开源替代Manus项目深度解析与API能力全景对比

本文为原创 作者：YuKeeHgg

AI 代理工具 Manus 因其卓越的任务自动化能力而备受瞩目，特别是在分析简历、创建网站等复杂任务上表现出色。

然而，其邀请码机制导致获取成本高昂且访问受限。为应对这一问题，开源社区迅速推出了 OWL、OpenManus 和 OpenHands 三个免费替代方案。这些项目不仅降低了使用门槛，还提供了类似的功能，体现了技术开放与共享的精神。

本文将对这三个项目进行详细分析，涵盖背景、功能、设置方法及局限性，并通过美化表格和扩展对比维度，为用户提供全面参考。

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Manus 的背景与需求

Manus 由中国公司 Monica.im 开发，是一款专注于“现实世界”任务的通用 AI 代理，支持旅行规划、股票分析、保险政策比较等功能。其核心优势在于自主执行多步骤任务，例如生成研究报告时，它能自动收集数据、分析并格式化输出。这种“会干活的 AI”特性使其在科技圈迅速走红。然而，邀请码的稀缺性推高了使用成本，激发了开源社区的创新动力。

开源替代方案的兴起

在 Manus 推出后，开源开发者迅速响应，开发了无需邀请码的替代项目。以下基于 2025 年 3 月 7 日 的最新信息，对 OWL、OpenManus 和 OpenHands 进行详细介绍。

1. OWL：优化工作学习的多智能体框架

OWL（全称 *Optimized Workforce Learning for General Multi-Agent Assistance in Real-World Task Automation*）由 CAMEL-AI 团队开发，专注于多智能体协作，突破任务自动化边界。

• GitHub - camel-ai/owl

关键功能

• 多智能体协作：多个 AI 代理协同工作，模拟人类团队。

• 高性能：在 GAIA 基准测试中得分 **58.18**，位列开源框架第一。

• 任务自动化：支持从信息检索到复杂任务执行。

• 开源特性：代码完全公开，可自由修改和分发。

使用方法

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/camel-ai/owl

2. 创建虚拟环境：python -m venv owl_env

3. 激活环境：

   1. Unix/macOS：source owl_env/bin/activate

   2. Windows：owl_env\Scripts\activate

4. 配置 API 密钥（参考官方文档）。

5. 运行代理。

实际体验

OWL 处于早期阶段，功能完善但可能存在小问题。用户可通过 GitHub 参与贡献。

适合人群

适合探索多智能体协作的开发者，尤其擅长处理复杂任务。

分类	功能	详情
关键功能	多智能体协作	多个 AI 代理协同工作，模拟人类团队合作
	高性能	GAIA 基准测试中平均得分 58.18，排名开源框架第一，超越许多知名模型 (别抢Manus的邀请码，Manus的开源复刻版本无需邀请码)
	任务自动化	支持从简单信息检索到复杂任务执行，如查找伦敦电影详细信息或分析 GitHub 仓库内容
	开源特性	代码完全公开，用户可自由查看、修改和分发
API 调用支持	文件解析	支持 PDF 转 Markdown 等操作，通过文件处理工具实现
	网页操作	支持网页爬取和在线搜索，通过 Web 搜索和浏览工具实现
	终端命令	支持执行终端命令，通过终端工具实现
	代码生成	支持自动生成代码，由语言模型完成
	报告生成	支持自动生成报告和文档，通过数据收集和格式化实现
	浏览器操作	支持滚动、点击、输入等，通过 Playwright 或类似工具实现
	记忆功能	支持存储和调用过往经验，通过代理记忆系统实现
	Python 代码执行	不支持，文档中未明确提及
	文件操作	不支持，用户提供的表中为“不支持”，但可能通过文件工具实现
	搜索	支持，通过 Web 搜索工具实现
	命令执行	不支持，用户提供的表中为“不支持”，但终端命令支持可能覆盖
	API 调用	支持，如果配置为调用外部 API
	文件编辑	不支持，用户提供的表中为“不支持”
	文档阅读	不支持，用户提供的表中为“不支持”，但文件解析可能包括
	多代理委托	不支持，用户提供的表中为“不支持”，但作为多智能体框架，可能支持协作

2. OpenManus：MetaGPT 团队的快速复刻

OpenManus是由MetaGPT团队开发的Manus开源版本，开发时间仅为3小时，设计简单，适合本地运行

• OpenManus: The Open Source Version of Manus by MetaGPT - Chief AI Sharing Circle

• GitHub - mannaandpoem/OpenManus

关键功能

• 模块化设计：包括主代理、规划代理和工具调用代理。

• 使用便捷：通过简单配置即可运行。

• 实时反馈：用户可直观看到 AI 思考过程。

• 开源特性：无需邀请码，技术爱好者首选。

使用方法

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

2. 创建并激活 conda 环境。

3. 安装依赖并配置 config.toml 中的 LLM API 密钥。

4. 运行代理。

实际体验

OpenManus 为初步实现，功能优化中。示例任务包括生成 SEO 优化报告。

适合人群

适合快速上手并本地运行 AI 代理的开发者。

分类	功能	详情
关键功能	模块化设计	包括主代理、规划代理和工具调用代理，协作完成任务
	使用便捷	本地配置环境后，通过 git clone -> 配置文件 -> py start 即可运行
	实时反馈	用户可以直观看到 AI 的思考过程和任务执行进度
	开源特性	无需邀请码，适合技术爱好者探索
API 调用支持	Python 代码执行	支持本地执行 Python 代码
	浏览器操作	不支持，用户提供的表中为“不支持”，但安装步骤提到 Playwright，可能支持
	文件操作	支持本地文件操作
	终端命令	支持执行终端命令
	搜索	支持在线搜索
	命令执行	不支持，用户提供的表中为“不支持”
	API 调用	不支持，文档中未明确提及
	文件编辑	不支持，用户提供的表中为“不支持”，但文件操作可能包括
	文档阅读	不支持，文档中未明确提及
	多代理委托	不支持，不是多智能体框架

3. OpenHands：社区驱动的软件开发平台

OpenHands（前身为 *OpenDevin*）在 GitHub 上拥有 **超 30,000 星**，功能强大，适合软件开发

• GitHub - All-Hands-AI/OpenHands

关键功能

• AI 代理功能：修改代码、运行命令、浏览网页、调用 API。

• 社区支持：通过 Slack 和 Discord 提供活跃支持。

• 灵活部署：基于 Docker，易于启动。

使用方法

1. 拉取 Docker 镜像：docker pull allhandsai/openhands

2. 运行容器：docker run -p 8080:8080 allhandsai/openhands

3. 访问：http://localhost:8080

4. 参考文档配置（openhands.ai/docs/running）。

实际体验

功能成熟，但可能有小问题。社区活跃，支持多种 LLM 模型。

适合人群

适合软件开发者和团队，尤其是需要自动化编码的用户。

分类	功能	详情
关键功能	AI 代理功能	可以修改代码、运行命令、浏览网页、调用 API，甚至从 StackOverflow 复制代码片段
	社区支持	活跃的社区通过 Slack 和 Discord 进行沟通，欢迎贡献 (GitHub - All - Hands - AI/OpenHands)
	灵活部署	基于 Docker 易于拉起，也支持脚本化无头模式，适合自动化任务
API 调用支持	命令执行	支持执行命令
	网页浏览	支持浏览网页
	API 调用	支持调用 API
	文件编辑	支持编辑文件
	文档阅读	支持阅读文档
	多代理委托	支持多代理之间的协作

对比分析

关键特性对比表

以下表格清晰对比了三个项目的特性

项目	描述	关键功能	设置复杂度	社区支持
OWL	多智能体任务自动化框架	多智能体协作 GAIA 得分第一 开源	中等（虚拟环境+API）	GitHub 活跃，定期更新
OpenManus	Manus 的开源复刻版	模块化设计 简单设置 实时反馈	低（conda 快速配置）	初创，MetaGPT 贡献
OpenHands	AI 驱动的软件开发平台	开发任务执行 大型社区 灵活部署	低至中等（Docker）	30,000+ 星，社区活跃

核心能力对比（直观图）

功能	OWL	OpenManus	OpenHands
多智能体协作	✔️	✖️	✔️
本地代码执行	✖️	✔️	✔️
实时过程追踪	✖️	✔️	✔️
Docker支持	✖️	✖️	✔️
社区活跃度	★★★☆	★★☆☆	★★★★☆

API 调用支持对比表

以下表格详细展开了 API 调用支持的对比维度

功能	OWL	OpenManus	OpenHands
文件解析	支持	不支持	不支持
网页操作	支持	支持	支持
终端命令	支持	支持	不支持
代码生成	支持	不支持	不支持
报告生成	支持	不支持	不支持
浏览器操作	支持	不支持	不支持
记忆功能	支持	不支持	不支持
Python 代码执行	不支持	支持	不支持
文件操作	不支持	支持	不支持
搜索	支持	支持	不支持
命令执行	不支持	不支持	支持
API 调用	支持	不支持	支持
文件编辑	不支持	不支持	支持
文档阅读	不支持	不支持	支持
多代理委托	不支持	不支持	支持

用户体验与局限性

• OWL：功能完善但稳定性需提升，适合复杂任务。

• OpenManus：快速上手但功能有限，优化中。

• OpenHands：成熟且社区支持强，但硬件要求较高。

这三个项目均处于早期阶段，可能存在小问题。开发者可通过 GitHub 贡献代码，普通用户可按说明部署体验。

这些开源项目的兴起体现了技术共享的精神。未来，随着更多类似项目的出现，AI 工具的红利将惠及更广泛的用户群体。

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