Manus 智能体的动态学习机制主要通过以下方式工作：

用户反馈收集：用户对 Manus 交付的任务结果提供反馈，比如对生成的报告内容、格式不满意，或对规划的旅行路线有其他想法等，这些反馈会被记忆模块记录下来。 偏好与习惯记录：记忆模块会存储用户的偏好和习惯，如用户经常选择的输出形式是表格还是文字，喜欢的特定风格或特定的工具使用方式等。在后续交互中，Manus 会参考这些记录，使输出更符合用户个性化需求。 历史交互与中间结果保存：记忆模块会保存过去的对话和任务执行记录，以及任务执行过程中的临时数据。当遇到相似任务或相关任务时，这些历史信息能为任务的理解、规划和执行提供参考，帮助 Manus 更好地把握任务方向，优化执行流程。 强化模型微调：基于用户反馈、历史交互等数据，Manus 会对自身模型进行微调。例如，如果用户多次指出某个类型任务的结果存在特定问题，Manus 会调整相关的模型参数或策略，以提升在该类任务上的执行性能，使后续任务的完成质量更高。 多轮交互中的策略调整：在与用户的多轮交互过程中，Manus 会根据用户不断提出的新需求、新想法，动态调整执行策略。比如用户最初要求做一个简单的旅游规划，在交流过程中又提出增加特定景点、改变预算等要求，Manus 能根据这些变化及时调整规划。