServerSession运行机制及源码实现
 MCP Server的LifespanContextT运行机制及源码实现
 MCP Server的Context运行机制及源码实现
 MCP Server的PromptManager运行机制及源码实现
 MCP Server的ResourceManager运行机制及源码实现
 MCP Server的ToolManager运行机制及源码实现
 MCP Server的Subscription运行机制及源码实现
 MCP Server的Notification运行机制及源码实现
 MCP Server的progress_notification运行机制及源码实现
 MCP Server下的SSE架构及源码实现
 MCP Server的MemoryObjectReceiveStream运行机制及源码实现
 MCP Server的MemoryObjectSendStream运行机制及源码实现
 MCP Server的 Server-Sent Events (SSE) transport运行机制及源码实现
 MCP Server的Stdio Server Transport运行机制及源码实现
 MCP Server的Web Socket运行机制及源码实现
综合案例：MCP Server Python实现整个模块源码逐行解读及可改进点分析

模块六：Manus智能体技术 MCP 实现Stateful大模型智能体状态管理及源码详解  MCP Server如何支持任意复杂度的State Management?
 MCP Client如何支持任意复杂度的State Management?
 MCP Lifecycle中的状态管理对Agent智能体的重大意义剖析
 MCP Completion中的Message Flow详解
 MCP中的Ping、Cancellation、Progress详解
 MCP HTTP with SSE的状态管理详解
 MCP Messages中的Requests状态管理详解及源码实现
 MCP Messages中的Responses状态管理详解及源码实现
 MCP Messages中的Notifications状态管理详解及源码实现
 MCP Progress Flow全生命周期流程分析
 MCP Transports定制详解
 MCP Roots的重大意义及工程实现详解
 MCP Sampling及Message Flow详解
 MCP下的 namespacing剖析
 MCP下的 topology awareness详解

模块七：大模型企业级Agentic-based应用技术的十大核心技术解析  大模型Agent智能体基础性技术Function Calling详解与实现
 基于Function Calling的Tool Calling技术详解与实现
 ReAct技术详解、源码实现及其在LangGraph中的实现
 大模型Agent智能体基于Session的Memory管理技术详解
 大模型Agent智能体基于User的Memory管理技术详解
 大模型Agent智能体 self-editing memory技术介绍
 大模型Agent智能体实现Unified/Unlimited状态管理技术详解
 大模型Agent智能体并行技术、数据管理技术详解
 分布式大模型Agent智能体Multi-Agent框架原理与技术介绍
 大模型Agent智能体Human-in-the-Loop原理与技术介绍
综合项目： DeepResearch Canvas 是一个多步信息查询助手，通过检索增强生成和并行子查询技术，系统化获取信息，适用于学术研究、企业知识管理和复杂查询任务，显著提升研究效率。

模块八：Agent AI底层技术LLM大模型微调SFT及模型Function Calling内幕解密
 Continual Pretraining及Supervised Fine-tuning生产落地环境的决策标准是什么？
 Instruction-finetuning及Classification-finetuning
 微调Selected Layers解析及Last Layers在语义(nuanced linguistic pattern)和模式识别(task-specific feature)内幕及代码解析
 如何解决GPT-like模型Classification-finetuning的Loss不可导问题？
 调整模型结构以适配Classification-finetuning原理、流程和代码实现
 Instruction fine-tuning技术解密及Llama 3.1/3.2 微调实战
 How to mask out instruction tokens in finetuning?
 详解Stanford Alpaca: An Instruction-following LLaMA Model
 详解基于ShareGPT真实人类对话数据集的Vicuna
 Instruction的三大最佳实践及Instruction Template详解
 面向单任务和多任务的微调技术及案例实战
 对Finetuned Responses评估三种方式解析及自动化实践
综合项目：大模型微调实现Function/Tools Calling功能案例
模块九：工业级分布式Agent智能体框架状态管理State和Memeory详解  State Management 技术详解：短期、中期、长期状态的区分与实现。
 Memory Schema 的持久化设计：用户档案与任务记忆管理。
 LangGraph Store 的记忆存储优化：高效的数据存取策略。
 多模态数据的状态集成：从结构化数据到非结构化数据。
 Self-editing Memory 实现：记忆实时更新与数据清理机制。
 多状态切换与调度策略：Task-Oriented 的管理方案。
 多智能体间的记忆共享：在协作中的关键技术。
 State Reducers 的动态应用：优化状态更新与路由决策。
 RAG（Retrieval-Augmented Generation）与记忆的整合。
综合项目：基于Self-editing Memory技术完成持续的更新的User Profile, User Preference,及Task Agenda大模型智能体
模块十：大模型智能体Human-in-the-Loop技术详解  Human-in-the-Loop 的核心技术：用户交互与反馈闭环设计。
 动态断点 (Breakpoints) 技术：优化调试与开发流程。
 Streaming 与异步技术应用：实时用户体验的提升。
 Time Travel 功能设计：状态快照的捕获与回溯。
 用户反馈与状态更新机制：提高智能体的适应性。
 Map-Reduce 框架在 UX 中的应用：提升任务处理效率。
 高效界面交互设计中的记忆集成。
 异步 Streaming Assistant 的开发与案例分析。
 AIMessage 与 HumanMessage 的多场景应用。
综合项目： Creative Canvas 是一个通过 AI 辅助创作和记忆管理的智能协作平台，支持 Markdown 实时渲染与版本控制，适用于创意写作、代码开发和团队协作，提升创作效率与内容质量。

模块十一：Manus智能体大模型底层内核强化学习PPO/DPO解密及大型综合案例实战  PPO算法核心和原理
 Reward Model底层数学模型 Bradley–Terry model推导
 Reward Trainer中的Linear Projection模块
 Reward Model构建全生命周期详解
 Reward Model Loss及KL Divergence Loss解密
 数据集Dataset分析：Preference Dataset
 数据集Dataset分析：Prompt Dataset
 使用RLHF对齐模型Pipeline分析
 Instruction定义策略
 Reward Model训练
 什么时候适合使用SFT后的模型作为基础Reward Model?
 Direct Preference Optimization (DPO)原理
 从RLHF优化目标到DPO优化目标详解
 DPO中的关键算法组件
 DPO数据处理策略详解
 DPO的损失函数和优化策略
 DPO实现流程剖析
 DPO源码实现
 DPO与LoRA案例实现源码解析
综合项目：使用PPO/DPO等实现垂直医疗/法律/金融等领域适配对齐案例源码逐行解析，实现包括增量预训练、有监督微调、RLHF(奖励建模、强化学习训练)和DPO(直接偏好优化)。提供完整PT+SFT+RLHF全阶段串起来训练的pipeline及基于知识库文件的LLM问答功能

模块十二： Manus智能体安全护盾——全链路Constitutional AI与对齐解密  Constitutional AI (CAI)反馈机制：采用基于“宪法”原则的反馈，确保模型在LLM各阶段严格遵循核心准则。
 Supervised Learning (SL)微调：利用SL阶段对初始模型进行细致微调（finetune），奠定高质量输出的坚实基础。
 Red Teaming Prompts设计：制定具挑战性的“Red Teaming”提示，主动诱导模型生成潜在有害样本。
 Red Teaming样本生成：通过提示促使模型输出多样化且具代表性的不良内容样本。
 Red Teaming样本采集：系统收集生成的多样风险样本，为后续优化提供全面数据支持。
 Response-Critique-Revision流程：采用“回应—批判—修正”三步流程对模型输出进行严格评估与改写。
 初步对齐模型构建：完成SL阶段后形成Finetuned SL-CAI Model，作为安全对齐的初始版本。
 Constitutional AI Feedback机制：进一步利用宪法反馈（Self-Improvement）优化模型输出，增强防范不良内容的能力。
 偏好模型训练 (PM)：通过对比与打分候选回答，训练出Preference Model评估输出符合宪法准则的程度。
 RL from AI Feedback (RLAIF)应用：利用偏好模型评分作为奖励信号，对模型进行强化学习，实现输出对齐最大化。
 PM + SL-CAI整合：在强化学习过程中融合SL阶段的对齐能力与PM反馈，持续迭代优化模型。
 全链路反馈迭代：通过多轮RL和反馈循环，实现从初步对齐到持续自我改进的闭环优化。
 输出严格合规：借助Response-Critique-Revision流程和RL反馈，确保生成的答案符合宪法原则。
 模型自适应提升：通过Constitutional AI Feedback和RL from AI Feedback机制，不断提升模型对风险内容的识别与防范。
 Final RL-CAI Model生成：完成全链路强化学习后，生成兼具高可靠性和防范能力的Final RL-CAI Model，输出高质量合规回答。