Manus vs Lovart：AI Agent技术深度解析与实战指南
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——从通用型到垂直领域，谁才是下一代内容工具的王者？
引言：AI Agent的崛起与开发者的选择困境
2025年，AI Agent（智能代理）技术正以前所未有的速度重塑软件开发范式。无论是通用型Agent（如Manus）还是垂直领域Agent（如Lovart），它们都在试图解决一个核心问题：如何让AI真正“执行”任务，而非仅输出“建议”？
对于程序员和技术爱好者而言，这一技术浪潮带来了机遇与挑战：
- 机遇：通过调用Agent API，开发者可以快速构建自动化流程，降低重复性工作成本。
- 挑战：如何选择适合自身需求的Agent工具？如何规避技术实现中的“坑点”？
本文将以Manus和Lovart为例，从技术架构、实战技巧到案例分析，带你深入理解AI Agent的核心价值与落地难点。
Part 1：技术概述——Agent技术的核心原理与差异
关键技术术语定义
- Agent（智能代理）：具备自主规划、执行、反馈能力的AI系统，能够通过工具链完成复杂任务。
- MCP协议：Anthropic提出的开源模型上下文协议，支持Agent与外部工具的“即插即用”。
- MCoT（Multi-Chain of Thought）：Lovart采用的多链思维技术，允许Agent在设计工作流中动态调整逻辑分支。
技术架构对比
| 维度 | Manus | Lovart |
| 定位 | 通用型Agent，覆盖60+场景 | 垂直领域Agent（创意设计 |