还在苦苦的等待manus ? 不着急开源的OpenManus来了！

OpenManus 和 Manus 作为 AI Agent 领域的两个代表性项目，尽管功能目标相似，但在技术实现、产品定位、用户体验等方面存在显著差异。以下是两者的主要区别分析：

1. 开源性与访问权限

• OpenManus
  完全开源且免费，无需邀请码即可使用，用户可直接在 GitHub 获取代码并自行部署。其开发团队 MetaGPT 强调开放协作，鼓励社区贡献代码。

• Manus
  采用邀请内测制，用户需通过高价购买的邀请码（二手市场炒至数万元）才能体验，商业化路径明显

2. 技术架构与功能实现

• OpenManus

  • 模块化设计：基于可插拔的 Tools（工具链）和 System Prompt（系统提示词）组合，开发者可灵活定制功能模块，例如集成浏览器自动化、代码执行器等。

  • 本地化运行：支持直接在用户本地电脑运行，提供实时反馈机制，允许用户查看任务执行中的思考日志和进度。

  • 依赖开源技术：整合了 Anthropic 的 Computer-use 和 YC 投资的 Browser-use 等开源项目，技术路径透明。

• Manus

  • 闭源云端服务：依赖云端运行，具体技术细节未公开，推测其整合了 Claude 模型、预制 Agent 工作流（如任务拆解、虚拟机调用等），并可能通过后训练增强规划能力。

  • 多智能体协作：采用类似“项目经理-规划员-技术专家”的多角色协作架构，但实现细节保密。

3. 性能与用户体验

• OpenManus

  • 初级功能：当前版本功能较基础，演示效果与 Manus 存在差距，例如任务执行细致度不足，但团队公布了后续优化路线（如动态规划、强化学习微调等）。

  • 高 Token 消耗：单次任务可能消耗高达 24 万 Token，运行成本较高。

• Manus

  • GAIA 基准测试表现：在简单、中等、高难度任务中分别获得 86.5、70.1、57.7 分，综合性能处于行业前列。

  • 交互优化：以低门槛的 UI 设计和流畅的任务执行为卖点，但用户报告存在幻觉问题（如数据引用错误）。

4. 生态与社区支持

• OpenManus
  依托开源社区快速迭代，GitHub 上线首日即获 8.1k+ Star，开发者可自由修改代码或集成其他工具，形成生态协作。

• Manus
  依赖商业团队运营，未开放社区参与，用户反馈和问题修复受限于官方响应速度。此外，其母公司 Monica 曾因“套壳争议”引发信任问题。

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5. 成本与适用场景

• OpenManus
  适合开发者、研究人员等技术用户，提供高度自定义和本地化控制，但需自行承担 API 调用成本（如 OpenAI 或 Claude 的 Token 费用）。

• Manus
  面向普通用户，强调“开箱即用”，但需支付高昂的邀请码费用或未来可能的订阅费，且依赖云端服务的稳定性和隐私性。

6. 本地使用（为了方便国内的用户体验 我将相的程序放在我的百度云上 可以在本章附件中查看）

•  安装本地虚拟环境
  • 参考这位作者写 教程:最新版最详细Anaconda新手安装+配置+环境创建教程-优快云博客
  • 安装成功后 

  • conda info

  • 创建本地环境 

    conda create -n open_manus python=3.12

  • 激活创建的环境

  • conda activate open_manus
    

• 下载git代码 执行安装依赖
  • 对下载的附件文件进行解压  解压到 E:\ai_tools\OpenManus-main目录
  • 
• 配置deepseek的key
  • 将安装目录下的config文件中的config.example.toml 复制一份，名称命名为config.toml
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  • 修改llm大模型的配置参数 修改为国产的deepseek 
• 执行

  • python main.py

  • 
  • 执行结果
  • 
• 到此 礼成！

7. 附件

1. Anaconda  下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1Ag67_3lN-c-wfWX1-IlBPw 提取码: 4jcw 

2. OpenManus 下载地址：
   链接: https://pan.baidu.com/s/1JwLCygFEoVQNeOonMMd2SA 提取码: hafv