僅用3小時，這個中國團隊就復刻出開源版Manus

（文/張睿佳 編輯/張廣凱）

就在Manus的邀請碼一碼難求之際，3月6日晚，GitHub開源了一個無需邀請碼的OpenManus項目，據稱可以實現與Manus類似的效果，並且人人都可以本地部署。截至目前，該項目Star數已經突破八千。

更重要的是，該團隊完成這一項目僅僅花費了3小時，似乎印證了外界對於Manus門檻不高的質疑。  

那麼OpenManus是什麼？又是怎麼工作的呢？

據悉，該項目的作者均為此前MetaGPT的核心貢獻者，而相較於Manus背後的Monica，其實MetaGPT此前的知名度還要更高一點。MetaGPT是國內AI Agent創業公司DeepWisdom（深度賦智）於2023年發佈的一款多智能體協作框架，當時一經開源，就火爆全網，如今在GitHub上已經收穫了49.7k stars。

OpenManus的原理也是通過多智能體協作，並增加調用工具的能力，來實現類似Manus AI的效果。在實際的任務處理中，OpenManus會將任務分解；在明確任務細節後，將打開有關的網站，收集信息、展開詳細分析；整個思考過程，每一步都清晰可見，直至最終生成任務結果。

具體的説，OpenManus的底層由各類大語言模型構成，中間層通過多智能體協作拆解任務，執行層調用各類API接口完成具體操作。

在大語言模型構成方面，OpenManus可以無縫集成包括Claude 3.5、Qwen VL Plus在內的多個頂級大模型，使得開發者能充分利用各個模型的優勢。而在GitHub上，有不少開發者也在嘗試進一步接入DeepSeek等其它大模型。

在多智能體協作方面，藉助MetaGPT的經驗，在處理複雜任務時，將不同的角色分配給GPT模型，模仿現實世界公司的運作。

進一步講，OpenManus的背後有三大關鍵：模塊化Agent系統，即時反饋機制，一整套強大的工具鏈。

其中，在即時反饋機制下，LLM思維鏈的過程，會被可視化地呈現出來。無論是任務執行進度的即時更新、思考過程日誌、文件的即時通知等，都隨時可見。

與此同時，另一個來自CAMEL AI團隊的通用智能體，也被開源了。這個名為OWL的項目，在GAIA基準測試中，取得了58.18的平均分，並在開源框架中排名第一。

可以説，在當下大模型企業普遍專注於模型能力提升，而並未花大力氣打磨產品的背景下，以Manus為代表的小企業通過整合各家大模型並接入實用工具做出的Agent產品，的確在應用層面令人眼前一亮。但是如果大模型本身沒有門檻，這類產品的開發難度就會大大降低，未來能否抵擋住大廠的入局並不樂觀。

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