本文深入分析了OpenManus项目在AI智能体领域的三大核心设计：1）采用滑动窗口截断和动态Prompt注入的上下文管理策略，有效防止Token溢出；2）基于"共享计划"的多智能体协作机制，通过全局状态维护实现高效解耦；3）构建了包含Python执行沙箱、浏览器操作等核心工具集的MCP生态，并深度集成Daytona虚拟环境实现安全执行。该项目虽完成度有限，但其在动态上下文构建

西安交大提出的两阶段框架，通过视觉解析UI并生成自然语言描述，由LLM拆解任务步骤，在147个真实任务中达到人类水平完成率。：支持鸿蒙/安卓双平台，通过视觉模型+ADB实现跨APP操作（如微信自动回复+小红书评论），任务成功率比单设备方案提升40%。：多Agent协作框架，订座任务中通过“视觉感知-Agent-执行器”链路实现端到端操作，意图理解准确率91%。：港大研发的纯视觉方案，无需后台数据支

AI 代码编辑工具核心实现方案 摘要：本文介绍 replace_in_file 工具的设计与实现，这是 AI 辅助编程中的关键功能。该工具通过 SEARCH/REPLACE 模式实现代码精确修改，避免重写整个文件。核心内容包括： 接口设计：定义清晰的输入输出格式，支持相对/绝对路径，提供详细的错误处理机制 Diff语法规范：采用标准化的 SEARCH/REPLACE 格式，要求完整行匹配（包括缩进

本文深入解析Anthropic官方AI编程助手Claude Code的工具架构设计。重点剖析了15个核心工具的分层体系，包括文件操作类(Read/Write/Edit等)、执行类(Bash/NotebookEdit等)、交互类(AskUserQuestion等)和信息获取类(WebFetch等)。文章揭示了Claude Code"每个工具都是一个权限边界"的核心设计理念，对比了

本文通过四个案例展示了OpenManus如何利用**工具抽象（Tool Abstraction）**机制，将底层复杂实现封装为LLM可理解的简单函数调用。案例1演示了LLM通过computer_use工具控制远程沙箱GUI，无需了解底层架构；案例2通过crawl4ai工具将网页内容智能清洗为Markdown，避免处理HTML噪音；案例3展示了多智能体协作任务分解与执行；案例4则通过python_e

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