仅用3小（时, 这）个中国团队就复、刻出开，源版Manus

（文/张睿佳编辑/张广凯）

就在Manus的邀请码一码难求之际，3月6日晚，GitHub开源了一个无需邀请码的OpenManus项目，据称可以实现与Manus类似的效果，并且人人都可以本地部署。截至目前，该项目Star数已经突破八千。

更重要的是，该团队完成这一项目仅仅花费了3小时，似乎印证了外界对于Manus门槛不高的质疑。

那么OpenManus是什么？又是怎么工作的呢？

据悉，该项目的作者均为此前MetaGPT的核心贡献者，而相较于Manus背后的Monica，其实MetaGPT此前的知名度还要更高一点。MetaGPT是国内AIAgent创业公司DeepWisdom（深度赋智）于2023年发布的一款多智能体协作框架，当时一经开源，就火爆全网，如今在GitHub上已经收获了49.7kstars。

OpenManus的原理也是通过多智能体协作，并增加调用工具的能力，来实现类似ManusAI的效果。在实际的任务处理中，OpenManus会将任务分解；在明确任务细节后，将打开有关的网站，收集信息、展开详细分析；整个思考过程，每一步都清晰可见，直至最终生成任务结果。

具体的说，OpenManus的底层由各类大语言模型构成，中间层通过多智能体协作拆解任务，执行层调用各类API接口完成具体操作。

在大语言模型构成方面，OpenManus可以无缝集成包括Claude3.5、QwenVLPlus在内的多个顶级大模型，使得开发者能充分利用各个模型的优势。而在GitHub上，有不少开发者也在尝试进一步接入DeepSeek等其它大模型。

在多智能体协作方面，借助MetaGPT的经验，在处理复杂任务时，将不同的角色分配给GPT模型，模仿现实世界公司的运作。

进一步讲，OpenManus的背后有三大关键：模块化Agent系统，实时反馈机制，一整套强大的工具链。

其中，在实时反馈机制下，LLM思维链的过程，会被可视化地呈现出来。无论是任务执行进度的实时更新、思考过程日志、文件的即时通知等，都随时可见。

与此同时，另一个来自CAMELAI团队的通用智能体，也被开源了。这个名为OWL的项目，在GAIA基准测试中，取得了58.18的平均分，并在开源框架中排名第一。

可以说，在当下大模型企业普遍专注于模型能力提升，而并未花大力气打磨产品的背景下，以Manus为代表的小企业通过整合各家大模型并接入实用工具做出的Agent产品，的确在应用层面令人眼前一亮。但是如果大模型本身没有门槛，这类产品的开发难度就会大大降低，未来能否抵挡住大厂的入局并不乐观。

（内容来源：敏睿观察）