Manus的开源替代者之一：OpenManus通用AI智能体框架解析及产品试用

引言

在AI智能体领域，Monica团队近期发布的Manus被誉为全球首个通用型AI智能体。该项目推出后迅速爆红，邀请码一号难求，随之而来的是各路开发者快速构建了众多类似的开源替代方案。其中，MetaGPT团队的5位工程师仅用3小时就开发完成了一个开源版本——OpenManus，短短几天时间便获得超过3万的GitHub星标，再次引发行业广泛关注。本文将深入解析OpenManus的核心技术原理、架构设计和实际使用体验，带领读者一起探索这个备受瞩目的开源AI智能体框架。

OpenManus项目全面概述

OpenManus是一个完全开源的通用AI智能体框架，其核心理念是"No fortress, purely open ground"（无堡垒，纯开放之地）。

项目核心特点：

完全开源，无需任何邀请码即可立即使用
支持多种复杂任务类型的智能处理
提供强大的浏览器自动化能力
内置Python代码执行环境
实现了高效的多智能体协作流程
提供丰富且可扩展的工具调用机制

OpenManus的核心技术原理

精心设计的架构体系

OpenManus采用了高度模块化、分层的架构设计，大量运用了面向对象的设计模式和最佳实践。系统按照模块职责清晰划分为多个功能层次：

应用层：主入口和运行文件（main.py、run_flow.py等）
智能体层：实现各种代理的核心行为（app/agent/）
工具层：提供各种功能工具的实现（app/tool/）
基础设施层：配置管理、日志系统、LLM接口等

项目目录结构清晰直观：

app/：核心应用代码
- agent/：各类智能体实现（Manus、Browser、Tool call等）
- tool/：工具集合实现（Python执行器、浏览器操作、文件处理等）
- flow/：多智能体协作的流程管理系统
- prompt/：存储系统提示模板和指令集
config/：配置文件目录
examples/：示例代码和使用案例
workspace/：工作区文件夹，用于存储智能体生成的所有文件

OpenManus的工作流程详解

OpenManus的工作流程主要遵循"plan->action->review->action->review…"的循环模式，直到触发结束条件。具体流程如下：

用户输入处理阶段：
- 用户输入prompt后，系统自动创建智能体实例并传递用户指令
- 智能体将用户输入存储到内部记忆系统（Memory）中
任务计划制定阶段：
- 专门的规划智能体调用LLM针对prompt进行系统化的任务拆分
- 将复杂问题科学地拆解成一系列逻辑连贯的子任务序列
思考与行动循环阶段：
- 思考（Think）：分析当前状态和历史记录，智能选择最合适的工具
- 行动（Act）：精确执行选定的工具完成特定任务
- 观察（Observe）：全面收集工具执行的所有结果数据
- 更新记忆：将执行结果记录到内部记忆系统
结果输出阶段：
- 当满足终止条件（达到最大步数或任务完成标志）时，返回完整结果给用户

以下是OpenManus核心工作流程的详细流程图：

OpenManus智能体工作流程图

核心代码实现解析

在agent/planning.py文件中，OpenManus通过以下关键代码创建初始任务计划：

async def create_initial_plan(self, request: str) -> None:"""Create an initial plan based on the request."""logger.info(f"Creating initial plan with ID: {self.active_plan_id}")messages = [Message.user_message(f"Analyze the request and create a plan with ID {self.active_plan_id}: {request}")]self.memory.add_messages(messages)response = await self.llm.ask_tool(messages=messages,system_msgs=[Message.system_message(self.system_prompt)],tools=self.available_tools.to_params(),tool_choice=ToolChoice.AUTO,)# ... 后续处理代码

而在agent/toolcall.py文件中，实现了智能体思考和行动的核心功能：

async def think(self):"""Process current state and decide next actions using tools"""# ... 让LLM智能选择最合适的工具执行任务response = await self.llm.ask_tool(messages=self.messages,system_msgs=[Message.system_message(self.system_prompt)]if self.system_promptelse None,tools=self.available_tools.to_params(),tool_choice=self.tool_choices,)# ... 后续处理代码async def act(self):"""Execute tool calls and handle their results"""# ... 调用具体的工具执行任务for command in self.tool_calls:result = await self.execute_tool(command)# ... 后续处理代码

OpenManus详细安装与使用指南

安装OpenManus环境

OpenManus提供了两种便捷的安装方法，强烈推荐使用uv方式进行安装。

方法一：使用conda环境管理

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
pip install -r requirements.txt

方法二：使用uv包管理工具（推荐方式）

本文测试环境为Windows 11系统，因此下面脚本使用的是Windows PowerShell命令。不过Linux/macOS用户也可参考注释中的对应命令。

# 安装uv工具
# Linux/macOS系统使用：
# curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# Windows PowerShell使用：
iwr -useb https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex# 安装OpenManus项目
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
uv venv --python 3.12
# source .venv/bin/activate  # Unix/macOS系统使用
.venv\Scripts\activate # Windows系统使用
uv pip install -r requirements.txt# 安装浏览器自动化工具（可选但推荐）
playwright install

为什么强烈推荐使用uv？

uv是一款现代化的Python包管理工具，相比传统的pip和conda，它具有以下显著优势：

极速安装效率：uv采用Rust语言编写，安装依赖包的速度比传统pip快5-10倍
智能依赖解析：uv能更准确地解析和处理复杂的依赖关系网络
并行下载与安装：uv支持多线程并行下载和安装包，大幅提高配置效率
高效缓存机制：uv拥有更智能的缓存策略，有效减少重复下载
一体化虚拟环境管理：uv集成了虚拟环境创建和管理功能
最小化依赖冲突：uv的先进依赖解析算法可以有效减少依赖冲突问题

对于大型复杂项目如OpenManus，使用uv可以显著减少环境配置时间，并有效降低依赖冲突的风险。

配置OpenManus连接大语言模型

OpenManus需要正确配置LLM API才能正常使用。详细步骤如下：

创建个人配置文件：

cp config/config.example.toml config/config.toml

编辑config/config.toml添加您的API密钥和自定义设置：

# 全局LLM配置
[llm]
model = "gpt-4o"  # 默认使用OpenAI的gpt-4o模型
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为您的OpenAI API密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

值得特别注意的是，虽然官方文档默认推荐使用OpenAI的gpt-4o模型，但只要遵守OpenAI接口协议规范的其他API服务商也完全可用。在本文测试中，我成功将配置更换为常用的API供应商OpenRouter，并成功调用了目前Agent能力最强的大语言模型Claude 3.7 Sonnet。

只需按照下面的示例修改配置文件中的相关参数即可轻松完成替换：

[llm]
model = "anthropic/claude-3.7-sonnet"        # 使用的大语言模型
base_url = "https://openrouter.ai/api/v1"  # API服务端点URL
api_key = "sk-or-..."  # 替换为您的OpenRouter API密钥
max_tokens = 8192                           # 响应中的最大token数量
temperature = 0.0                           # 控制生成结果的随机性

OpenManus实战测试与效果展示

安装配置完成后，只需执行一行简单命令即可立即运行OpenManus：

python main.py

为了与原版Manus的运行效果进行直观对比，我在Manus上选取了一个Tesla股票分析案例作为测试基准。如下图所示，Manus通过系统规划、数据搜集、综合分析等一系列步骤，最终生成了一份完整的专业分析报告。

Manus生成的Tesla股票分析报告示例

因此，在OpenManus的命令行交互界面中，我输入了完全相同的指令：“帮我做一下Tesla的股票投资分析报告，以Markdown格式输出”。随后，OpenManus立即开始执行任务规划，自动启动浏览器搜集相关资料，最后成功撰写了一份结构完整的专业分析报告。

下图展示了OpenManus工作过程的实时截图，可以清晰看到OpenManus自动打开了浏览器并主动搜集Tesla相关财务数据和市场信息：

OpenManus智能体工作场景实录

最终，OpenManus按照用户要求将分析结果以Markdown格式保存到了workspace目录下。我使用Markdown Preview Enhanced插件在Cursor编辑器中打开了生成的文件，效果如下图所示。不难发现，OpenManus生成的报告在结构组织和内容质量上与原版Manus的效果高度相似。

OpenManus生成的Tesla股票分析报告

OpenManus多模型性能测试与成本分析

借助OpenRouter的灵活接口，我得以自由切换不同大语言模型来执行相同的股票分析任务。下面是详细的测试结果记录：

GPT-4o测试：
- 实验结果：20步操作后卡死，重复困在某个特定步骤上
- 任务完成情况：任务未能成功完成
- API调用成本：0.6美元
Claude 3.7 Sonnet测试：
- 实验结果：仅用17步顺利完成所有任务
- 任务完成质量：生成的分析报告专业度高，内容丰富
- API调用成本：0.912美元
Gemini Flash 2.0测试：
- 实验结果：同样用17步完成全部任务
- 任务完成质量：生成的报告质量一般，部分分析深度不足
- API调用成本：仅需0.028美元，极具成本优势

需要说明的是，20步操作是OpenManus的默认最大尝试步数限制。通过以上对比测试可以清晰看出，OpenManus与不同大语言模型的适配效果存在明显差异。即便是高端的GPT-4o模型也不能保证每次都能成功执行完整流程，而Claude 3.7 Sonnet在任务完成效率和输出质量上表现最为出色，但成本也相对较高。从性价比角度考虑，Gemini Flash 2.0虽然输出质量稍逊，但其极低的调用成本使其成为预算有限场景下的理想选择。