职贝云数AI新零售门户

标题: Manus开源替代品梳理:五大项目对比与选型指南,建议收藏 [打印本页]

---

作者: WijgmVR    时间: 2025-4-9 12:18
标题: Manus开源替代品梳理:五大项目对比与选型指南,建议收藏

---

假如觉得本文对你有协助，点个赞和关注呗 ~~~点击上方公众号，关注↑↑↑

关注后回复 "deepseek"，收费送你一份我整理的AI相关材料！

---

• 大家好，我是 同窗小张，日常分享AI知识和实战案例

• 欢迎 点赞 + 关注 👏，持续学习，持续干货输入。

• +v: jasper_8017 一同交流💬，一同提高💪，更有专业材料支付！

微信私信收费支付更多 AI、C++等相关材料，持续搜集更新中！包括但不限于：

(, 下载次数: 0)

上传

点击文件名下载附件

本文片面梳理Manus开源生态中的五大项目，涵盖技术架构、运用场景与选型指南。

---

1. 现象级AI Agent引发的开源浪潮

自2025年3月中国AI创业公司Monica发布Manus以来，这款号称"全球首款通用智能体"的产品在技术圈掀起轩然大波。其官方宣称在GAIA基准测试中基础义务得分86.5分，中等难度70.1分，高难度57.7分的亮眼表现，以及"从规划到执行全流程自主闭环"的技术特性，迅速点燃了开发者社区的热情。

但是争议也随之而来：二手平台天价约请码买卖、技术"套壳"质疑、海外讨论真空等现象，反而催生了开源社区的疾速呼应。本文将深化解析五大主流开源项目，揭开AI Agent开发的技术密码。

---

2. 五大开源项目深度评测

2.1 OpenManus

(, 下载次数: 0)

上传

点击文件名下载附件

项目地址: https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
2.1.1 项目阐明

• 项目简介：OpenManus 是一个无需约请码即可完成创意的开源项目，由 @Xinbin Liang、@Jinyu Xiang 等人开发，旨在为用户提供一个简约的智能体开发方案。• 核心功能：允许用户经过配置 LLM API 来开启智能体之旅，支持多种安装方式，并提供疾速启动命令。• 项目意义：为智能体开发提供了一个开放的框架，促进了相关技术的研讨和运用。

2.1.2 技术架构

• 核心组件：次要依赖于大言语模型（LLM）API，经过配置文件（config.toml）来指定运用的模型及相关参数。• 安装方式：提供了两种安装方式，包括运用 conda 和 uv，以顺应不同用户的需求和环境。• 运转机制：用户经过终端输入创意，系统调用配置的 LLM API 停止处理和呼应。

2.1.3 优缺陷

• 优点：

• 开源收费：无需约请码，降低了运用门槛，让更多开发者可以参与和贡献。• 简约高效：提供了简约的完成方案，便于疾速上手和开发。• 社区支持：有活跃的社区和交流群，方便用户分享阅历和获取协助。

• 缺陷：

• 依赖外部 API：需求配置有效的 LLM API 密钥，对 API 的波动性和可用性有一定依赖。• 功能有限：作为一个简约的完成方案，能够在某些高级功能和定制化方面存在不足。

2.1.4 运用场景

• 智能体开发：适用于需求疾速构建和测试智能体的场景，如研讨、实验和原型开发。• 教育和学习：为学习智能体开发和相关技术提供了一个实际平台。• 创意完成：协助用户将创意转化为实践的智能体运用，激发创新思想。

---

2.2 OWL

(, 下载次数: 0)

上传

点击文件名下载附件

项目地址: https://github.com/camel-ai/owl
2.2.1 项目阐明

• 概述：OWL（Optimized Workforce Learning）是一个基于CAMEL-AI框架的前沿多智能体协作框架，旨在经过动态智能体交互推进义务自动化的发展，完成更自然、高效和弱小的跨范畴义务自动化处理。• 核心功能：支持在线搜索（如Wikipedia、Google等）、多模态处理（处理视频、图像、音频等）、阅读器自动化（模拟阅读器交互）、文档解析（从Word、Excel、PDF等文件中提取内容）、代码执行（写和执行Python代码）以及多种内置工具包（如Model Context Protocol、ArxivToolkit等）。• 版本更新：不断停止优化和更新，如2025年3月的更新中，重构了基于Web的UI架构、优化了OWL智能体执行机制、支持了Gemini 2.5 Pro、集成了OpenRouter模型平台等。

2.2.2 技术架构

• 全体架构：基于CAMEL-AI框架构建，采用多智能体协作形式，经过智能体之间的动态交互和分工合作来完成复杂义务。• 多智能体协作机制：智能体可以根据义务需求停止自主分工和协作，经过工具调用和信息共享完成高效的义务处理。• 模型支持：支持多种LLM（大型言语模型）后端，如OpenAI模型（引荐运用GPT-4或更高版本）、Qwen模型、Deepseek模型等，不同模型的工具调用和多模态才能会影响其功能表现。• 工具集成：经过Model Context Protocol（MCP）等协议，将各种工具和数据源与AI模型停止标准化集成，使智能体可以灵敏调用外部工具和资源。

2.2.3 优点

• 功能弱小：具有丰富的功能模块，可以处理多种类型的义务，从简单的信息查询到复杂的多步骤义务自动化。• 灵敏性高：支持多种模型后端和工具包，用户可以根据需求停止灵敏配置和扩展。• 易用性好：提供了详细的安装指南、运用示例和Web界面，降低了运用门槛，方便用户疾速上手。• 社区活跃：有活跃的社区支持，包括社区应战、运用案例征集等活动，促进了项目的持续发展和优化。

2.2.4 缺陷

• 硬件要求高：由于需求运转多个智能体和调用多种工具，对计算资源和内存的要求较高，能够在资源有限的设备上运转受限。• 配置复杂：需求配置多种环境变量和API密钥，对于不熟习环境配置的用户能够存在一定的学习成本。• 模型依赖性强：功能在很大程度上依赖于所运用的模型，不同模型的表现差异较大，能够需求用户停止多次尝试和调整。

2.2.5 运用场景

• 科研范畴：可以用于文献综述、数据分析、实验设计等科研义务的自动化辅助，提高科研效率。• 商业运用：在市场调研、客户支持、业务流程自动化等方面具有广阔的运用前景，可以协助企业优化工作流程、降低成本。• 教育范畴：可以作为教育辅助工具，协助先生和教师停止知识获取、作业辅导、课程设计等。• 个人义务管理：个人用户可以应用OWL停止日程安排、信息整理、成绩解答等日常义务的自动化处理，提高生活和工作效率。

---

2.3 AutoMate

(, 下载次数: 0)

上传

点击文件名下载附件

项目地址: https://github.com/yuruotong1/autoMate
2.3.1 项目阐明

• 核心定位：autoMate是一款革命性的AI+RPA（机器人流程自动化）自动化工具，基于OmniParser构建。它借助大模型的才能，只需用户用自然言语描画义务，AI就能完成复杂的自动化流程，让电脑本人会干活，重新定义用户与电脑的关系。• 次要功能：

• 了解用户需求，自动停止义务规划。• 智能了解屏幕内容，模拟人类视觉和操作。• 自主决策，根据义务需求停止判别并采取举动。• 支持本地化部署，保护用户的数据安全和隐私。

2.3.2 技术架构

• 基础架构：基于OmniParser构建，应用其弱小的解析才能。• AI模型：目前支持OpenAI系列模型，如gpt-4o、gpt-4o-2024-08-06、gpt-4o-2024-11-20、o1、4.gpt-4.5-preview-2025-02-27，以及yeka的gpt-4o、o1模型。这些模型为autoMate提供了自然言语处理和智能决策的才能。• 视觉处理：高频次调用OCR（光学字符辨认）对视觉停止标注，完成对屏幕内容的智能了解，模拟人类视觉。• 交互方式：经过自然言语与用户交互，了解用户需求并执行相应义务，支持任何可视化界面的操作，不限于特定软件。

2.3.3 优点

• 无代码自动化：用户无需编程知识，只需用自然言语描画义务，降低了运用门槛，使更多非技术背景的用户也能轻松上手。• 全界面操控：支持任何可视化界面的操作，适用范围广泛，不受特定软件限制，可以满足多样化的自动化需求。• 简化安装：支持中文环境，一键部署，安装过程相对简单，节省了用户的工夫和精神。• 智能高效：借助大模型的才能，可以自动停止义务规划、智能了解屏幕内容并自主决策，提高工作效率，减少反复性工作。• 数据安全：支持本地化部署，保护用户的数据安全和隐私，对于对数据隐公有较高要求的用户和场景具有很大的吸引力。

2.3.4 缺陷

• 模型适配性有限：目前仅支持OpenAI系列模型和yeka的部分模型，其他模型厂商很少可以同时支持多模态和结构化输入才能，导致适配范围较窄，限制了用户的模型选择。• 执行速度受限：假如电脑没有NVIDIA独显，运转速度会比较慢，由于高频次调用OCR对视觉停止标注会耗费大量GPU资源，对硬件要求较高，且需求适配合适的torch版本和cuda版本，添加了运用的复杂性和成本。• 项目处于早期阶段：autoMate项目还处于非常早期阶段，功能和波动性能够有待进一步提升和完善，能够存在一些未知的成绩和风险。

2.3.5 运用场景

• 办公自动化：如自动处理邮件、生成报表、整理文件等反复性义务，提高工作效率，让员工可以专注于更具创造性的工作。• 数据处理与分析：自动搜集、整理和分析数据，生成相应的报告和图表，为决策提供支持。• 系统运维：自动执行系统监控、日志分析、缺点排查等运维义务，及时发现和处理成绩，保障系统的波动运转。• 客户服务：自动回复常见成绩、处理客户央求、跟踪订单形态等，提升客户服务质量和呼应速度。• 教育范畴：辅助教师停止教学资源预备、作业修改、先生成绩分析等工作，减轻教师负担，提高教学效率。

---

2.4 DeepResearch开源生态

2.4.1 node-DeepResearch

(, 下载次数: 0)

上传

点击文件名下载附件

在这里插入图片描画
项目地址: https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch
2.4.1.1 项目阐明

node-DeepResearch 是一个用于深度搜索、阅读网页和推理以找到答案的工具。它经过不断的搜索、阅读和推理循环，直到找到答案或超出令牌预算。该项目适用于需求深化调查查询的场景，与 OpenAI/Gemini/Perplexity 的 "Deep Research" 不同，它专注于经过迭代过程找到正确的答案，而不是优化长篇幅文章。
2.4.1.2 技术架构

node-DeepResearch 的技术架构基于一个循环流程，包括以下步骤：

1. 搜索（Search）：根据查询停止网页搜索，获取相关网页的链接。2. 阅读（Read）：访问搜索到的网页，提取和阅读网页内容。3. 推理（Reason）：运用 Gemini、OpenAI 或 LocalLLM 等模型对获取的信息停止推理和分析，判别能否曾经找到答案，假如没有，则生成新的子成绩或确定下一步的搜索方向。4. 反复上述步骤，直到找到答案或超出令牌预算。

该架构经过不断地迭代搜索、阅读和推理，逐渐深化地探求成绩，确保可以获取片面和准确的信息。
2.4.1.3 优点

1. 深度搜索才能：经过迭代过程，可以深化发掘信息，找到更片面和准确的答案。2. 支持多种模型：兼容 Gemini、OpenAI 和 LocalLLM 等不同的推理模型，用户可以根据需求选择合适的模型。3. 开源可定制：项目开源，用户可以根据本人的需求停止定制和扩展。4. 提供 API 和部署方式：提供了官方 API 和多种部署方式，包括在线部署、本地部署和 Docker 部署，方便用户集成和运用。

2.4.1.4 缺陷

1. 依赖 API 密钥：需求获取 Jina API 密钥以及 Gemini 或 OpenAI 的 API 密钥才能运用，对于没有相关资源的用户能够存在一定的门槛。2. 计算资源需求：由于需求不断地停止搜索、阅读和推理，能够会耗费较多的计算资源和工夫，尤其是在处理复杂成绩时。3. 回答准确性依赖网页内容：最终答案的准确性依赖于搜索到的网页内容的质量和准确性，假如网页信息有误或不片面，能够会影响答案的质量。

2.4.1.5 运用场景

1. 科研和学术研讨：协助研讨人员深化发掘特定范畴的信息，获取最新的研讨成果和材料。2. 商业情报分析：用于搜集和分析市场情报、竞争对手信息等，为商业决策提供支持。3. 教育和学习：辅助先生和教育工作者获取知识，解答复杂的成绩。4. 旧事报道：协助记者疾速获取和整理旧事事情的相关信息，停止深度报道。5. 个人知识管理：个人用户可以应用它停止知识的整理和深化学习，解答本人在工作和生活中遇到的成绩。

2.4.2 open-deep-research

项目地址: https://github.com/btahir/open-deep-research
2.4.2.1 项目阐明

Open Deep Research 是一款弱小的开源研讨助手，可以基于网络搜索结果生成片面的 AI 报告。它支持多种 AI 平台，包括 Google、OpenAI、Anthropic、DeepSeek 以及本地模型，用户可以根据详细研讨需求选择合适的 AI 模型。该项目的次要功能包括：

1. 搜索结果检索：经过 Google 自定义搜索或 Bing 搜索 API 获取搜索结果。2. 内容提取：应用 JinaAI 提取和处理选定搜索结果的内容。3. 报告生成：运用选定的 AI 模型生成详细报告。4. 知识库：保存和访问生成的报告，以便将来参考和检索。

2.4.2.2 技术架构

Open Deep Research 的技术架构如下：

• 前端框架：Next.js 15，结合 React 框架和 TypeScript 提供类型安全性。• 样式：运用 Tailwind CSS 停止样式设计，结合 shadcn/ui 提供 UI 组件。• 内容提取：借助 JinaAI 完成网页内容的提取和处理。• 搜索功能：支持 Google 自定义搜索和 Bing 搜索 API，用户可在配置文件中选择搜索提供商。• AI 平台集成：支持多个 AI 平台及其模型，如 Google 的 Gemini、OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Sonnet 等，还支持经过 Ollama 集成本地模型。• 速率限制：运用 Upstash Redis 完成速率限制，确保系统波动性。• 文档生成：应用 jsPDF 和 docx 完成文档生成，支持多种导出格式（PDF、Word、Text）。

2.4.2.3 优点

1. 开源收费：作为开源项目，用户无需支付费用即可运用，并可根据本身需求停止定制和扩展。2. 多平台支持：兼容多种 AI 平台和模型，用户可灵敏选择最合适的工具。3. 功能丰富：具有搜索、内容提取、报告生成、知识库管理等片面功能，支持本地文件分析和可视化研讨流程。4. 高度可定制：用户可自定义搜索提供商、AI 模型、提示词、速率限制等参数，顺应不同研讨场景。5. 呼应式设计：界面敌对，支持多种设备访问。

2.4.2.4 缺陷

1. 依赖 API 密钥：运用某些功能（如 Google 自定义搜索、Bing 搜索、OpenAI 等）需求获取并配置相应的 API 密钥，添加了后期设置的复杂性。2. 本地部署要求：虽然支持本地部署，但需求一定的技术知识来配置环境和安装依赖，对非技术用户能够不够敌对。3. 功能限制：在处理大量搜索结果或复杂报告生成时，能够会遭到速率限制或硬件功能的影响，导致速度变慢或央求失败。4. 模型选择复杂：由于支持多种 AI 平台和模型，用户能够需求花费工夫了解和选择最合适的模型，尤其是对于不熟习 AI 技术的用户。

2.4.2.5 运用场景

1. 学术研讨：协助研讨人员疾速获取和整理材料，生成研讨报告，支持深度研讨和递归探求。2. 市场分析：为企业市场团队提供工具，分析市场趋向、竞争对手信息，生成市场调研报告。3. 个人知识管理：用户可将生成的报告保存到知识库，构建个人研讨图书馆，方便随时查阅和回顾。4. 内容创作：辅助内容创作者搜集素材、整理思绪，疾速生成文章、报告等高质量内容。5. 教育范畴：教师和先生可用于课题研讨、文献综述，提高研讨效率和质量。

---

3. 综合对比

框架称号	功能特点	技术栈	适用场景	选型建议
OpenManus	- 简约完成，无需约请码 - MCP工具版本 - 不波动的多智能体版本	Python 3.12 - uv包管理器或conda环境 - 配置LLM API	智能体开发与创意完成	假如你想要一个简约、易于上手的框架来停止智能体开发，OpenManus是一个不错的选择。它无需复杂的约请码，可以疾速末尾你的创意完成。假如你对多智能体协作感兴味，也可以尝试其不波动的多智能体版本。
OWL	- 多智能体协作 - 动态代理交互 - MCP工具集成 - 支持多种搜索引擎和工具集	Python 3.10/3.11/3.12 - uv、venv或conda环境 - 多种搜索引擎与工具集	多智能体协作处理理想义务	OWL合适需求多智能体协作来处理复杂理想义务的场景。它提供了丰富的工具集和对多种搜索引擎的支持，可以处理多样化的义务需求。假如你在处理需求多个智能体协同工作的项目，OWL值得思索。
autoMate	- AI+RPA自动化 - 自然言语描画义务 - 屏幕内容智能了解 - 支持本地化部署	Python 3.12 - miniConda环境 - OmniParser	本地自动化义务	当你需求一个可以经过自然言语描画义务并停止本地自动化的工具时，autoMate是一个很好的选择。它特别合适那些需求在本地环境中运转、对数据安全和隐公有较高要求的自动化义务。
DeepResearch	- 搜索、阅读、推理循环 - 支持Gemini、OpenAI等模型 - 提供官方API和UI	Node.js - Jina Reader - 搜索与推理API	深度搜索与报告生成	假如你的工作需求停止深度的搜索和报告生成，并且希望应用Gemini、OpenAI等弱小的模型，DeepResearch可以满足你的需求。它提供了官方的API和UI，方便集成和运用。
open-deep-research	- 开源Gemini深度研讨替代方案 - 多平台AI支持 - 知识库功能 - 支持本地文件分析	TypeScript - Next.js 15 - Tailwind CSS - JinaAI、Azure Bing Search等	深度研讨与报告生成	这个框架合适需求停止深度研讨和报告生成的用户，尤其是那些希望在多个AI平台之间灵敏选择模型的人。它还支持本地文件分析，方便结合网络搜索和本地文档停止综合研讨。

---

4. 将来趋向展望

1. 协议标准化
当前缺乏一致的Agent通讯协议，OpenAI等机构正在推进MCP协议标准化。2. 硬件协同创新
新一代NPU芯片将专门优化Agent推理功能，估计延迟降低70%。3. 生态交融趋向
开源项目正从单一工具向平台化发展，OWL与AutoMate的集成方案已进入测试阶段。

假如觉得本文对你有协助，费事点个赞和关注呗 ~~~

---

---

欢迎光临 职贝云数AI新零售门户 (https://www.taojin168.com/cloud/)

Powered by Discuz! X3.5