作者 | 陳駿達
編輯 | 心緣
一夜之間，多款Manus平替出現！
智東西3月7日報道，今天，MetaGPT團隊用3小時復刻的開源AI Agent產品Open Manus在國內爆火，而來自開源平臺CAMEL-AI的團隊也實現“0天覆刻”，還貼心地將系統中涉及的每一個部件單獨開源，供開發者選用。
Manus以“全球首個通用AI智慧體”的稱號橫空出世，在KOL的助力之下刷屏全網，又憑藉一碼難求，被炒到5萬塊的內測邀請碼引爆營銷狂歡。不過，在部分使用者在研究、體驗這款產品後，提出了“套殼”、執行速度過慢、token使用量驚人、效能並不出色等質疑。
多個開源復刻專案的出現，驗證了一個被熱烈討論的話題：Manus或許並不具備壁壘。
MetaGPT團隊的開源專案名為Open Manus，僅由4人打造，分別為梁新兵、張佳釔、向勁宇、於兆洋，釋出不到1天，該專案已在GitHub上收穫了7000多顆星星。Open Manus能自主瀏覽網頁，查詢、總結資訊，與Manus的基礎功能類似。開源後，其開發者社群微信群全部爆滿，目前已經編號到第十個群了。
專案連結：
https://github.com/mannaandpoem/OpenManus?tab=readme-ov-file
開源社群CAMEL-AI打造的OWL則直接霸榜，成為了智慧體測試基準GAIA開源榜單的效能之首，得分達57.7%，超越了之前開源社群Hugging Face打造的Open Deep Research（OpenAI Deep Research“被開源”：24小時成功復現，揭秘背後技術細節）。OWL背後的團隊還對Manus的技術路線進行了逆向工程，將其拆解為6大核心步驟。
專案連結：
https://github.com/camel-ai/owl
Open Manus背後的團隊來自國內AI Agent創企DeepWisdom（深度賦智），其明星產品MetaGPT能讓多個智慧體協同合作，完成複雜任務。而OWL背後的CAMEL-AI則是國內知名的AI開源社群，之前也曾釋出過跨平臺作業系統的通用智慧體CRAB。
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01.
4個人成功復刻Manus大部分功能
單次執行竟用掉24萬tokens
作為一款本地部署的Manus平替，Open Manus基本實現了前者的主要功能。使用者在下載相關程式碼、部署環境併為其配備大模型API介面後便可以正常使用。
根據專案放出的實測影片，Open Manus能瀏覽多個網頁，查詢、整理資訊，並生成特定格式的檔案。案例中，Open Manus根據使用者提示詞，自動打開了AI大牛Andrej Karpathy的個人主頁，針對這一網頁提出了搜尋引擎最佳化的詳細建議。
Open Manus團隊介紹，Anthropic的Computer use專案和開源專案broswer-use給Open Manus提供了基本的支援。
目前，已有許多網友成功在本地部署了Open Manus，並分享了一手的實測體驗。
這位網友測試了Open Manus的資訊查詢、整合能力。他讓Open Manus回答這一問題：“杭州哪些醫院支援異地醫保直接結算？”Manus成功找到了杭州醫保的介面，下載了其中的醫院列表，並儲存為txt檔案。
不過，這一過程十分昂貴，消耗了大量token。這位網友使用的是Claude 3.7模型的API，花費了3.6美元（約合人民幣26元）。根據Claude 3.7 API價格（每百萬tokens/15美元）進行反向推算，這則問答耗費了整整24萬tokens，約等於36萬到48萬中文字元。
智東西將類似的問題交給開啟聯網搜尋功能的DeepSeek-V3，可以做到秒出答案，且答案的內容、質量都與Open Manus類似。
▲DeepSeek部分回答截圖
還有網友讓Open Manus去整理Manus相關的資訊，生成一份深度研究報告。可以看到，Open Manus快速地瀏覽了多個網頁，大部分是媒體的報道。
最終，Open Manus以網頁形式輸出了一份深度研究報告。
目前，Open Manus專案處於初步階段，未來，團隊將會讓這款開源工具具備更好的規劃能力、接入經過強化學習微調的模型，並參與更為全面的基準測試。
Open Manus的熱度飆升也讓不少人關注到其背後的團隊，據其GitHub介面顯示，這一專案由4人完成，均是本科畢業不久的年輕AI研究員。
梁新兵
梁新兵碩士畢業於華東師範大學，之前曾參與爆火的AI Agent資料科學家Data Interpreter的開發工作。
張佳釔
張佳釔本科畢業於中國人民大學高瓴人工智慧學院，目前在港科大（廣州）修讀博士學位。他參與研究的智慧體框架AFlow在近期被ICLR 2025接收，這是深度學習領域最重要的會議之一。
向勁宇
向勁宇本科畢業於西南交通大學應用物理學專業，目前在深度賦智擔任AI演算法研究員，之前，他曾在2024年阿里巴巴全球數學競賽AI賽道中獲得全球第二名。
於兆洋
於兆洋本科畢業於中國人民大學高瓴人工智慧學院，與校友張佳釔之前曾憑藉MathAI方案在阿里巴巴全球數學競賽AI賽道中獲得全球第三名。
02.
CAMEL-AI拆解Manus核心工作流
開源OWL未來將能操作所有應用
來自CAMEL-AI的OWL提供的體驗則更為接近Manus。在下方案例中，OWL能自動生成任務清單，按步驟執行任務，能滾動網頁，輸入查詢，和人類操作電腦沒有太大差別，最終，它給使用者生成了一份當日電影的總結報告。
另一個案例中，OWL Agent對一個GitHub倉庫進行了調研總結，輸出的結果條理性很強，可謂是程式設計師福音了。
CAMEL-AI團隊分享了他們復刻Manus的過程。在他們看來，Manus的核心工作流可以拆解為六步，Agent先是“複習”之前學過的知識，在連線資料來源，掛載資料，最後生成任務清單，然後按照清單執行並輸出結果。
OWL不僅提供了Manus中Agent用到的操作，還更為靈活。OWL支援在Ubuntu容器中執行，這意味著它可以像Manus那樣遠端工作，不必本地部署。
每次執行任務時，Manus會學習並記住新知識，而OWL也具備同樣的功能，可以實現新知識即時儲存，持續進化，並在任務中隨時召回過往經驗，靈活排程。
CAMEL-AI計劃將OWL與他們之前開發的跨平臺作業系統的通用智慧體CRAB結合，CRAB不止能操控Ubuntu容器，還能直接控制手機和電腦裡的任何應用，而不僅僅是瀏覽器。
目前，上述每個模組都已經被CAMEL-AI單獨開源，可以按需下載並使用。未來，CAMEL-AI計劃撰寫一篇技術部落格文章，詳細介紹它們在實際任務中對多Agent協作的探索和見解，並開發更復雜的Agent互動模式和通訊協議。
工作流復刻：
https://github.com/camel-ai/camel/issues/1723
Ubuntu復刻：
https://github.com/camel-ai/camel/issues/1724
記憶工具包復刻：
https://github.com/camel-ai/camel/blob/master/camel/memories/agent_memories.py
03.
結語：被0天覆刻後
Manus的“炸裂”敘事如何長存？
Manus在爆火之後，有觀點認為，其核心技術並未突破現有框架，更多是對現有大模型和工具鏈的整合，缺乏技術壁壘；同時，Manus完成任務的質量也存疑，token消耗量巨大，但似乎並未帶來相應的效能提升，這無法滿足實際生產場景中對效能、成本的要求。
根據兩個開源Manus的架構，這類產品實際上是多個模組的組合，如任務規劃、聯網查詢等。從技術角度來看，實現並不複雜，可複製性較強。
已經用上Manus及其開源版本的網友反映，此類產品在執行速度、複雜任務執行上仍不太理想。未來，這款所謂的“全球首個通用AI智慧體”，或許要需要進一步打磨其使用者體驗，才能將瞬時的爆火轉化為產品的成功。
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DeepSeek的爆火，意味著行業已經來到分水嶺時刻。其背後的AI算力基建，正是來自工廠。聯想集團釋出2024/2025財年Q3財報主題科普影片第三集《AI工廠：數字孿生如何改造物理世界？》，回溯AI工廠百年進化通史，解構背後的數字孿生技術如何驅動工廠AI化。當下，聯想集團與DeepSeek的滿血合作，帶來低成本高效率革命，讓千行百業看似遙遠的AI化觸手可及。每個人與物理世界的關係都正在被重塑，速來一探究竟。
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