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无需邀请码，三小时构建的开源智能体革命
一、背景：从Manus到OpenManus的技术突围
近期，AI智能体领域因Manus的发布引发热议。这款号称“全球首个通用型AI智能体”的产品，通过整合浏览器操作（Browser Use）、本地代码执行（Computer Use）和多智能体协同（Multi-Agent）等技术，实现了从任务规划到结果交付的全流程自动化
。然而，其封闭的邀请码机制和高昂的使用门槛，让普通开发者望而却步。
在此背景下，MetaGPT团队仅用3小时开发的OpenManus横空出世
。该项目基于开源理念，完全复刻了Manus的核心功能，并允许用户免费本地部署，甚至支持自定义大模型接入。这一突破不仅打破了技术垄断，更将智能体开发的门槛降至新低。
二、OpenManus的核心优势
1. 零门槛的开放生态
与Manus的封闭式邀请制不同，OpenManus无需任何注册或密钥验证，仅需通过GitHub仓库克隆代码即可启动
。其配置文件（config.toml）支持自由切换主流大模型，包括Qwen、GPT-4o等，用户可根据需求选择性价比最高的方案。
2. 模块化的工具集成
项目采用可插拔式工具链设计，内置五大核心组件：
- PythonExecute：本地代码执行器
- BrowserUseTool：自动化网页操作
- FileSaver：文件管理系统
- Terminate：进程控制模块
- GoogleSearch：实时信息检索
这种设计使得开发者能够像拼积木一样组合功能，例如将股票数据分析与自动化报告生成结合，构建个性化工作流。
3. 轻量级本地部署
OpenManus的部署流程极其简洁：
bash
# 创建虚拟环境
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus # 克隆仓库
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus # 这里建议设置为国内源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 安装依赖与配置
pip install -r requirements.txt
cp config/config.example.toml config/config.toml
配置API：
API本来是想使用本地的ollama的，但是没有接入成功，最后使用的 https://cloud.siliconflow.cn/i/YyTQYjpo 上面的，Qwen/QwQ-32B
配置如下
# Global LLM configuration
[llm]
model = "Qwen/QwQ-32B"
base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
api_key = "sk-自己的API"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
用户只需在配置文件中填入API密钥（如Qwen或OpenAI），即可通过python main.py启动交互终端
。
三、实战演示：从SEO审核到自动化报告
以Karpathy个人网站SEO优化任务为例，OpenManus的运作流程展现其强大能力：
- 任务解析阶段
智能体将用户指令拆解为：
- 网站元数据抓取
- 技术SEO检测（站点地图、响应速度等）
- 内容优化建议生成
- 工具调用过程
- 通过BrowserUseTool抓取https://karpathy.ai/的HTML结构
- 使用PythonExecute运行SEO分析脚本
- 调用GoogleSearch验证关键词竞争度
- 结果输出
最终生成包含优先级排序的优化报告，例如：
- 高优先级：为图片添加Alt文本（当前缺失率78%）
- 中优先级：实施Schema标记增强搜索引擎理解
- 基础优化：压缩CSS/JS文件提升加载速度
国内使用的时候会出现多次报错，因为程序设计的原因使用的搜索等功能都是基于google做的，所以会出现部分浏览器抓取等失败的问题，这里就需要自己解决了，你们懂得！
四、技术对比：OpenManus与Manus的异同
| 维度 | Manus | OpenManus |
|---|---|---|
| 架构设计 | 闭源商业系统 | 开源ReAct框架 |
| 规划能力 | 线性任务链 | 支持DAG有向无环图扩展 |
| 模型支持 | 仅限Claude系列 | 兼容Qwen/GPT-4等主流模型 |
| 执行反馈 | 可视化进度条 | 终端日志实时输出 |
值得注意的是，OpenManus当前版本在任务规划的细腻度上略逊于Manus，但其开源特性允许社区开发者持续优化工具链与提示工程
。
五、未来展望：开源智能体的进化方向
根据MetaGPT团队公布的路线图，OpenManus将重点突破：
- 强化学习微调：通过用户反馈数据优化工具调用策略
- 动态规划系统：引入Data Interpreter式的自适应任务分解
- 可视化界面：开发类Manus的交互式前端（替代现有命令行模式）
- 性能基准测试：建立GAIA标准评估体系，量化智能体效能
结语：开源生态重塑AI Agent未来
OpenManus的诞生印证了一个真理：在开源协作的力量面前，任何技术壁垒终将被瓦解。尽管当前版本尚存优化空间，但其模块化架构和社区驱动模式，为个人开发者、企业研发团队提供了可扩展的智能体基座。正如开发者所言：“我们不需要重复造轮子，只需要让每个轮子自由转动”
。
立即体验：
- 项目地址：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
- 技术文档：参考
/docs目录下的配置指南与案例库
OpenManus 技术文档
1. 项目概述
OpenManus 是一个开源的多功能 AI 助手系统，旨在提供无缝的自动化与智能化体验。该项目不需要邀请码，完全开源，支持多平台运行。
2. 系统架构
3. 核心组件说明
3.1 Agent 系统
- Manus Agent
- 继承自 ToolCallAgent
- 集成多种工具能力
- 负责任务规划和执行
3.2 Flow 系统
-
BaseFlow
- 流程控制的基础类
- 支持多 Agent 协作
- 提供流程管理能力
-
PlanningFlow
- 继承自 BaseFlow
- 实现任务规划和执行
- 管理执行步骤和状态
3.3 工具集成
-
PythonExecute
- 执行 Python 代码
- 支持超时控制
- 安全限制执行环境
-
BrowserUseTool
- 网页导航和交互
- 元素点击和输入
- 页面内容获取
- 截图功能
-
GoogleSearch
- 网络信息检索
- 异步执行搜索
- 返回相关链接
-
FileSaver
- 文件保存功能
- 支持写入和追加模式
- 自动创建目录
4. 配置系统
- 支持 TOML 配置文件
- LLM 服务配置
- 模型选择
- API 设置
- 参数调整
5. 执行流程
-
用户输入处理
- 通过命令行接收输入
- 支持退出命令
-
任务执行
- Agent 接收任务
- 规划执行步骤
- 调用相应工具
- 返回执行结果
-
错误处理
- 异常捕获
- 优雅退出
6. 开发指南
6.1 添加新工具
- 继承 BaseTool 类
- 实现 execute 方法
- 定义工具参数和描述
- 在 Manus Agent 中注册
6.2 创建新的 Flow
- 继承 BaseFlow 类
- 实现必要的抽象方法
- 在 FlowFactory 中注册
7. 部署说明
-
环境要求
- Python 3.x
- 依赖包安装
- LLM API 密钥配置
-
启动方式
- 标准模式：python main.py
- Flow 模式：python run_flow.py
8. 最佳实践
-
工具使用
- 合理设置超时
- 注意错误处理
- 遵循安全限制
-
Flow 开发
- 合理划分步骤
- 做好状态管理
- 优化执行效率
9. 未来展望
-
功能扩展
- 更多工具集成
- 新的 Flow 类型
- 增强的交互方式
-
性能优化
- 并行执行优化
- 缓存机制
- 资源使用优化
-
生态建设
- 插件系统
- 社区贡献
- 文档完善