凌晨三点敲完代码，次日早上八点新增三十多个好友申请，在开源社区github上迅速收获7000多颗星星——manus爆红不足三日，隶属于国内ai agent初创公司deepwisdom（深度赋智）的metagpt 团队，就进行了产品复刻，并将产品open manus上传至开源社区。
第一财经记者对话metagpt 团队，试图理清此次技术复刻的底层逻辑，以及行业喧嚣背后的意义。 这一过程既反映出产品功能复刻离不开deepwisdom公司具备的技术沉淀，也通过metagpt 团队的视角肯定了manus团队在规划、后训练、交互方式等方面的投入。
在复刻过程中理解差异
早在2023年，metagpt 团队开始研究多智能体框架，并在 github 上开源相关代码，获得了社区的广泛关注。2024年10月，团队开始探索 agent 的规划能力和工具使用能力，提出data interpreter等工作。
manus火了之后，metagptai算法研究员向劲宇与metagpt算法研究员梁新兵讨论：是否可以直接做一个开源版本。
在具体产品属性上，openmanus 是类manus的多智能体框架，为开发者提供了快速上手和定制化开发的平台，但向劲宇也不忘提醒：目前openmanus是demo级（演示版本），暂时还没有gala benchmark评测结果，效果可能一般。后续团队会进一步投入deepresearch方向与swe（软件工程）代码方向。
此前manus披露在gala benchmark 评测中达到当前最优水平（sota），超越openai 的 deep research 等竞品。
向劲宇推测，manus团队本身实现了非常复杂的规划与后训练，才能够如同其demo提供良好的产品交互。manus面临效果不理想时的问题也是行业性问题，openmanus暂时也没有达到非常强的效果。
对于三小时便能够复刻“爆品”manus，梁新兵对第一财经记者表示，本质在于团队已储备的技术积淀，且前两个月前团队已经在思考如何通过简单的、优雅的形式，去呈现一个agent形态。
从manus与openmanus对外披露的演示视频来看，两者均属于ai agent 产品，采用multi-agent（多智能体）架构，能够将复杂任务拆解为多个子任务，并分配给不同的agent（智能体）执行。另外，两者均具备工具链集成属性，集成多种工具，如网络搜索、代码执行、文件处理等，以增强智能体的功能。
相较而言，两者最大差异在于openmanus的开源属性。与manus的技术架构主要依靠使用者猜测不同，openmanus产品团队直接在项目致谢中提及claude厂商anthropic去年上线的computer-use，yc投资的项目browser-use等。openmanus作者张佳钇公开总结产品成果结合了computer-use、基本的agents，以及规划能力。
多智能体将普及
与其关注manus刚刚出圈时的诸多噱头，不如将目光聚焦在manus模式给行业发展带来的启示。
梁新兵认为，manus让更多普通人了解到智能体为何物，放大了multi-agent这条路径。
从发展历史来看，multi-agent概念雏形最早可以追溯至20世纪80年代，分布式人工智能理念兴起。2017年以后，随着大型语言模型成熟，ai agent应用开始从理论走向实际，例如autogpt 的出现标志着ai agent的雏形诞生。
2024年，微软、谷歌、苹果、openai等厂商纷纷布局ai agent市场。2025年1月，openai发布首款ai agent产品operator，能够执行复杂操作，如编写代码、预订旅行等，但目前仅提供给购买每月200美元 chatgpt pro 服务方案的消费者。直到国内ai厂商monica通过manus，让普通群众第一次意识到multi-agent概念，metagpt的开源产品进一步揭开其神秘面纱。
aigclink发起人、行行ai合伙人占冰强对记者表示，manus此类产品类型，之前metagpt团队已经实现过，也算是国内首批投入智能体研发的团队之一。
metagpt nlp/agent方向研究员洪思睿在交流中表示，目前的行业发展状态中，通过大模型或agent去做工具的使用，已经不再新奇。随着大家对具体产品与技术的关注越来越多，行业的技术难点在于：当很多相似的工具可解决同样的问题，如何让agent把决策做得更好。另外，如果使用过程中接入的不是比较标准的工具接口，工具参数也可能出错，进而导致工具的执行效果不理想。
这样的背景下，通过动态路由技术优化工具选择与使用，通过知识增强与幻觉抑制提升决策可靠性，采用react、chain-of-thought（cot）或 tree-of-thoughts（tot）等推理框架帮助 agent 更清晰地展示决策过程，成为可选择的解决措施。
mcp协议(model context protocol，模型上下文协议）目前成为了业内的主流选项。所谓mcp，是由anthropic于2024年11月底推出的一种开放标准协议，旨在统一大型语言模型（llm）与外部数据源和工具之间的通信。它通过标准化接口，使llm能够安全、高效地访问外部资源，从而扩展其功能。
占冰强对记者表示，mcp本身完全可兼容，主要看技术厂商是否愿意支持。目前海外主流厂商已逐步接入，尤其是在ai工具和开发平台领域，相信国内厂商也会陆续跟进。
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