OpenManus：打破天价Manus邀请码的开源项目，Manus打脸来的太快了!

工具介绍

OpenManus是一个开源的AI工作流工具，由MetaGPT核心贡献者团队开发，它打破了Manus邀请码炒到天价的局面，让所有开发者都能免费使用类似Manus的功能。

主要特点：

• 开源免费：完全开源，无需邀请码，免费使用
• 技术门槛低：采用爬虫+大模型API的技术方案，技术壁垒不高
• 快速部署：支持本地搭建开发环境，部署简单
• 功能强大：复刻了Manus的核心功能，包括多Agent协作
• 扩展性强：支持多种大模型API，如OpenAI、Claude、DeepSeek等
• 高度整合：整合了搜索、分析、执行等多种能力
• 社区活跃：开源一天就斩获3.7K+ Star，社区支持积极

适用场景：

• AI开发者：作为学习AI工作流工具的参考项目
• 研究人员：用于快速构建AI辅助研究流程
• 内容创作者：辅助生成和整理内容
• 数据分析师：帮助收集和分析数据
• 产品经理：辅助进行市场调研和竞品分析
• 对Manus感兴趣的用户：无需邀请码即可体验类似功能

前言

大家好，我是土叔！

今天来给大家分享一个超有趣的开源项目——OpenManus，它直接打破了Manus邀请码炒到天价的局面。

关于Manus

Manus是近期非常火的一个AI工具，一度被炒到天价邀请码的地步。

Manus的现状

• 邀请码炒作：全网邀请码一票难求，小黄鱼上甚至出现10万、1000万的离谱价格
• 官方账号问题：Manus AI的官方X账号已被平台冻结
• 技术原理：采用爬虫+大模型API的技术方案，核心能力包括Compute Use、虚拟机、Artifacts和内置多个Agent
• 定位：更像是一个高度整合的AI工作流工具，而非真正的通用AI Agent
• 技术壁垒：技术壁垒并不高，主要是对工作流程的优化和整合

Manus的核心功能

• 多Agent协作：内置多个专业Agent，协同完成复杂任务
• 工作流管理：针对不同任务制定专门的工作流程
• 信息收集：通过爬虫获取外部信息
• 智能分析：利用大模型API进行深度分析
• 结果整合：将分散的信息整合成完整的结果
• 任务规划：自动生成任务清单并按步骤执行

OpenManus的诞生

就在Manus邀请码炒得火热的时候，开源界的清流出现了——OpenManus。

项目特点

• 快速开发：仅耗时三个小时就复刻了Manus的核心功能
• 社区反响：开源一天就斩获了3.7K+ Star，受到开发者热捧
• 项目地址：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
• 开发团队：由MetaGPT核心贡献者团队开发，技术实力雄厚
• 开源精神：打破邀请码壁垒，让所有开发者都能免费使用

技术原理

OpenManus采用了与Manus类似的技术方案：

• 爬虫技术：用于获取外部信息和数据
• 大模型API：整合多种大模型API，如OpenAI、Claude、DeepSeek等
• 工作流管理：实现任务的分解和步骤执行
• 多Agent协作：模拟Manus的多Agent协同工作模式

核心优势

• 完全开源：代码公开透明，可自由修改和扩展
• 无需邀请码：任何人都可以直接部署使用
• 高度可定制：开发者可以根据自己的需求进行定制
• 支持多种模型：不局限于单一模型，可根据需要选择
• 部署简单：支持本地环境搭建，部署流程清晰

OpenManus vs Manus 详细对比

对比分析

1. 开源性与可访问性

• OpenManus：完全开源，任何人都可以免费获取和使用，无需邀请码
• Manus：闭源项目，采用邀请制，邀请码被炒到天价，普通用户难以获取

2. 技术实现

• OpenManus：采用与Manus类似的技术方案，技术壁垒不高
• Manus：同样采用爬虫+大模型API的方案，但对工作流程进行了更多优化

3. 部署与使用

• OpenManus：需要本地搭建开发环境，对技术有一定要求
• Manus：云端服务，使用简单，但依赖网络连接

4. 扩展性与定制化

• OpenManus：作为开源项目，高度可扩展和定制化
• Manus：作为商业产品，扩展性和定制化有限

5. 数据隐私

• OpenManus：本地处理数据，隐私可控
• Manus：云端处理数据，隐私保护存疑

6. 社区支持

• OpenManus：活跃的开源社区，持续改进
• Manus：商业支持，可能提供更专业的技术支持

选择建议

OpenManus使用方法

环境搭建

OpenManus的部署非常简单，只需要几个步骤即可完成环境搭建。

1. 安装Miniconda

Miniconda是一个轻量级的Python环境管理工具，我们需要它来创建和管理虚拟环境。

下载地址：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#windows-installers

安装步骤：

• 下载对应系统版本的Miniconda安装包
• 双击安装包，按照提示完成安装
• 安装完成后，打开命令提示符或PowerShell

2. 创建虚拟环境

使用conda创建一个专门的虚拟环境，避免与其他项目冲突。

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# 创建虚拟环境，指定Python版本为3.12
conda create -n open_manus python=3.12

# 激活虚拟环境
conda activate open_manus

3. 克隆项目代码

从GitHub上克隆OpenManus项目代码。

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# 克隆项目
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git

# 进入项目目录
cd OpenManus

4. 安装依赖库

安装项目所需的第三方依赖库。

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# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

配置设置

1. 生成配置文件

根据模板生成配置文件。

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# 复制配置文件模板
cp config/config.example.toml config/config.toml

2. 配置API密钥

编辑配置文件，填入你的大模型API密钥。

配置文件路径：config/config.toml

配置内容：

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# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"  # 模型名称
base_url = "https://api.openai.com/v1"  # API基础URL
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096  # 最大令牌数
temperature = 0.0  # 温度参数，控制输出的随机性

# 可选特定 LLM 模型配置
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥

3. 支持的模型

OpenManus支持多种大模型API，你可以根据自己的需求和可用的API进行配置：

• OpenAI：gpt-4o, gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo等
• Claude：Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus等
• DeepSeek：DeepSeek-VL, DeepSeek-R1等
• Qwen：Qwen VL Plus等

运行OpenManus

1. 启动项目

配置完成后，你可以运行OpenManus来执行任务。

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# 运行OpenManus
python main.py

2. 使用示例

示例任务：深度调研Manus相关信息，并生成一个美观的HTML页面。

执行过程：

1. OpenManus会先分析任务需求
2. 制定工作流程和任务清单
3. 使用Google Search搜索Manus的相关信息
4. 收集和整理信息
5. 分析和总结信息
6. 生成HTML页面

执行效果：

• 自动搜索和收集信息
• 智能分析和整理内容
• 生成美观的HTML页面
• 整个过程无需人工干预

高级配置

1. 自定义工作流

如果你是开发者，可以根据自己的需求自定义工作流程：

• 修改workflows目录下的工作流定义
• 添加新的Agent和任务类型
• 调整任务执行顺序和逻辑

2. 优化性能

• 模型选择：根据任务类型选择合适的模型
• 参数调整：调整温度、最大令牌数等参数
• 并行处理：对于支持并行的任务，启用并行处理
• 缓存设置：启用缓存，减少重复计算

常见问题及解决方案

1. 依赖安装失败

• 解决方法：
  • 确保网络连接正常
  • 使用国内镜像源：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 检查Python版本是否为3.12

2. API密钥配置错误

• 解决方法：
  • 确保API密钥格式正确
  • 检查API密钥是否有效
  • 确认base_url设置正确

3. 运行时出现权限错误

• 解决方法：
  • 确保以管理员权限运行命令提示符
  • 检查文件和目录权限

4. 搜索功能无法使用

• 解决方法：
  • 确保网络连接正常
  • 检查是否需要设置代理
  • 验证搜索引擎API配置

5. 生成结果质量不佳

• 解决方法：
  • 尝试使用更高级的模型
  • 调整提示词和参数
  • 优化工作流程

使用技巧

• 任务描述：提供详细、清晰的任务描述，帮助OpenManus更好地理解需求
• 模型选择：根据任务类型选择合适的模型，平衡性能和成本
• 工作流程：对于复杂任务，考虑分阶段执行，提高结果质量
• 结果验证：由于大模型可能产生幻觉，建议对生成结果进行验证
• 持续优化：根据使用体验，不断调整配置和工作流程
• 社区贡献：如果发现问题或有改进建议，欢迎向开源社区贡献代码

技术细节

• 爬虫技术：使用Python的爬虫库获取外部信息
• 大模型集成：通过API调用多种大模型
• 工作流引擎：实现任务的分解、调度和执行
• 多Agent架构：模拟多个专业Agent协同工作
• 结果整合：将分散的信息整合成完整的结果

OpenManus的使用方法相对简单，只要按照上述步骤操作，就可以成功部署和使用这个开源的AI工作流工具。

实测案例

开发团队

OpenManus的开发团队来自于MetaGPT的核心贡献者，技术实力雄厚。

实测视频

Jiayi Zhang上传了一段OpenManus的实测视频，展示了它的实际工作效果。

测试任务：

深度调研和Manus这个Agent有关的信息，自己整理信息，然后写一个新闻html页面介绍它，你写的html应该尽可能美观。

执行过程：

1. 任务分析：OpenManus首先分析任务需求，明确目标
2. 工作流规划：制定详细的工作流程和任务清单
3. 信息搜索：使用Google Search搜索Manus Agent的相关信息
4. 信息整理：收集和整理搜索到的信息
5. 内容分析：对信息进行深度分析和总结
6. 结果生成：生成美观的HTML页面

与Manus的对比

相似之处：

• 都采用爬虫+大模型API的技术方案
• 都能执行多步骤的复杂任务
• 都能生成结构化的输出结果

不同之处：

• 工作流优化：Manus针对不同任务做了专门的优化，固定了工作流程
• 执行细节：Manus会先定好todo列表，然后按照流程执行
• 用户体验：Manus作为商业产品，用户体验可能更好
• 可访问性：OpenManus开源免费，无需邀请码

潜在问题

1. 大模型幻觉

• 问题：大模型的输出结果存在幻觉，多步骤调用可能会放大这个问题
• 影响：最终生成的结果可信度可能受到影响
• 解决方案：
  • 对关键信息进行验证
  • 使用多个信息源交叉验证
  • 优化提示词，减少幻觉产生

2. 执行效率

• 问题：多步骤执行可能会比较耗时
• 解决方案：
  • 优化工作流程
  • 启用并行处理
  • 合理选择模型

3. 资源消耗

• 问题：反复调用大模型API可能会产生较高的费用
• 解决方案：
  • 合理设置模型参数
  • 启用缓存机制
  • 选择合适的模型

常见问题

1. OpenManus和Manus有什么区别？

• 开源状态：OpenManus完全开源，Manus闭源
• 价格：OpenManus免费，Manus需要邀请码且被炒到天价
• 部署方式：OpenManus本地部署，Manus云端服务
• 定制化：OpenManus高度可定制，Manus有限定制
• 技术实现：两者技术原理相似，但Manus对工作流程优化更多

2. OpenManus的技术壁垒高吗？

不高。OpenManus采用爬虫+大模型API的技术方案，技术壁垒主要在于对工作流程的优化和整合，而非核心技术创新。

3. OpenManus需要什么技术环境？

• Python 3.12
• Conda虚拟环境
• 大模型API密钥（如OpenAI API）
• 网络连接（用于搜索和API调用）

4. OpenManus的执行结果可信度如何？

由于使用了大模型，OpenManus的执行结果可能存在幻觉问题。建议对关键信息进行验证，尤其是涉及事实性内容的部分。

5. 如何优化OpenManus的执行效果？

• 提供详细、清晰的任务描述
• 选择合适的大模型
• 调整模型参数
• 对复杂任务分阶段执行
• 启用缓存机制

6. OpenManus支持哪些大模型？

OpenManus支持多种大模型API，包括：

• OpenAI：gpt-4o, gpt-4-turbo, gpt-3.5-turbo等
• Claude：Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus等
• DeepSeek：DeepSeek-VL, DeepSeek-R1等
• Qwen：Qwen VL Plus等

7. OpenManus的部署难度如何？

OpenManus的部署难度中等，需要一定的技术基础：

• 熟悉Python环境配置
• 了解命令行操作
• 能够获取和配置大模型API密钥

8. OpenManus的未来发展如何？

作为一个开源项目，OpenManus的未来发展取决于社区的参与和贡献：

• 可能会持续改进工作流程
• 可能会支持更多的大模型和功能
• 可能会发展出更完善的生态系统

小结

OpenManus是一个非常有意义的开源项目，它打破了Manus邀请码炒到天价的局面，让所有开发者都能免费使用类似Manus的功能。

项目亮点

• 开源免费：完全开源，无需邀请码，免费使用
• 技术透明：代码公开，技术原理清晰
• 快速部署：部署流程简单，易于上手
• 功能强大：复刻了Manus的核心功能
• 扩展性强：支持多种大模型，高度可定制
• 社区活跃：开源一天就斩获3.7K+ Star，社区支持积极

技术价值

• 学习资源：为AI开发者提供了学习AI工作流工具的优秀参考
• 技术验证：验证了爬虫+大模型API技术方案的可行性
• 开源精神：展现了开源社区的力量，打破商业壁垒
• 创新思路：为AI工具的发展提供了新的思路

适用人群

• 开发者：可以学习和定制OpenManus
• 技术爱好者：可以体验AI工作流工具的魅力
• 研究人员：可以用于辅助研究工作
• 内容创作者：可以用于辅助内容生成
• 对Manus感兴趣的用户：无需邀请码即可体验类似功能

未来展望

• 功能完善：随着社区的参与，OpenManus的功能会不断完善
• 生态发展：可能会发展出更丰富的插件和扩展
• 技术创新：可能会在工作流优化、模型选择等方面进行创新
• 行业影响：可能会影响AI工具的发展方向，推动更多开源项目的出现

最终建议

• 尝试使用：如果你对AI工作流工具感兴趣，不妨尝试部署和使用OpenManus
• 参与贡献：如果你是开发者，可以考虑为OpenManus项目贡献代码
• 理性看待：认识到OpenManus的局限性，合理使用其功能
• 持续关注：关注项目的发展，了解最新的功能和改进

OpenManus的出现，再次证明了开源社区的力量。它不仅打破了Manus的邀请码壁垒，也为AI工具的发展提供了新的思路。相信在开源社区的共同努力下，OpenManus会不断完善和发展，为更多人带来价值。

我是土叔，我们下期见！

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