Manus智能体通过工作记忆快照与三道保险机制实现断点续跑：工作记忆是结构化任务状态快照，含子任务ID、工具响应、依赖图状态等；执行前写预提交快照、超时自动冻结至ChromaDB、恢复时仅加载最新冻结点+新增短时条目；支持Web控制台、CLI命令及Python SDK三种续跑方式。
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Manus智能体在执行耗时超过15分钟、涉及多轮工具调用与状态跳转的长任务时，常因网络抖动、Token超限或中间步骤异常导致流程中断——一旦断点发生，重跑不仅浪费积分，更可能丢失已生成的中间结果。
工作记忆（Working Memory）不是缓存，而是任务状态快照
Manus 的 【working_memory】 并非传统意义上的临时变量存储区，而是对当前任务执行上下文的结构化快照：包含已执行子任务ID、各工具返回的原始响应体、依赖关系图节点状态、未消耗的API配额余量，以及最关键的——下一步待触发动作的完整函数签名与参数绑定值。
它每完成一个原子操作就自动更新一次，且只保留最近3个活跃任务的快照。超出则触发LRU淘汰，但会将被删快照中标记为“critical”的中间产物（如已编译的代码、清洗后的CSV、渲染完成的图表）强制迁入长期记忆（long_term）。
防断点三道保险机制
第一步：执行层每发起一次工具调用前，先向Memory Buffer写入预提交快照（pre-commit snapshot），含当前步骤编号、输入参数哈希、预期输出Schema。若调用失败，Reflection Engine可比对哈希与实际返回，判断是网络丢包还是工具侧报错。
第二步：当检测到连续两次工具调用间隔＞90秒，或单步执行耗时＞180秒，系统自动触发“状态冻结”——将working_memory序列化为base64字符串，连同时间戳、校验码一并存入ChromaDB的历史交互库，键名为task_{task_id}_freeze_{unix_ts}。
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第三步：任务恢复时，Manus不从头加载整个上下文，而是仅拉取最新一次冻结快照 + 自冻结后新增的short_term条目（最多5条），再通过Dependency Graph重建执行路径。这避免了长上下文窗口引发的attention稀释问题。
手动触发断点续跑的操作路径
方法一：在Manus Web控制台右上角点击「任务管理」→「历史任务」→ 找到目标任务 → 点击「续跑」按钮。系统自动校验working_memory完整性，缺失关键字段时会弹出修复提示框，要求你选择是否从最近冻结点重启或清空状态重试。
方法二：使用CLI命令行强制续跑：manus resume --task-id abc123 --from-step 7。注意：【--from-step必须小于等于当前working_memory中max_step字段值，否则命令直接拒绝执行】。
方法三：在Python SDK中调用agent.resume(task_id="abc123", checkpoint="auto")。此时checkpoint设为"auto"会启用智能回溯——它会扫描long_term中所有关联的critical intermediate outputs，优先复用已验证有效的中间产物，跳过对应子任务。
