三大开源Manus复刻项目全景解析

主要观点总结

本文主要介绍了三支开源力量OWL、OpenManus和OpenHands在AI Agent领域的技术突破和贡献。它们分别代表了不同的技术方向，如性能优化、模块化架构和全栈功能覆盖。文章还涉及这些开源项目的核心技术、优势、挑战以及未来发展方向。

关键观点总结

关键观点1: OWL的核心优势是性能天花板，采用Ubuntu容器化架构，实现秒级启动隔离环境，支持跨平台数据挂载。

OWL通过GAIA Benchmark 57.7%的成绩验证了其复杂任务处理能力，并具备自动生成todo.md规划文档、知识召回等功能。挑战在于稳定性问题和成本黑洞。

关键观点2: OpenManus以模块化架构的闪电战为核心，三小时内完成核心系统重构。

该项目采用基因溯源、实时思维链追踪等技术，支持模型热插拔，并提供开发者实战指南。核心团队由DeepWisdom算法研究员和MetaGPT核心贡献者联合开发。挑战在于安全防护机制待完善和前端可视化缺失。

关键观点3: OpenHands致力于让AI代理成为全栈开发者，拥有Docker沙箱运行时和三层镜像构建体系。

该项目支持资源配额控制、操作审计日志和环境快照回滚，提供插件化扩展能力。典型应用场景包括基础脚本开发、全栈应用构建和智能重构与调试。挑战在于稳定性问题、成本黑洞和学习曲线。

文章预览

架构师（JiaGouX） 我们都是架构师！ 架构未来，你来不来？ 引言：当邀请码遇上开源利刃 Manus的封闭生态与天价邀请码，意外点燃了开源社区的创造力之火。 今天，三支技术团队以截然不同的路径，撕开了AI Agent领域的技术黑箱——这场看似“复刻”的运动，实则是开源力量对垄断式创新的集体反击。 一 、 MetaGPT/OpenManus：模块化架构的闪电战 核心战绩 : 3小时完成核心系统重构 GitHub:  mannaandpoem/OpenManus https://github.com/mannaandpoem/OpenManus 技术架构解析 三重代理协作 ： 主代理（Conductor） ：需求理解与任务分发 规划代理（Planner） ：将“撰写市场报告”拆解为数据采集→清洗→分析→可视化四阶段 工具代理（Executor） ：精准调用15+工具（见下表） 工具类目 典型能力 风险提示 PythonExecute 执行系统命令/文件操作 无沙箱防护，慎用rm -rf BrowserControl 自动 ………………………………