三大开源Manus复刻项目全景解析

引言：当邀请码遇上开源利刃

Manus的封闭生态与天价邀请码，意外点燃了开源社区的创造力之火。

今天，三支技术团队以截然不同的路径，撕开了AI Agent领域的技术黑箱——这场看似“复刻”的运动，实则是开源力量对垄断式创新的集体反击。

一 、 MetaGPT/OpenManus：模块化架构的闪电战

核心战绩 : 3小时完成核心系统重构

GitHub: mannaandpoem/OpenManus

https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

技术架构解析

• 三重代理协作 ：

• 主代理（Conductor） ：需求理解与任务分发

• 规划代理（Planner） ：将“撰写市场报告”拆解为数据采集→清洗→分析→可视化四阶段

• 工具代理（Executor） ：精准调用15+工具（见下表）

新增技术细节 ：

• 基因溯源 ：基于MetaGPT开源沉淀的200+预制组件，浏览器工具链嫁接仅需1小时

• 实时思维链追踪 ：

  
  [PlanningAgent] 将"用户季度报告生成"分解为：
  1. 爬取销售数据（PythonExecute）  
  2. 市场趋势分析（GoogleSearch+数据分析）  
  3. 自动生成PPT（FileSaver+模板引擎）  
  [执行追踪] ToolCallAgent调用ChromeDriver时遭遇验证码，自动切换代理IP...
  

• 模型热插拔 ：支持Claude 3.5、Qwen VL Plus等多模型无缝切换，通过 config.toml 一键配置

开发者实战指南

# 四步极简部署（Windows示例）  
python -m venv myenv          # 创建虚拟环境  
myenv\Scripts\activate        # 激活环境  
pip install -r requirements.txt  # 安装依赖  
python main.py --task "整理销售数据"  # 启动任务

核心团队 ：DeepWisdom算法研究员梁新兵、向劲宇领衔，于兆洋、洪思睿、张佳钇等MetaGPT核心贡献者联合开发

革命性突破

• 思维链可视化 ：

• 实时展示任务分解逻辑树

• 文件操作即时通知（如"report.pptx已生成于./output"）

• 错误日志关联修复建议（如"验证码失败→推荐使用代理IP池"）

• 动态上下文总线 ：

• 工具间数据共享效率提升40%（对比传统Agent）

• 支持上下文缓存回溯，避免多轮对话信息丢失

现存挑战

• 安全防护机制待完善 ：PythonExecute工具需手动启用沙箱模式

• 前端可视化缺失 ：复杂任务调试依赖命令行日志分析

二、 CAMEL-AI/OWL：性能至上的开源标杆

核心宣言 : “0天复刻，性能天花板”

GitHub : camel-ai/owl

https://github.com/camel-ai/owl

技术硬实力升级

• GAIA Benchmark 57.7% ：超越HuggingFace Open Deep Research（55.15%），验证复杂任务处理能力

• Ubuntu容器化架构 ：

• 秒级启动隔离环境，支持跨平台数据挂载（云存储/本地文件系统/数据库）

• 自动生成 todo.md 规划文档（任务分解错误率降低28%）

• 记忆增强系统 ：

• 短期记忆 ：保留最近5轮对话上下文

• 长期记忆 ：通过向量数据库实现91%知识召回率

新增技术细节 ：

• 六步工作流复刻 ：

1. 启动Ubuntu容器（云端/本地双模式）

2. 知识召回（关联历史任务经验库）

3. 多源数据接入（支持S3/MySQL/Local FS）

4. 数据动态挂载（自动识别CSV/PDF/HTML格式）

5. 智能生成 todo.md （带优先级标记与时间预估）

6. 调用Ubuntu工具链（终端命令/浏览器操作/部署流水线）

• 终端控制 ：支持apt-get安装、服务部署、日志监控

• 文件解析 ：PDF转Markdown（保留表格结构）、网页结构化爬取

• 浏览器自动化 ：滚动/点击/输入链式操作（支持验证码识别中继）

场景突破案例

• 伦敦影讯查询 ：

• 自动筛选影院→比价→生成观影路线图（含交通时间预估）

• GitHub仓库分析 ：

• 代码结构可视化（依赖关系图+贡献者活跃度热力图）

• 智能识别潜在安全漏洞（基于CVE数据库匹配）

技术护城河

• CRAB技术融合 ：

• 继承自跨平台控制框架 CRAB (是该团队之前开源的一套强大的跨平台操作系统的通用智能体): CRAB不止能操控Ubuntu容器，还能直接控制手机和电脑里的任何应用，覆盖比Manus展示的终端和浏览器多得多。

• 未来支持手机/PC应用直接操控（实验性接入ADB/Win32 API）

• 企业级扩展性 ：

• 私有化部署方案（支持GPU集群分布式计算）

• 审计日志与操作回滚功能

开源 vs 闭源：参数级对比

三、 OpenHands：49K星的全栈野心家

核心定位 : "让AI代理成为全栈开发者"

GitHub : All-Hands-AI/OpenHands

https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands

技术架构：安全与效率的平衡术

系统设计亮点 ：

• Docker沙箱运行时 ：

• 基于定制化镜像（ docker.all-hands.dev/openhands:0.27 ）构建隔离环境

• 支持资源配额控制（CPU/内存限制）、操作审计日志、环境快照回滚

• 三层镜像构建体系 ：

• 版本标签（Versioned Tag） ：基础功能镜像（如 oh_v0.9.3_nikolaik ）

• 锁定标签（Lock Tag） ：依赖固化镜像（哈希值标识）

• 源码标签（Source Tag） ：实时代码同步镜像（开发调试专用）

• 插件化扩展 ：

• 内置Jupyter内核、浏览器控制、API网关等模块

• 开发者可自定义插件

架构示意图 ：

开发者实战：从Hello World到企业级流水线

典型应用场景 ：

1. 基础脚本开发 ：

   
   # 生成带参数处理的Bash脚本  
   docker exec openhands-app agent run "编写hello.sh脚本，接收姓名参数并默认输出'Hello World'"  
   

   输出结果 ：

   
   #!/bin/bash  
   NAME=${1:-"World"}  
   echo "Hello $NAME"  
   

2. 全栈应用构建 ：

   
   # 创建React TODO应用并集成GitHub Actions