Manus AI 1.4.1

 Manus Desktop (Electron)
 ========================
 +----------------------------------+     +--------------------------+
 |  Renderer (Next.js + Redux)      |     |  Main Process (Node.js)  |
 |  - 6 个页面路由                   |     |  - 40+ IPC 通道           |
 |  - Connect-Web (Protobuf)        |<===>|  - 窗口/菜单/快捷键管理   |
 |  - Socket.IO 客户端              |     |  - MyComputer 文件共享    |
 |  - Redux 状态管理                |     |  - 自动更新               |
 +----------------------------------+     +------------+-------------+
                  |                                     |
                  | HTTPS / WSS                         | Local WS
                  |                                     |
                  v                                     v
 +----------------------------------+     +--------------------------+
 |  api.manus.im (Go Backend)      |     |  Sidecar (Go Binary)     |
 |  ================================|     |  ========================|
 |  REST API:                       |     |  ws://127.0.0.1:19780    |
 |    /api/chat/*  (会话管理)       |     |  Protobuf over WebSocket |
 |    /api/internal/* (管理后台)    |     |                          |
 |                                  |     |  Sandbox 协议:           |
 |  gRPC (Connect Protocol):       |     |    Mount / ReadFile /    |
 |    FileService (S3 签名)         |     |    WriteFile / MkDir /   |
 |    ImageService (OCR + AI生图)   |     |    Remove / Rename ...   |
 |    TelecomService (短信/电话)    |     |                          |
 |    OrchestratorSandboxService    |     |  Terminal 协议:          |
 |    PromotionService              |     |    PTY 分配 / 命令执行 / |
 |    BrowserDataService            |     |    输出读取 / 信号发送   |
 |    ... 12+ 服务                  |     |                          |
 |                                  |     |  Prompt 标记:            |
 |  Socket.IO (3 条连接):          |     |    __MANUS_PROMPT__      |
 |    /socket.io     - 主聊天       |     +--------------------------+
 |    /notifier-v2   - 通知推送     |
 |    /meeting.io    - 语音/STT     |
 +----------------------------------+
                  |
                  v
 +----------------------------------+
 |  Cloud Sandbox (microVM)         |
 |  ================================|
 |  manus.computer                  |
 |  - Firecracker microVM           |
 |  - Neko (WebRTC 远程桌面)        |
 |  - VS Code Server                |
 |  - Web 开发服务器                |
 |                                  |
 |  manus.space (部署平台)          |
 |  files.manuscdn.com (CDN)        |
 +----------------------------------+

Bridge Envelope (最外层信封)
├── Envelope_Sandbox ──► 文件系统操作
│   ├── Mount          注册本地挂载路径
│   ├── Stat           获取文件信息
│   ├── ReadDir        读取目录
│   ├── ReadFile       读取文件内容
│   ├── WriteFile      写入文件内容
│   ├── CreateFile     创建新文件
│   ├── MkDir          创建目录
│   ├── Remove         删除文件/目录
│   ├── Rename         重命名
│   └── Truncate       截断文件
│
└── Envelope_Terminal ──► 终端操作
    ├── PTY 伪终端分配 (creack/pty)
    ├── Shell 查找 (zsh > bash > sh)
    ├── 命令执行 + 输出流
    ├── sendLine / sendKey / sendControl
    ├── killProcessGraceful / Force
    └── Prompt 检测: __MANUS_PROMPT__

nanoBananaPro (nano-banana)
  └─── FLUX_KONTEXT_PRO       Black Forest Labs  高质量生成
  └─── FLUX_KONTEXT_MAX       Black Forest Labs  最高质量
  └─── GEMINI_3_PRO_IMAGE     Google            多模态生成

nanoBanana2 (nano-banana-2)
  └─── GEMINI_2_5_FLASH_IMAGE Google            快速生成
  └─── QWEN_IMAGE_EDIT        Alibaba           图片编辑

gptImage (gpt-image)
  └─── GPT_IMAGE_1            OpenAI            DALL-E

具体路由规则在服务端，前端只传代号 (nano-banana / nano-banana-2 / gpt-image)

用户选择任务类型
  |
  v
extraFeature = "image-style" ?
  |
  +-- YES --> 显示模型选择器（3 个选项）
  |           |
  |           +-- 用户是付费会员？
  |           |     YES → 默认 nano-banana (nanoBananaPro)
  |           |     NO  → 默认 gpt-image (gptImage)
  |           |
  |           +-- 用户手动切换：
  |                 nano-banana     需要会员，非会员弹 "Unlock nanoBananaPro"
  |                 nano-banana-2   需要 A/B 实验开启 (getNanoBanana2Variant=treatment)
  |                 gpt-image       所有人可用
  |
  +-- NO, extraFeature = "slides" ?
  |     |
  |     +-- specialExecutorFeature = "advanced_image" ?
  |           YES → 强制 nanoBananaPro，标题显示 "Slides · nanoBananaPro"
  |           NO  → 普通幻灯片，不指定图片模型
  |
  +-- NO, extraFeature = "video" ?
  |     → 走 video-generator Skill（后端选模型）
  |
  +-- 其他任务类型 → 不涉及图片模型选择

选中后，模型代号写入 chatExtData:
  { from: "image-style", extraFeature: "image-style", model: "nano-banana" }

用户请求: "帮我做一个数据分析报告"
     │
     ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Planner Agent (规划层)                                     │
│  ─────────────────────                                      │
│  - 将目标分解为有序步骤                                      │
│  - 生成伪代码格式的执行计划                                  │
│  - 协调子任务分配                                            │
│  - 选择每步使用的工具和模型                                  │
│                                                             │
│  输出: [搜索数据源 → 下载数据 → 清洗 → 分析 → 生成报告]     │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Execution Agent (执行层)                                    │
│  ─────────────────────                                      │
│  - 调用工具与外部系统交互                                    │
│  - 使用 CodeAct 机制: 生成可执行 Python 代码作为行动格式     │
│  - 在云端沙箱 (microVM) 中执行                               │
│  - 每步: 分析 → 生成代码 → 执行 → 观察结果                  │
│                                                             │
│  工具: browser / terminal / text_editor / search / webdev   │
└──────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
                           │
                           ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  Verification Agent (验证层)                                 │
│  ─────────────────────────                                   │
│  - 审查执行结果的准确性和完整性                              │
│  - 检查输出是否符合用户预期                                  │
│  - 不通过 → 触发重新规划 (回到 Planner)                     │
│  - 通过 → 返回最终结果给用户                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Phase 1: 初始化 (T+0s)
  │  并发 15+ API 调用加载用户上下文
  │  GetExchangeInfo + CheckRegion + GetUserExperimentVars
  │  ListSessions + ListSkills + ListConnectors + OrchestratorService/GetSession
  │  加载 89 个 agent_feature 实验变量（决定本次使用哪种编排策略）
  │
  ▼
Phase 2: 输入处理 (T+3min)
  │  用户上传文件 → getPresignedUploadUrl → S3 上传 → uploadComplete
  │  上传后立即调用 GenerateDocumentSuggestion（AI 分析文件内容生成建议）
  │  建议以 3 条一组返回
  │
  ▼
Phase 3: Agent 执行 (T+5min ~ T+15min)  ← 核心阶段，走 WebSocket 不走 HTTP
  │  用户发送任务指令 → Socket.IO → 后端 Agent 编排器
  │  HTTP 侧可观察: UpdateReadPosition / requestVncOtp
  │  Agent 在 Ubuntu 沙箱中执行: 写 Python 脚本 / 调用 API / 生成图片 / 部署网站
  │
  ▼
Phase 4: Canvas 产出物追踪 (T+15min ~ T+20min)
  │  Agent 生成图片/文件 → 后端创建 Canvas Artifact
  │  前端高频轮询 GetCanvas（~1次/秒）
  │
  ▼
Phase 5: 会话完成 (T+20min)
  │  SESSION_STATUS_STOPPED → GetSession 确认 → ListUserCreditsLog
  │
  ▼
Phase 6: 后续交互 (T+20min+)
  │  用户浏览产出物 / 继续对话 → 回到 Phase 3

14:00  Canvas 开始 — artifact=1 GENERATING

14:23  SESSION_STATUS_WAITING
       “关键帧已生成，效果非常好！现在开始用这些关键帧
       生成品牌启动动画视频。”
       → Agent 暂停，等待异步操作

14:25  SESSION_STATUS_RUNNING — Agent 恢复执行

14:35  “编写集成操作手册...研究 LobeChat 源码结构”

14:39  “Logo 设计完成！4 个版本”

14:43  “IP 角色 Wrench 和 Dash 完成”

14:44  WebDev 项目创建: obdx-website
       13 个 React TSX 组件一次性提交

14:48  “选择"暗夜车库 (Dark Garage Aesthetic)"方案构建 OBDX 官网”

14:56  “官网完成。Agent 自发现 CTA 背景问题并修复”

14:58  用户追加"大叔版本"需求 → Agent 切换到新子任务

15:05  “设计品牌宣传海报”

15:14  “三种语言标注的表情图集（英/法/西）”

  客户端                    服务端                     沙箱/Sidecar
    │                          │                            │
    │─── join_session ────────►│                            │
    │◄── session_joined ───────│                            │
    │                          │                            │
    │─── event (用户消息) ────►│                            │
    │◄── confirmed ────────────│                            │
    │                          │                            │
    │◄── statusUpdate:running──│                            │
    │◄── explanation ──────────│                            │
    │◄── newPlanStep ──────────│                            │
    │                          │                            │
    │                          │── 启动沙箱 ───────────────►│
    │                          │◄─ 沙箱就绪 ────────────────│
    │                          │                            │
    │◄── toolUsed:start ───────│── terminal 命令 ──────────►│
    │◄── terminalUpdate ───────│◄─ 命令输出流 ──────────────│
    │◄── toolUsed:success ─────│◄─ __MANUS_PROMPT__ ───────│
    │                          │                            │
    │◄── toolUsed:start ───────│── text_editor 写文件 ─────►│
    │◄── toolUsed:success ─────│◄─ 写入完成 ────────────────│
    │                          │                            │
    │◄── toolUsed:start ───────│── browser 截屏 ───────────►│
    │◄── toolUsed:success ─────│◄─ 截图 URL ───────────────│
    │                          │                            │
    │◄── planUpdate ───────────│                            │
    │◄── chat (最终回复) ──────│                            │
    │◄── statusUpdate:stopped──│                            │
    ▼                          ▼                            ▼

13:44:01  登录初始化 — GetExchangeInfo, CheckRegion
13:44:41  加载仪表盘 — 并发 15+ API（Sessions, Skills, Connectors, Templates...）
13:47:52  用户上传文件 — getPresignedUploadUrl → uploadComplete（米乐优品 Logo）
13:47:59  AI 建议生成 — GenerateDocumentSuggestion
13:54:43  进入会话 — UpdateReadPosition
13:55:08  请求 VNC — requestVncOtp（实时观看 Agent 桌面操作）
14:00:26  Canvas 开始 — GetCanvas 轮询（~1次/秒，Agent 在生成 21 张品牌图片）
14:04:29  会话完成 — SESSION_STATUS_STOPPED（消耗 523 积分）
14:14:49  进入 Space — GetSpaceStatus, GetEditSpaceSiteCode
14:44:05  WebDev 项目 — GetWebDevProject, GetProjectFile
14:48:39  Sandbox 轮询 — getSandboxStatus（running）
15:00+    风控触发 — USER_IS_BLOCKED（27 次 403）
15:48:41  抓包结束

Agent 决定生成图片 → 发送 toolUsed 事件:
  { tool: "media_viewer", status: "start",
    mediaViewer: { action: "generate", model: "nano-banana", type: "image" } }
  |
  v
后端根据 model 路由到实际 API → 推送 status: "streaming" → "success"
  { mediaViewer: { filePath: "og-image.png", fileUrl: "https://manuscdn.com/..." } }

前端每秒调用 GetCanvas API → 收到 artifacts 数组 → 对每个 artifact 调用 upsertArtifact():

  新 artifact: createShape({ type: "image", x, y, w, h, src, loadingState: "loading", rowId })
  状态更新:  updateShape(shapeId, { src: 最终URL, loadingState: "loaded" })
                如果宽度变了: shiftRowImagesAfter(rowId, x, widthDiff)
  失败:      updateShape(shapeId, { loadingState: "error" })

Agent 在沙箱内运行 Python 脚本生成图片
     │
     ├── 14:00:26  artifact 1 创建 (og-image-v2.png)          GENERATING
     ├── 14:02:24  artifact 2-4 创建 (welcome-banner, logos)   PENDING → LOADED
     ├── 14:03:26  artifact 5-6 创建 (login-bg, mockup)       PENDING → LOADED
     │   ...
     └── 14:04:28  全部 21 个 artifact 生成完毕                 LOADED

总耗时: ~4 分钟生成 21 张品牌图片
并行度: 同时最多 3 张图在 GENERATING/PENDING 状态

会话 1 (米乐优品):
  批次 1: 14:00  +1张  →  LOADED    (单张试水)
  批次 2: 14:01  +3张  →  全部LOADED (小批量)
  批次 4: 14:19  +4张  →  全部LOADED (标准批量=4)
  批次 6: 14:22  +4张  →  全部LOADED (最快 44秒/批)
  ...持续到 87 张

会话 2 (OBDX):
  批次 1: 14:36  +4张  →  全部LOADED (初始批量=4)
  批次 4: 14:43  +4张  →  全部LOADED (最快 6秒/批!)
  批次N: 15:32  +2张  →  1 LOADED + 1 FAILED

速度: 最快 6 秒/批，平均 30-60 秒/批，最慢约 90 秒/批
规律: 每批 2-5 张，GENERATING 并行度 3-5

会话1 (米乐优品)  |====87张图============================================|
                  14:00                                               15:10

会话2 (OBDX)            |====51张图====================================|
                         14:36                                     15:35

重叠区间:                |=================重叠 34 分钟=================|
                         14:36                                     15:10

→ Manus 支持多个会话的 Agent 并行工作，图片生成资源共享

用户点击 "Replay" → 前端请求 getSessionV2 → 服务端返回事件流数组 (按时间排序)

前端按时间间隔逐条渲染，模拟实时执行效果:
  - chat → 消息气泡
  - toolUsed → 工具面板 + 截图/终端/代码
  - liveStatus → 实时状态指示器
  - statusUpdate → Agent 状态变化

getSessionV2 的事件流包含完整的 toolUsed 序列（工具名 + 参数 + 截图 + 返回值）