一群00后程序员仅用三小时成功复刻了Manus，推出开源版OpenManus，其高效执行力与创新思维令人赞叹。
核心看点
最近两天，Manus 的快速破圈已成为业界热议的话题。
不可否认，这是一份极具创造力的工作成果，团队展现出的创新能力令人振奋，为整个AI Agent行业注入了新的活力。
然而，面对邀请码一码难求的现状，团队萌生了一个大胆的想法：既然等不到官方邀请，不如自己动手开发一个开源版本？
于是，在和同事简单交流后，大家一拍即合，饭后立即返回公司，一鼓作气花了三个小时，完成了OpenManus的初版。
目前，OpenManus已支持在你的本地电脑上执行多种任务，包括网页浏览、文件操作、代码编写等。需要注意的是，Manus依赖于云端电脑，使用了更复杂的工具链和专用训练模型，流程设计更为精细；而OpenManus则让AI Agent直接操作你的本地电脑，这种透明性和可观察性极具价值——用户可以直观地看到Agent的决策过程与思考方式。
技术细节解析
从技术架构来看，OpenManus采用了经典的ReAct模式。该模式的优势在于，Agent能够基于当前状态持续做出决策，上下文管理和记忆维护自然流畅，无需额外设计复杂的存储系统。相比之下，Manus使用了Plan机制进行任务规划，而OpenManus目前也已初步集成Plan与ReAct的融合能力，正在调试优化中。有趣的是，你也可以通过调整System Prompt，让OpenManus养成记录文档和Todo List的习惯——期待大家探索更多创意玩法。
具体来说，OpenManus主要依赖以下四个核心工具：
- PythonExecute：执行Python代码，与操作系统交互，完成文件管理、数据处理、自动化脚本等。
- FileSaver：将文件保存到本地，支持txt、python、html等多种格式。
- BrowserUseTool：打开、浏览并控制你的浏览器。
- GoogleSearch：实现网络信息检索。
当然，相比之下，Manus拥有更丰富的工具集和更优的工具编排能力，OpenManus当前提供的是基础功能版本。
在模型选择方面，使用Claude-3.5-Sonnet或Claude-3.7-Sonnet可获得最佳执行效果。OpenManus是一个单Agent系统，你可以自由更换其他模型。而Manus可能涉及多Agent系统及多个团队自研的后训练模型，复杂度不在同一量级。
写在最后
以上便是三个小时内诞生的成果。希望这个开源项目能为大家带来探索的乐趣——不过要小心，Agent可能会把你的电脑搞乱喔。
实测展示
实测一：搜索Manus Agent的相关信息和报道，生成一个美观的汇总报告HTML页面。
实测二：编写一个HTML版本的贪吃蛇游戏。