凌晨3点敲完代码，时复示第二天早上8点新增30多个朋友申请，开源在开源社区GitHub上迅速收获7000多颗星星——Manus爆红不到三天，时复示百褶裙做多久隶属于国内AI MetaGPTTAAgent初创公司DeepWisdom(深度赋智) 团队对产品进行了复制，开源并将产品Open Manus上传到开源社区。时复示

　　第一财经记者与MetaGPTT对话 团队，开源试图澄清技术复制的时复示底层逻辑，以及行业喧嚣背后的开源意义。 这一过程不仅反映了DepWisdom公司拥有的时复示技术沉淀，而且通过MetaGPTT反映了产品功能的开源复制 团队的视角肯定了Manus团队在规划、后训练、时复示互动方式等方面的开源投入。

　　。时复示理解复刻过程中的开源百褶裙做多久差异。

　　早在2023年，时复示MetaGPT 团队开始研究多智能体框架 GitHub 上开源相关代码，引起了社区的广泛关注。2024年10月，团队开始探索 Agent 提出Data的规划能力和工具使用能力 Interpreter等工作。

　　Manus走红后，MetaGPTAI算法研究员向金宇和MetaGPT算法研究员梁新兵讨论:能否直接做开源版？

　　在具体的产品属性上，OpenManus 它是Manus的多智能体框架，为开发者提供了一个快速启动和定制开发的平台，但向金宇并没有忘记提醒:目前Openmanus是demo级(演示版)，目前还没有GALA benchmark评估结果，效果可能一般。后续团队将进一步投资于Deepresearch和SWE(软件工程)的代码方向。

　　此前，Manus披露了GALA Benchmark 评估达到目前最佳水平（SOTA），超越OpenAI 的 Deep Research 等竞品。

　　向金宇推测，Manus团队本身已经实现了非常复杂的计划和后训练，才能像其demo一样提供良好的产品互动。当Manus面临效果不理想的问题时，也是一个行业问题，OpenManus暂时还没有达到很强的效果。

　　“爆品”可以在三小时内复制Manus，梁新兵告诉《中国商业新闻》，本质在于团队储备的技术积累，两个月前，团队一直在思考如何以简单优雅的形式呈现Agent形式。

　　从Manus和OpenManus披露的演示视频来看，两者都属于AI Agent 使用Multii产品-Agent(多智能体)架构可以将复杂任务分解为多个子任务，并分配给不同的Agent(智能体)。此外，两者都具有工具链集成属性，集成网络搜索、代码执行、文件处理等多种工具，以增强智能主体的功能。

　　相比之下，两者最大的区别在于OpenManus的开源属性。与Manus的技术架构不同，Openmanus产品团队直接在项目感谢中提到了去年Claude制造商Anthropic推出的computer-use，browser-use等YC投资项目。Openmanus作者张佳怡公开总结了产品结果和computer-use、基本的Agents，以及规划能力。

　　。将普及多智能体。

　　与其关注Manus刚出圈时的诸多噱头，不如关注Manus模式给行业发展带来的启示。

　　梁新兵认为，Manus让更多的普通人知道什么是智能体，放大了Multi-Agent的路径。

　　从发展历史来看，Multi-Agent概念雏形可以追溯到20世纪80年代，分布式人工智能概念的兴起。2017年以后，随着大型语言模型的成熟，AI Agent应用程序开始从理论转向现实，如AutoGPT 它的出现标志着人工智能 Agent的雏形诞生了。

　　2024年，微软、谷歌、苹果、OpenAI等厂商纷纷布局AI Agent市场。OpenAI于2025年1月发布了首款AI Agent产品Operator可以执行复杂的操作，如编写代码、预订旅行等，但目前每月只提供200美元 ChatGPT Pro 消费者提供服务方案。直到国内AI厂商Monica通过Manus让普通人第一次意识到Multi-Agent的概念，MetaGPT的开源产品才进一步揭开其神秘面纱。

　　AIGCLINK发起人、银行AI合作伙伴占冰强告诉记者，MetaGPT团队之前已经实现了Manus等产品类型，也是中国首批投资智能体研发的团队之一。

　　MetaGPT NLP/Agent研究员洪思瑞在交流中表示，在当前的行业发展状态下，通过大模型或Agent使用工具已不再新颖。随着人们越来越关注特定的产品和技术，该行业的技术困难在于，当许多类似的工具可以解决同样的问题时，如何让Agent做出更好的决策。此外，如果在使用过程中没有接入标准的工具接口，工具参数也可能出错，导致工具执行效果不理想。

　　在此背景下，通过选择和使用动态路由技术优化工具，通过知识增强和幻觉抑制提高决策可靠性，使用React、Chain-of-Thought（CoT）或 Tree-of-Thoughts（ToT）等待推理框架的帮助 Agent 更清晰地展示决策过程已成为一种可选的解决方案。

　　MCP协议(Model Context Protocol，目前，模型上下协议已成为行业的主流选项。所谓MCP，是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准协议，旨在统一大型语言模型（LLM）通信外部数据源和工具。通过标准化接口，LLM可以安全高效地访问外部资源，从而扩展其功能。

　　占冰强告诉记者，MCP本身可以完全兼容，主要看技术厂商是否愿意支持。目前，海外主流制造商已逐步进入，特别是在人工智能工具和开发平台领域，我相信国内制造商也将跟进。

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(文章来源:第一财经)。