5 个人三小时复刻开源版 Manus，邀请码也不需要

这壁垒…… 一夜走红的 Manus，现在已经有了开源复刻版！

5 个人 3 个小时，一个完全免费、无需排队等待的 OpenManus 就做好了。

至于复现程度，还是直接看 Manus 官方和开源团队提供的 demo 对比。

作为全球首款通用智能体，官方提供的 case 如下：

效果大家自己感受一下。

对于动手能力强的小伙伴儿，也期待大家自行体验后留言反馈。

从开源反推 Manus 的实现路径

与此同时，通过深扒 OpenManus，我们其实还可以看出一条实现 Manus 的合理路径。

（当前 Manus 使用了哪家模型、Agent 框架等具体细节处于保密状态）

概括而言，OpenManus 的背后有三大关键：

• 拥有模块化 Agent 系统；

• 具备实时反馈机制；

• 配备了一整套强大的工具链；

展开来说，其核心设计就在这种模块化 Agent 系统。开发者可以根据需要自由组合不同的功能模块，从而创造出独特的 AI 助手。

在 OpenManus 中，拥有不同分工的 Agent 会协作完成需求理解、规划、行动等任务。

比如 Manus 主代理就像项目经理，负责理解用户需求并完成分工；PlanningAgent 作为规划员，负责将复杂任务进一步拆解成可执行的步骤；而 ToolCallAgent 则是技术专家，负责掌管各类工具使用。

以上这一套都是靠开源团队曾经提出的 MetaGPT（一个多智能体框架）实现，开发者可以自由集成多个合适的大语言模型。

此外，OpenManus 的另一关键在于其思维过程是公开透明的。

正如开头提到的例子，拿到任务后，OpenManus 如何思考问题，如何规划执行…… 全都能实时反馈。

这为人类在合适时间进行干预提供了“窗口”，有助于更高质量完成任务。

最后不得不提到 Agent 对工具的使用。

为了完成复杂任务，OpenManus 也配备了一系列“外援”：

• 浏览器自动化：像人类一样操作浏览器，自动分析网络信息并交互；

• 各种代码执行器：能够实时生成和执行代码；

• 文件处理：自动生成和管理各类文档；

• ……

需要注意的是，各类工具都不是单独的模块，而是需要协同设计。

将以上组合在一起，这类多智能体系统的一般架构为：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。

总之，按照 OpenManus 作者的总结，这一开源成果结合了 computer-use、基本的 Agents 以及融合了规划能力。

正如 OpenManus 团队在项目致谢中提到的，Claude 厂商 Anthropic 去年上线的 computer-use，以及 YC 投资的项目 browser-use，都给 OpenManus 提供了基础支持。

顾名思义，这两个项目分别被用来操作电脑和浏览器，而在沙盒环境中操纵正是 Manus 工作的一大核心特征。

5 人开发团队，3 小时完成复刻

OpenManus 团队只用了 1 个小时就完成了核心系统，整体也只用了 3 个小时。

核心作者梁新兵介绍，OpenManus 的火速上线，来源于 MetaGPT 积累下的技术沉淀。

（注：MetaGPT 是一个多智能体框架，为了处理复杂任务，将不同的角色分配给 GPT 模型，形成一个协作性“软件公司”。）

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。

几位研发成员，也都是来自 MetaGPT 团队。

“开源版 Devin”—— 数据解释器（Data Interpreter），也是出自 MetaGPT 团队之手。

OpenManus 核心作者梁新兵，毕业于华东师大，还在读时就参与了 Data Interpreter 的工作。

另一名核心作者向劲宇，本科就读于西南交通大学应用物理系。

去年，读大四的他和队友一起使用 GPT-4 与 Claude 3 组成多智能体的方案，让 AI 分饰多个角色、相互验证来完成答题步骤，获得了阿里巴巴数学竞赛 AI 赛道全球第二名。

在 MetaGPT 社区，向劲宇还和其他成员一起，让智能体成功在“我的世界”当中采集到了钻石。

甚至他还曾经让智能体假扮知乎大 V，回答了 100 多个问题，获得 3 万余次阅读，还有赞同、反驳甚至私信关注，结果直到他主动停止，AI 的身份都未被发现。

张佳钇，去年本科毕业于中国人民大学高瓴人工智能学院，现在是港科大（广州）在读博士，被 ICLR 2025 接收的智能体框架 AFlow，他和向劲宇是共同一作。

于兆洋，张佳钇在人大的同级同学；洪思睿，MetaGPT 和 Data Interpreter 两篇论文的共同一作，DeepWisdom 高级研究员，香港科技大学硕士，本科毕业于暨南大学。

AFlow 的作者当中，也有于兆洋和洪思睿的名字。

今年，以张佳钇和向劲宇为共同一作，五个人的名字共同出现在了一个名为 SPO 的项目当中，该项目能够让提示词自我进化，让人们摆脱研究提示词工程的繁琐过程。

并且综合五名作者的经历和署名信息可以推断，除了 15 年取得硕士学位的洪思睿年龄稍长之外，其余 4 位作者，几乎都是本科毕业不久，当中有人选择继续深造，也有人加入了 DeepWisdom。

重新看 Manus“套壳风波”

除此之外，OpenManus 的出现，或许也给 Manus 的“套壳风波”提供了新的视角。

先简单回顾一下这场风波。

Manus 被质疑“套壳”主要源于两点：

一是有前车之鉴。Manus 背后团队曾打造出另一款产品 ——Monica，而作为一款集成各类大语言模型的插件，Monica 也曾一度陷入套壳争议。

所以对于一家公司出品的东西，大家很容易产生联想。

在此基础之上，由于产品被怀疑是套壳缝合而成，因此大家很容易形成 Manus 技术含量不高的印象。

然而，之所以说 OpenManus 是一个新视角，是因为从其复现路径来看，许多模块都是基于已有开源项目实现。

实现不同模块的统筹、调度，形成新的功能，绝非人人都有能力实现。

而且开源社区的一大意义，本就是让后来的开发者，能够直接站在巨人的肩膀上。

即使不谈开源，各大模型厂商提供 API 给开发者的目的，同样是让他们能够开发新的应用。

说得再夸张一些，引用 Perplexity 创始人的说法，“OpenAI 就是英伟达套壳，英伟达就是台积电套壳，台积电就是沙子套壳……”。

所以是否“套壳”，不是问题的核心，关键是它能不能产生实质性的生产力提升。

但从我们昨天的实测感受来看，Manus 距离这一目标，还有相当长的距离。

所以，把产品的能力打磨好，可能才是比纠结套壳更要紧的事。

你对 Manus 的感受如何？欢迎评论区留言讨论。

开源地址：

https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

参考链接：

• [1]https://x.com/didiforx/status/1897675038972883408

• [2]https://www.sohu.com/a/827134153_121798711

• [3]https://modelscope.cn/studios/AI-ModelScope/SPO

本文来自微信公众号：量子位（ID：QbitAI），作者：克雷西、一水，原标题《5 个人三小时复刻开源版 Manus，邀请码也不需要了》