邀请码炒到10万？OpenManus深夜开源打脸！Manus X账号遭冻结，平替光速上线

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  新智元报道  

conda create -n open_manus python=3.12conda activate open_manus
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.gitcd OpenManus
pip install -r requirements.txt
cp config/config.example.toml config/config.toml
# Global LLM configuration[llm]model = "gpt-4o"base_url = "https://api.openai.com/v1"api_key = "sk-..."  # Replace with your actual API keymax_tokens = 4096temperature = 0.0
# Optional configuration for specific LLM models[llm.vision]model = "gpt-4o"base_url = "https://api.openai.com/v1"api_key = "sk-..."  # Replace with your actual API key
python main.py

来自国内的这支团队宣布：晚餐后2小时，OpenManus的核心功能直接开源！

没有邀请码，没有壁垒，这支团队用3小时的代码量，就把邀请码机制扫进历史垃圾堆，跟饥饿营销彻底说拜拜！

OpenMunus的作者均为MetaGPT的核心贡献者。

OpenManus的实现很简单，使用到了computer use、基本的智能体和规划。

就像在Manus中那样，任何人都可以使用OpenManus，把自己的想法变为现实。

无论在手机上还是OS上，如果想做Deep Research，只要提交你的问题，它就可以帮你实现了。

比如，我们可以给OpenManus这样一个任务：「对Karpathy的网站（https://karpathy.ai/）进行全面的SEO审核，并提供详细的优化报告，包括可执行的改进建议。」

OpenManus会展开思考，将自己的任务分解为如下几步。

首先，检查网站并收集基本信息
然后，分析关键的SEO要素
第三，检查技术性SEO方面的问题
最后，整理优化建议

明确任务细节后，OpenManus就打开Karpthy的网站，开始收集信息、展开详细分析。

整个思考过程，每一步都清晰可见。

最终，它生成了一份完整、详实的Karpathy个人网站优化报告。

其中，它提出的高优先级任务如下：Meta标签优化（如优化页面标题，使其包含相关关键词）、技术设置（如创建并提交XML站点地图）、内容优化（如为所有图片添加alt文本、在个人网站上实施Schema标记等）。

OpenManus的核心，就是一个革命性的模块化Agent系统，由高度智能的专业团队，组成了一个协作网络。

• Manus主代理：项目经理，能理解用户需求，协调各个专业团队的工作。
• PlanningAgent：战略专家，将复杂的任务分解为清晰可执行的步骤。

• ToolCallAgent：技术专家，掌握各种强大工具的使用方法。

由此，开发者可以根据自身需要，自由组合不同的功能模块，创造出自己独有的AI助手。

OpenManus无缝集成了包括Claude 3.5、Qwen VL Plus在内的多个顶级大模型，开发者能充分利用各个模型的优势。

为何只用短短3小时，团队就能打破Manus的高墙垄断？

原因就在于，OpenManus其实源于MetaGPT的开源积累。

我们只是把浏览器工具链嫁接到过去代码上，配合沉淀的Agent工具包，核心系统1小时就完成了。

OpenManus的另一强大功能，就是它的实时反馈机制。

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。

此外，OpenManus还配备了一套强大的工具链，能处理各种复杂任务。

• Python代码执行器：实时生成和执行代码
• 网络搜索工具：自动获取和分析网络信息
• 浏览器自动化：模拟人类操作进行网页交互

• 文件处理系统：自动生成和管理各类文档

其中，这些工具都不是简单的独立模块，而是被精心设计的协同系统，在处理任务时能默契配合，高效完成任务。

实测生成一份关于Manus的报告

问题来了：OpenManus能成为Manus的平替吗？

OpenManus的开发者HKUST（GZ）博士生Jiayi Zhang上传了一段实测视频。

视频中他给出了这样一段提示：

深度调研和Manus这个Agent有关的信息，自己整理信息，然后写一个新闻html页面介绍它，你写的html应该尽可能美观。

接着OpenManus就开始干活了。它将这个任务分步进行，首先使用GoogleSearch搜索Manus Agent的相关信息。

在这个过程中还不断打出思考过程：「好的,让我们继续深入调研Manus,我会逐步访问搜索到的重要链接,收集信息,然后创建一个精美的HTML网页。」

它开始不断调用工具「browser_use」，访问不同的文章来搜集信息。

整理完信息，OpenManus再次输出：「现在让我们使用正确的完整路径来打开HTML文件：」渲染完后，它就给出了网页的链接。

打开后可以看到完整的报告。然而，OpenManus的能力还不止于此，在视频中，它被人要求继续完善这个页面，添加更多具体的技术细节和实际应用案例。

接着它就又开始调用起「google_search」以及「browser_use」这些工具，很快就重新给出了一个新的页面网址。

可以看出，OpenManus给出的这份关于Manus的报告，包括了Manus的诞生与发展、技术架构与创新以及实际应用案例与未来展望等。

虽然这份报告的结构看上去比较完整，但是细节还是有点乏善可陈。

Browser-use：让智能体直接操作浏览器

向劲宇

于兆洋

张佳钇

不仅如此，另一个来自CAMEL AI团队的0天复刻Manus通用智能体，也被开源了。

这个名为OWL的项目，直接干到开源界GAIA的性能天花板，达到57.7%，超越Hugging Face提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

项目地址：https://github.com/camel-ai/owl

简单来说，OWL是一个顶尖的多智能体协作框架，致力于突破任务自动化的界限。

在GAIA基准测试中，OWL取得了58.18的平均分，并在开源框架中排名第一。

在这个任务中，OWL智能体非常丝滑地完成了任务：调研总结GitHub仓库里都有什么。

另外，它还能自动帮我们查找今天在伦敦有什么电影。

在这个过程中，CAMEL AI对Manus的技术路线做了一波逆向工程，启动了深度复刻计划。

首先，是把Manus的核心工作流拆成6步。

1. 启动一个Ubuntu容器（Agent远程工位就位）

2. 知识召回（把之前学过的内容捡起来用）

3. 连接数据源（数据库、网盘、云存储全覆盖）

4. 把数据挂载到Ubuntu（Agent的搬砖时刻）

5. 自动生成todo.md（规划任务+写待办清单）

6. Ubuntu工具链+外接工具组合拳，执行全流程任务

然后，所有Manus里智能体用到的操作，团队都会给OWL配齐。

启动一个Ubuntu容器，OWL就能随时随地远程办公了。

在项目描述中， 团队表达了对AI智能体的愿景：

我们的愿景是彻底改变AI智能体协作解决现实世界任务的方式。

通过利用动态的智能体交互，OWL能够在多个领域中实现更自然、高效和稳健的任务自动化。

相信我们还将不断见证各类复现项目，打破「邀请码」的垄断。

参考资料：

https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

https://x.com/didiforx/status/1897675038972883408

https://github.com/camel-ai/owl

https://mp.weixin.qq.com/s/0AWaSNynyjjY5TpdtKN-3w