教你破解Manus，我们真的需要等待邀请码吗？

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一、Manus的技术内幕

还记得上周四那个横空出世的Manus演示视频吗？当我看到它能够自动规划任务、搜索网页、编写代码、创建报表，甚至制作一份带有交互式图表的特斯拉分析报告时，我的第一反应是："这可能是新一代AI应用的范式转变。"

但是，它真的像传说中那样神秘吗？

就在几个小时前，X平台上的一位开发者jian用一个简单的命令成功"越狱"了Manus系统：

这个简单的越狱揭示了几个重要事实：

Manus并非使用独立研发的模型，而是基于Claude Sonnet构建，并整合了一些Qwen微调版本

系统配备了29种工具，覆盖从网页浏览到代码执行的多种任务

核心组件之一是开源项目browser_use（用于浏览器自动化控制）

每个用户会话都在隔离的沙箱环境中运行，确保安全性

对此，Manus联合创始人季逸超在社交媒体上回应："实际上并没有那么复杂...没有开源社区，Manus就不存在。"

作为行业观察者，我看到的不仅是一个产品被"破解"，更是技术封闭与开放之间永恒的较量。

好家伙，原来Manus的基座模型居然是Claude 3.5，这里不得不再吹一波，Claude 真NB！

二、三大开源"平替"

正如我常与粉丝们分享的那样——当技术的底层原理被理解后，复制只是时间问题。

在Manus刷屏的同时，开源社区迅速行动起来。三个强大的开源项目横空出世，它们不仅复刻了Manus的核心功能，更揭示了实现自主Agent的技术路径。

我花了整整两天时间研究这些项目，甚至亲自部署测试，以下是我的真实体验和技术分析：

OpenManus：MetaGPT团队的闪电战

"这可能是我见过的最快开源复刻速度"——这是我在测试OpenManus后的第一感受。

MetaGPT团队仅用了"晚餐后3小时"就复刻了Manus的核心功能。作为一个技术人，我必须说这速度令人震撼。但当我深入研究其代码后发现，这并非凭空创造，而是基于他们长期积累的200多个预制组件。

我亲自测试了OpenManus，用它完成了一个市场分析报告。虽然UI没有Manus那么精美，但核心功能一应俱全：

系统立即开始规划任务，分解为数据收集、市场分析、竞争对手研究等子任务，并按顺序执行。最让我惊喜的是，每个思考步骤都可视化展示，让我第一次"看见"了AI的思考过程。

对于经常需要做数据分析的我来说，这简直是工作流程的革命！

OWL：学术实力派的性能标杆

如果说OpenManus关注的是功能复现，那么CAMEL-AI团队的OWL则更注重性能突破。

在GAIA基准测试（衡量AI助手实际解决问题能力的权威测试）中，OWL达到了57.7%的成绩，甚至超越了HuggingFace的Open Deep Research（55.15%）。

我尝试让OWL帮我查询GitHub仓库信息和伦敦电影放映信息，体验流畅度令人惊讶。特别是它的记忆增强系统，能够记住之前的对话内容并建立长期记忆，让交互更加自然。

作为一个经常需要进行复杂调研的内容创作者，我最欣赏OWL的六步工作流：

启动Ubuntu容器（建立隔离工作环境）

知识召回（联系上下文信息）

连接数据源（整合各类信息）

数据动态挂载（灵活处理不同格式）

智能生成todo.md（自动规划任务）

调用工具链执行任务

这种结构化的工作方式，正是我们人类专业工作者解决复杂问题的方式！

OpenHands：全栈开发的野心之作

第三个引起我注意的是OpenHands项目，它与其他两个项目的最大区别在于其明确定位——"让AI代理成为全栈开发者"。

作为一个经常需要协调技术团队的内容创作者，我对OpenHands的实际应用场景特别感兴趣。它采用三层镜像构建体系，支持资源配额控制、操作审计和网络白名单，这些都是企业级应用所必需的安全特性。

最令我震惊的是它的一键部署能力：

就这一行命令，我在5分钟内就架设了一个全功能的AI Agent系统！尽管在复杂任务上的稳定性还有待提高（约17%的崩溃率），但对于快速原型开发来说已经足够实用。

三、揭秘自主Agent的核心技术架构

通过深入分析这些开源项目和Manus本身，我终于理解了自主Agent的核心技术架构。作为一个非技术背景但深耕AI内容领域的创作者，我想用最通俗的语言与大家分享这些发现。

三大核心模块的协同运作

就像一个高效的团队需要不同角色协作一样，自主Agent也由三个核心模块组成：

规划模块（Planning）：相当于团队的项目经理，负责理解需求、分解任务和制定计划。Manus使用的很可能是Deepseek-r1模型来处理这部分工作。

记忆模块（Memory）：就像团队的知识库，记录历史经验和上下文信息。通过短期记忆（最近5轮对话）和长期记忆（向量数据库）的结合，实现了91%的信息召回率。

工具使用模块（Tool Use）：相当于团队的执行者，负责调用各种工具完成具体任务。从浏览器控制到代码执行，再到文件处理，这些都是AI实现自主行动的"手"。

我经常和其他人一起协作创作维护公司知识库，这种架构让我联想到我们的工作流程：我管理者制定计划，编辑团队维护知识库，技术人员执行具体工作。AI Agent正在模拟人类团队的协作模式！

Multi-Agent协作：分工与协同

更让我惊讶的是，现代Agent不再是单一实体，而是多个专业化Agent的协作网络：

主代理（Conductor）：统筹全局，协调各个专业团队

规划代理（Planner）：负责将复杂任务分解为可执行步骤

工具代理（Executor）：专注于调用各种工具完成具体操作

这种分工极大提高了系统处理复杂任务的能力。根据资料显示，这种协作架构使复杂任务的自动完成率从70%提升到了94%。

作为内容创作者，我立刻想到了这对我们行业的影响：如果AI能模拟团队协作，那么单人创作者的生产力可能获得质的飞跃！

沙箱环境

Agent系统的另一个核心技术是沙箱隔离执行环境。在测试过程中，我发现所有这些系统都采用了Docker容器或类似技术来创建隔离环境，使AI能够安全地执行代码和系统命令：

这种设计解决了一个关键问题：如何让AI有足够的自由去执行任务，同时又不会造成安全风险？

我之前在研究其他AI产品时，发现它们大多处于两个极端——要么功能受限但安全，要么功能强大但存在风险。Manus及其开源替代方案的价值在于，它们找到了安全与自由之间的平衡点。

四、开源VS闭源

作为一个爱好数据与对比分析的内容创作者，我不禁好奇：这些开源替代品与Manus相比如何？经过实际测试和资料整理，我做了一个对比表：

这张表格揭示了一个令我深思的现实：在某些关键指标上，开源替代品已经与Manus相当，甚至在特定场景下更具优势。

作为一个长期关注AI工具发展的内容创作者，我不得不说，开源才能走得更远！这意味着，我们不必被邀请码束缚，同样可以获得前沿AI Agent的体验和生产力提升。

五、我的实战体验：AI Agent如何改变我的工作流

作为一个资深AI玩家，我对生产力工具有着苛刻的要求。在过去一周，我用这些AI Agent完成了几项实际工作，体验可以用"颠覆性"来形容。

案例一：特斯拉股票分析

我让OpenManus帮我分析"2025年特斯拉股票趋势"。它自动搜索最新资讯，整理关键数据，最终生成了一份包含历史股价、行业对比，财报和发展方向的报告。整个过程用了约15分钟，而以前我至少需要一整天。

案例二：数据可视化

用OWL处理了一组复杂的用户增长数据。它不仅自动清洗了数据，还生成了带交互功能的可视化图表，最惊艳的是它还主动指出了数据中的异常点并给出可能的原因分析。这种"主动思考"的能力，让我看到了Agent与普通AI助手的本质区别。

案例三：内容创作协作

尝试用OpenHands协助我进行内容创作。我输入主题和大纲后，它自动调研背景资料，提供关键数据支持，甚至根据我的风格生成初稿。虽然最终内容仍需我调整，但准备工作的自动化大大提高了我的创作效率。

我的核心体会是：这些工具不是在取代我们，而是在放大我们的能力。当重复性工作被自动化后，我可以将更多精力投入到创意思考和价值判断上。

六、自主Agent的进化方向

经过这一周的深入研究和实践，我对AI Agent的未来发展有了更清晰的洞见。作为一个既懂技术又懂内容的创作者，我认为自主Agent将沿着以下方向演化：

任务规划升级：从当前的线性流程向更复杂的DAG结构进化，能够处理多层次、多依赖的任务，就像一个经验丰富的项目经理。

模型协作优化：不同模型各司其职，轻量级模型负责基础交互，专业模型处理复杂推理，实现性能与资源的最佳平衡。

自主性增强：从被动执行指令向主动规划行动发展，在明确目标后，能够自主判断下一步行动，减少人工干预。

多模态交互：整合文本、图像、音频等多种输入输出形式，实现更自然的人机协作体验。

成本控制优化：通过模型蒸馏、结果缓存等技术降低API调用成本，使这些强大工具更加平民化。

作为内容创作者，我特别期待第3点和第4点的发展，它们可能彻底改变我们的创作流程和效率。

总结：拥抱开源，实现Agent自由

回顾整个Manus现象，我有一个深刻体会：技术封闭终将被开放打破，邀请码的高墙最终会被代码的浪潮冲垮。

从Manus横空出世到被"破解"，再到三个强大开源替代品的出现，整个过程不过短短几天时间。这再次证明，在技术世界中，创新的速度远超我们的想象。

对我们普通用户和内容创作者来说，这是一个极好的消息。我们不必焦虑地等待邀请码，不必支付高昂费用，同样可以体验AI Agent带来的生产力革命。

未来已来，只是尚未普及。而通过开源社区的力量，这个未来正加速向我们走来。

如果你对这些开源Agent项目有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽可能给大家提供帮助和指导。如果有实际使用心得，也欢迎分享出来，让我们共同探索AI Agent的无限可能！

参考资料：

OpenManus项目：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

OWL项目：https://github.com/camel-ai/owl

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

GAIA Benchmark评测数据(2024)

Manus技术分析报告