失落的记忆与重生的代理：20亿美元笔记术如何唤醒AI的“灵魂”

想象一下，你雇佣了一位天才助手，他能瞬间分析海量代码、调研复杂技术、甚至独立完成一个完整功能。但就在他执行到第50步时，他突然转头问你：“老板，我们到底要干什么来着？” 这一幕，不是科幻，而是无数开发者每天都在经历的尴尬。2025年12月29日，Meta以20亿美元收购了一家仅成立8个月、营收却已破1亿美元的AI创业公司——Manus。所有人都想知道：他们到底卖了什么“仙丹”？ 答案简单得令人错愕：他们只是教会了AI“记笔记”。 ### 🧠 **AI的“阿尔茨海默症”：天才为何总在半路迷失** 请你闭上眼睛，想象自己正在指挥一支乐团。你是指挥，AI是首席小提琴手。前20个小节，他拉得行云流水，音色完美。但到了第40小节，他突然开始演奏完全不同的曲子——你明明要的是贝多芬，他却给你来了段摇滚solo。 这不是AI“叛逆”，而是它患上了某种“数字阿尔茨海默症”。 症状包括： - 目标漂移：任务进行到一半，最初的指令被埋进上下文深渊 - 重复犯错：同一个错误可以傻傻地重试十几次 - 上下文爆炸：为了让AI“记住”，人类不得不把所有历史塞进对话 - 进度蒸发：对话一重置，所有努力灰飞烟灭 > **注解**：人类的“工作记忆”容量大约是7±2个项目（米勒定律），AI的上下文窗口虽然动辄百万token，但注意力分布极不均匀——开头和结尾被记住，中间内容很容易“失踪”。这被称为“lost in the middle”效应。 根源在于：今天的AI像一个只有短期记忆的超级天才，却没有笔记本、便签、文件夹这些“外部大脑”。 ### 📝 **20亿美元的顿悟：把硬盘变成AI的“第二大脑”** Manus团队的洞察平淡却震撼： “Markdown文件就是我在硬盘上的‘工作记忆’。” 这句话听起来像一句鸡汤，却直接击中了AI代理的命门。 他们没有训练更大的模型，也没有发明新算法，只是做了人类几千年一直在做的事——**把大脑装不下的东西写下来**。 于是，一个极简却革命性的“三文件模式”诞生了： 1. **task_plan.md** → AI的“待办清单 + 进度仪表盘” 2. **notes.md** → AI的“研究笔记本 + 知识仓库” 3. **[deliverable].md** → AI的“最终交付文档” 这三个文件，就像人类工作时的草稿纸、笔记本和正式报告，共同构成了AI的“外部记忆系统”。 ### 🔄 **魔法循环：读-做-写-刷新，永不迷路** 真正让模式起飞的，不是文件本身，而是“读-写-刷新”循环： 1. 创建task_plan.md，明确目标与阶段 2. 研究 → 写入notes.md → 更新task_plan.md进度 3. 读取notes.md → 构建交付物 → 更新task_plan.md 4. 重大决策前 → 强制重新读取task_plan.md 最后一步是整套系统的灵魂。 因为AI的注意力偏向上下文**最近**的内容，每次读取task_plan.md，都相当于把“原始目标”强行拉到注意力焦点。 就像长途开车时，你每隔一小时就要看一眼导航，确保没有偏离高速。 Manus内部数据显示：传统代理在50次工具调用后，目标偏离率高达35%；而使用刷新机制后，偏离率降至几乎为0。 ### ⚡ **注意力操控术：把目标永远钉在“最近”位置** 假设上下文是一条时间河： - 河的最上游：你最初说的话（早已被冲走） - 河的中游：第20～40次工具调用（最容易被遗忘） - 河的下游：最近几次操作（AI注意力最高区域） 传统代理的问题是：目标停留在上游，早就“失踪”。 Manus的解法是：每次重要决策前，都把task_plan.md重新读一遍，让目标出现在“下游”，强行占据最高注意力。 这不是作弊，而是对AI认知机制的精准利用。 效果？即使任务需要70次工具调用，AI依然像刚开始时一样专注。 ### 🛡️ **拥抱失败：让错误成为AI的“经验值”** 传统AI遇到错误时的常见操作： 尝试 → 失败 → 再尝试 → 再失败 → 悄悄换个方法 → 成功 （用户只看到成功，背后浪费了大量token，且AI什么也没学到） Manus的做法完全相反：**把每一次失败都写进task_plan.md**。 ```markdown ## 遇到的错误 - [2025-01-03] FileNotFoundError: config.json 未找到 → 解决方案：创建默认配置文件 - [2025-01-03] API 超时 → 解决方案：指数退避重试，成功 - [2025-01-03] TypeError: user 对象未正确 await → 解决方案：第42行添加 await，问题解决 ``` 这样做的三重收益： 1. 避免重复犯错（下次直接看记录） 2. 积累组织知识（错误库成为宝藏） 3. 建立人类信任（用户能看到完整的问题解决轨迹） ### 🌍 **开源的礼物：Planning with Files 把20亿智慧免费送给大家** Manus被收购后不久，一位名叫Ahmad Othman Ammar Adi的开发者做了一件大好事：他把核心模式提炼成一个Claude Code Skill，并完全开源。 项目名：**Planning with Files** Slogan：“像那家刚被Meta以20亿美元收购的公司一样工作。” 安装只需两行命令： ```bash cd ~/.claude/skills git clone https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files.git ``` 安装后，Claude会在复杂任务中自动： - 创建并维护task_plan.md - 用复选框更新进度 - 把调研结果存入notes.md - 记录所有错误 - 决策前强制刷新计划 ### 🗂️ **六大工程原则：为什么这个方法优雅到极致** Manus团队总结了六条底层原则，读懂它们，你就读懂了为什么这个模式能值20亿美元。 | 原则 | 核心思想 | 类比 | |------|----------|------| | 1. 文件系统作为外部内存 | 把海量信息存文件，只在上下文放“指针” | 人类不背整本书，只记住书在哪 | | 2. 重复读取操控注意力 | 利用“最近内容获最高注意力”特性 | 开车时不断看导航 | | 3. 保留失败轨迹 | 错误恢复是真正智能的标志 | 把每次摔倒都记下来，下次就不摔了 | | 4. 避免少样本过拟合 | 重复相同模式会导致漂移 | 人类也不会用一模一样的句式说同一件事 | | 5. 稳定前缀优化缓存 | 静态提示放前面，动态内容追加后面 | 把常用工具永远放在工具箱最上层 | | 6. 仅追加上下文 | 绝不修改历史消息，保持KV缓存有效 | 记笔记只在新页面写，不撕掉旧页面重写 | 这六条原则共同构成了“上下文工程”的雏形——未来AI应用的真正护城河很可能不在于模型大小，而在于谁更会“喂”模型。 ### ⚔️ **与其他方法的生死对决** | 方法 | 目标保持 | 持久化 | 可恢复 | 调试难度 | Token成本 | 适用场景 | |------|----------|--------|--------|----------|-----------|----------| | 传统Prompt | 差 | 无 | 无 | 高 | 高 | 简单问答 | | RAG | 中 | 有（向量库） | 部分 | 中 | 中 | 知识检索 | | LangChain/AutoGPT等框架 | 中 | 部分 | 部分 | 高 | 高 | 实验性Agent | | Planning with Files | 优 | 完整 | 完整 | 低 | 低60-80% | 复杂多步任务 | 数据对比（基于Manus公开数据）： | 指标 | 传统方法 | Planning with Files | |------|---------|-------------------| | 任务完成率 | 65% | 92% | | 目标偏离率 | 35% | 5% | | 可恢复性 | 0% | 100% | | Token成本 | 基准 | -60%~80% | | 用户满意度 | 3.2/5 | 4.7/5 | ### 🚀 **未来已来：从“对话式AI”到“协作式同事”** Planning with Files不仅仅是一个技巧，它预示着一场范式变革： - 从一次性对话 → 持续协作项目 - 从黑盒执行 → 完全透明可审查 - 从人类发号施令 → 人机共同维护task_plan.md - 从单打独斗 → 多Agent通过共享文件系统协作 想象未来：你和AI共享一个文件夹，它在task_plan.md里写下当天进度，你下班前扫一眼，改两行文字，第二天它接着干。 这不再是工具，而是真正的数字同事。 ### 🎬 **你的行动指南：今天就开始** **第一周** 1. 安装Planning with Files（两条命令） 2. 选一个中等复杂度任务（比如“调研某技术并写总结”）观察AI如何自动创建文件 3. 主动查看并编辑task_plan.md，体验人机协作 **第二周** 尝试不同类型任务：代码重构、功能开发、性能优化、文档更新。 记录哪些场景效果最好。 **第三周** 创建个人模板，加入“风险评估”“成功标准”等字段。 建立知识库文件夹，保存所有notes.md。 **长期** 把这个模式变成肌肉记忆。 把task_plan.md当作项目仪表盘。 把notes.md当作个人/团队知识资产。 在团队推广，让每个人都用同样的“三文件语言”与AI沟通。 ### ✨ **结语：最深刻的突破，常常最简单** 回到最初的问题： 当AI在第50步忘记目标时，你会怎么办？ 现在我们知道了：给它一本笔记本。 没有新模型、没有新算法、没有巨额算力。 只是三个Markdown文件，和一点对AI注意力机制的理解。 却换来了20亿美元的估值、92%的任务完成率、以及无数开发者从“抓狂”到“惊叹”的转变。 这提醒我们：在AI时代，最大的杠杆往往不是更聪明的模型， 而是更聪明地使用已有模型的方法。 Planning with Files把这条智慧开源给了全世界。 现在，轮到你了。 --- ### 参考文献 1. Manus官方博客. Context Engineering for AI Agents: Lessons from Building Manus. https://manus.im/de/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus (2025) 2. Ahmad Othman Ammar Adi. Planning with Files GitHub Repository. https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files (2025) 3. Anthropic Claude Code Skills文档及社区案例合集 (2025-2026) 4. “Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts”研究论文 (2024，原论文被广泛引用于Manus方法论) 5. Unix哲学与现代AI代理设计实践讨论（社区整理，2026）