无需邀请码的AI智能体-OpenManus横空出世

无需邀请码的AI智能体OpenManus登场

三小时复刻奇迹!OpenManus横空出世,无需邀请码的AI智能体来了!


一、OpenManus是什么?

OpenManus是由MetaGPT团队在短短3小时内复刻完成的开源版Manus,它继承了Manus的核心功能——作为“通用AI智能体”,能够通过自然语言指令自主完成网页浏览、信息检索、代码执行、文件处理等复杂任务,且完全免费、无需天价邀请码,本地即可部署!

项目上线不到24小时,GitHub星标数已突破7000+,开发者社区微信群爆满至第十个群,成为AI开源领域的新晋顶流。它的出现不仅打破了Manus的“技术壁垒神话”,更让普通用户和开发者都能零门槛体验AI智能体的强大能力。
在这里插入图片描述


二、核心功能:你的全能AI助手

OpenManus通过模块化设计多工具链协同,实现了以下核心功能:

  1. 网页自动化:像人类一样滚动、点击、输入,抓取并整理网页信息(如查询医保支持的医院列表并生成报告)。
  2. 代码执行与数据分析:支持Python脚本运行,可处理CSV数据、生成可视化图表。
  3. 文件管理:自动保存结果为TXT、HTML等格式,例如生成旅行计划手册或股票分析报告。
  4. 多步骤任务规划:拆解复杂指令(如“监控网站价格并提醒”),动态调整执行流程。

案例实测

  • 用户提问“杭州哪些医院支持异地医保结算”,OpenManus自动搜索官网、下载列表并生成报告,但单次消耗高达24万tokens(约26元人民币)。
  • 开发者测试显示,其任务执行过程透明,可实时查看AI的思考日志和进度。

三、快速安装指南:三步开启AI之旅

懒人整合包

https://pan.quark.cn/s/ed8f64c02fd1

环境配置

# 1. 创建Conda环境
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

# 2. 克隆仓库并安装依赖
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置API(以硅基流动平台为例)
cp config/config.example.toml config/config.toml
# 编辑config.toml,填入API密钥和模型参数

推荐国内API

https://yunyingmenghai.feishu.cn/wiki/Szy0wAWpkiH32AkxFugc7ha4nHf

运行模式

  • 基础模式python main.py(命令行交互)
  • 高级规划模式python run_flow.py(支持复杂任务拆解)

四、技术解析:如何实现“三小时复刻”?

  1. 架构设计

    • ReAct框架:通过“思考(Reasoning)-行动(Acting)”循环动态调整任务,例如先规划步骤再调用工具。
    • 三层Agent协作:主代理(项目经理)→ PlanningAgent(规划师)→ ToolCallAgent(技术专家),分工明确。
  2. 工具链整合

    • 集成浏览器自动化(Playwright)、代码执行器、文件处理等工具,依赖开源项目如Anthropic的computer-usebrowser-use
    • 支持多模型切换(如GPT-4、Claude 3.7、国产Qwen等),通过配置文件灵活适配。
  3. 社区力量
    MetaGPT团队凭借已有技术积累(如多智能体框架MetaGPT),快速嫁接工具链,实现核心功能复用。


五、优缺点与未来展望

当前局限

  • 高成本:依赖大模型API,复杂任务token消耗惊人(如单次24万tokens)。
  • 性能瓶颈:处理百页PDF解析等任务时响应速度不稳定。
  • 功能待完善:暂不支持异步任务调度和多设备协同。

未来升级

MetaGPT团队计划:

  • 引入强化学习微调框架,提升任务规划能力;
  • 开发跨平台调度器,实现手机、PC等多端控制。

六、结语:开源点燃AI民主化革命

OpenManus的爆火印证了开源社区的力量——技术壁垒的快速瓦解让AI智能体走向大众。尽管它仍不完美,但已为开发者提供了可扩展的底层框架,也为普通用户打开了“零门槛AI助手”的大门。

立即行动

你认为OpenManus能取代Manus吗?欢迎评论区讨论!


参考来源:本文综合自MetaGPT团队公告、开发者实测及开源社区分析,更多技术细节可查看文末链接。

### Spring AI Alibaba OpenManus 技术资料与项目文档 Spring AI Alibaba 是阿里巴巴开源的一个框架集合,旨在帮助开发者快速构建基于人工智能的应用程序。其中提到的 **OpenManus** 并不是一个官方隶属于 Spring AI Alibaba 的子项目[^1],而是由第三方开发的一套独立工具集[^2]。 #### 关于 Spring AI Alibaba MCP Example 在 Spring AI Alibaba 中,`spring-ai-alibaba-mcp-example` 提供了一个基础示例来展示如何集成机器学习模型到服务端应用中。该项目位于 GitHub 地址 `https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples` 下面的 `starter-example/server` 路径下[^1]。此路径下的代码展示了如何通过 RESTful API 接口调用预训练好的机器学习模型并返回预测结果。 以下是该示例项目的部分核心代码片段: ```java @RestController @RequestMapping("/predict") public class PredictionController { @Autowired private ModelService modelService; @PostMapping public ResponseEntity<PredictionResponse> predict(@RequestBody InputData inputData) { try { PredictionResult result = modelService.predict(inputData); return new ResponseEntity<>(new PredictionResponse(result), HttpStatus.OK); } catch (Exception e) { return new ResponseEntity<>(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR); } } } ``` 这段代码定义了一个简单的 HTTP POST 请求接口 `/predict`,用于接收输入数据并通过注入的服务类 `ModelService` 进行推理计算[^1]。 --- #### 关于 OpenManus 工具集 OpenManus 是一个专注于自然语言处理(NLP)领域的小型库,提供了多种实用功能,比如文本摘要生成、关键词提取以及情感分析等。其源码托管在 GitHub 上 (`https://github.com/mannaandpoem/OpenManus`),可以通过命令克隆仓库: ```bash git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git ``` 以下是一个典型的 Python 使用案例,演示了如何利用 OpenManus 自动生成文章摘要: ```python from openmanus.summarizer import TextSummarizer text = """ Artificial intelligence is a wonderful field that has been developing rapidly over the past few decades. It involves creating machines capable of performing tasks typically requiring human intelligence, such as visual perception and decision-making. """ summarizer = TextSummarizer() summary = summarizer.generate_summary(text) print(f"Summary: {summary}") ``` 以上脚本会输出一段简洁明了的文章概要。 --- #### 结合两者的技术场景 尽管 Spring AI Alibaba 和 OpenManus 属于不同的技术体系,但它们可以协同工作以解决实际问题。例如,在企业级 NLP 应用中,可以借助 Spring Boot 构建高性能 Web 服务器,并将 OpenManus 集成进来作为后端逻辑的一部分。这样不仅可以充分利用 Java 生态系统的稳定性优势,还能享受 Python 社区丰富的算法资源。 如果希望进一步探索这两个方向的具体实现细节,则建议分别查阅各自的官方文档或参考社区贡献者分享的经验心得。 ---
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