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Manus AI 被「越狱」了?创始人紧急回应,并官宣开源计划

发布日期:2025-03-11 04:31:41 浏览次数: 2248
作者:APPSO

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Manus AI 被「越狱」引发热议,创始人紧急回应并宣布开源计划。
核心内容:
1. 用户通过简单请求获取Manus沙盒运行时代码,引发越狱讨论
2. 创始人回应:沙盒是Manus设计的一部分,每个会话都有独立环境
3. Manus采用多agent协作架构,即使越狱也无法获得一致结果

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
今天凌晨,网友 @jianxliao 在 X 平台上分享了其与 Manus AI 的互动经历,并迅速引来了近百万网友的围观。
据用户描述,他仅通过简单的请求(如访问 /opt/.manus/ 文件夹)便成功获取了 Manus 的沙盒运行时代码。
并揭示了 Manus 使用 Claude Sonnet 模型等技术细节。一时间,关于 Manus 被成功「越狱」的消息甚嚣尘上。

就在刚刚,Manus 联合创始人 @peakji(季逸超)作出了回应,他表示,这并非意外或漏洞,而是 Manus 设计的一部分。
其实,这并不复杂——每个用户都可以直接访问沙盒。

简单来说,沙盒是一个被严格限制的环境,开发者可以在沙盒里测试新功能,不用担心代码出错会破坏整个系统。

据介绍,Manus 的沙盒机制具有以下特点:

每个会话都有独立的沙盒环境,与其他会话完全隔离。用户可以通过 Manus 的界面直接进入沙盒。

沙盒中的代码主要用于接收 agent 发出的指令,因此仅被轻微混淆处理。

即使用户获取了沙盒代码,也不会对系统的整体安全构成威胁。
Peak 强调,Manus 的设计并不神秘,其行动空间的设计与学术界常见的方法类似。
且由于采用了检索增强生成(RAG)机制,工具描述会根据任务的不同而动态变化。这意味着,即使通过「越狱」手段获取工具信息,也无法得到一致的结果。
Peak 表示 Manus 采用多 agent 协作的架构设计。用户在与 Manus 交互时,实际上只与执行 agent 通信,而执行 agnet 本身并不掌握其他 agent 的详细信息。
这种设计不仅有助于控制上下文长度,还能有效避免因过多信息导致性能下降。「这也是为什么通过『越狱』获得的提示大多是幻觉的原因。」Peak 解释道。
Peak 坦言,团队使用了许多开源技术。与此同时也一直秉持开源传统,「在不久的将来,我们将开源不少好东西。」
他本人也长期在 Hugging Face 上分享训练后的模型。
当被问及 Manus 的基础模型时,Peak 称目前使用的是 Claude 和 Qwen 微调模型。团队早期只能使用 Claude 3.5 Sonnet v1(不支持长链推理),因此需要大量辅助模型来弥补不足。
Peak 还表示正在内部测试 Claude 3.7,并将尽快发布更新。
值得一提的是,Peak 也谈到了 Manus 是否使用 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)的热议话题。
简单来说,你可以把 MCP 想象成一个「万能接口」,就像电脑上的 USB-C 接口一样。这个接口让 AI 模型能够轻松地连接到各种外部资源,比如文件、数据库、在线服务等。
通过 MCP,AI 助手不仅能获取数据,还能直接对数据进行操作,比如读取文件内容、更新数据库记录等。
对此,Peak 回应该网友称:
实际上,Manus 并没有使用 MCP。我们更多地受到了我的朋友王星尧(@xingyaow_)的研究工作的启发。」
名为《Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents》的研究论文,引入可执行 Python 代码(CodeAct),提出了一种新的方法来增强大型语言模型(LLM)agent 的能力。
该方法使得 LLM agent 能够直接执行代码行为,从而将多种行为统一到一个更加灵活和强大的动作空间中。
附上论文链接:
https://openreview.net/forum?id=jJ9BoXAfFa
尽管 Manus 研究团队并未完全采用 CodeAct,但这项研究提供了三个关键见解:
1️⃣ 编写代码并不是最终目标,而是一种通用的解决问题的方法。

3️⃣ 由于 LLM 在编程方面表现出色,因此让智能体执行与其训练分布最接近的任务是合理的。

3️⃣ 这种方法大大减少了上下文长度,并且能够组合复杂的操作。

当被问及为啥不使用 MCP 时,Peak 无奈地表示:因为……Manus 早在 Model Context Protocol 推出之前就已经开始开发了?

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