“开源永存。”这是MetaGPT研究员、OpenManus合作者向劲宇在面向时代财经等的分享中，留下的结束语。

近一周来，全球首款通用AI智能体——Manus爆火，成为科技圈持续热议的话题。与此同时，国内初创公司DeepWisdom的MetaGPT团队仅用3小时便复刻出OpenManus，开源社区CAMEL-AI团队也迅速复刻出Manus通用智能体OWL，这显示Agent（智能体）的门槛并非高不可攀。这些复刻浪潮向外界传递了一个信息：AI Agent的普及正在加速。

Manus的“护城河”究竟有多深？Agent赛道的终极竞争力是什么？业内普遍认为“2025年有望成为AI Agent爆发元年”，但这个赛道仍面临诸多待解难题。

近日，OpenManus核心作者向时代财经分享了背后的故事，并给出了他们对Agent的理解。3小时复刻Manus的团队由00后挑大梁，他们判断复刻一个Manus开源版本并不难。MetaGPT研究员、OpenManus核心作者梁新兵迅速响应，带领团队讨论了Manus的产品形态和技术路线，并决定加班赶出开源版本。发布不到1天，该项目已在GitHub上收获了7000多颗星星。

Manus是一款基于AI核心模型开发的AI Agent，它以大语言模型为核心，叠加规划、记忆、工具调用等功能，通过解决任务逻辑连贯性问题完成跨系统任务。MetaGPT团队解构分析Manus，认为它是一个多智能体系统，通过规划工具形成线性结构的计划，然后顺序执行任务，动态分配给相应的Agent。Agent在执行任务时，以ReAct循环形式调用工具完成每个任务。

MetaGPT团队通过极简的Agent框架，实现了可插拔的工具和提示词组合，关键在于提示词引导和工具使用。他们的工作是把抽象做得更干净，提供丰富的工具集合，支持多种Agent通过装备工具集灵活扩展在不同场景下的能力。规划能力在此中尤为重要，OpenManus继承了Manus的规划优势。

MetaGPT团队分享的OpenManus工作流程图展示了其工作流程。谈及OpenManus后续工作，梁新兵表示将从增强规划能力、引入标准化评测、拓展模型适配、实现容器化部署等方面提升效果。

关于OpenManus是否能超越Manus，梁新兵表示，目前OpenManus效果还很有限，前期目标达到原始Manus的相同效果，后续将依靠庞大的开源社区不断优化。Manus能一键帮用户做旅行规划、股票分析等工作，涵盖多个领域，其表现令人惊艳。但MetaGPT团队和CAMEL-AI团队的复刻让“Manus缺乏技术壁垒”的质疑声不断。

据此前媒体报道，Manus的模型能力来自Anthropic的Claude。有市场人士认为，随着大模型能力增强，大模型将内化更多工具链功能，未来大模型或能独立实现Manus期望的效果。AI领域的投资人士也表达了类似观点，认为大模型公司可能会内置这些Agent。

Agent诞生的必要前提是基座模型性能提升，Manus能最先跑出来，一方面是因为推理模型技术取得进展，另一方面是Manus创作团队实力强，非常懂用户需求，且在功能实现上做得很好。MetaGPT团队也基于多年技术积累实现了复刻。Manus团队的核心理念“更少的结构，更多的智能”体现在产品特性上，让用户体验更为出色。

“2025年有望成为AI Agent元年”是行业共识。开源证券指出，大模型性能提升与成本降低，以及能在消费级显卡部署，为AI大规模应用落地打下坚实基础。华泰证券亦指出，Manus AI底层由多模型驱动，有效满足了Agent交互过程中的规划、自主、准确三大核心需求，标志着Agent应用进入工程化落地关键阶段。

但AI Agent仍面临大模型幻觉、规划、记忆、工具调用等难点有待解决。在规划方面，取决于模型本身能力提升和外部结构辅助。在工具上，OpenManus目前使用现有开源工具，未来或增加Agent自己创建工具的能力。记忆环节上，处理复杂、长程任务时如何压缩上下文并存储到记忆中，具有挑战性。降本增效是应用厂商首要考虑的问题，Manus单任务成本2美元，对很多用户来说仍难接受。

AI Agent领域的核心竞争力何在？洪思睿认为，Agent商业化的重要比拼在于将真实场景中的任务和效果做到极致。她展望Agent的未来，认为多智能体的商业前景明确且强烈，例如代码生成等场景，用户付费意愿较高。Manus的爆火加速了AI Agent的科普，吸引了潜在用户群，提升了行业信心。

（文章来源：时代财经）