OpenManus：Manus AI 的开源替代品

作为一名开发者，我一直在寻找能够灵活定制且成本可控的 AI 工具。当发现 OpenManus——这个由开源社区打造的 Manus AI 替代方案时，有种世界从此明朗的幸福感。终于有一个强大的 AI 代理平台，支持直接下载、按需修改，并与现有工作流集成——无需申请访问权限，也无需付费。

准备好探索开源 AI 的未来了吗？让我们开始吧！

什么是 Manus AI？

Manus AI 是 Monica 开发的云端自主 AI 代理。因其能在无需持续人工干预的情况下处理复杂任务而备受关注，尤其擅长旅行规划、股票分析和教育内容创作等场景。然而，目前 Manus AI 仅通过邀请制预览版提供服务，限制了更广泛的用户访问。同时，作为商业平台，其 API 使用费用和企业许可成本可能让个人开发者和初创公司望而却步，在定制灵活性方面存在局限。

什么是 OpenManus？

OpenManus 是受 Manus AI 启发的开源项目，由 MetaGPT 社区开发，仅用三小时就完成了开发，并开源发布在 GitHub 上。任何具备基础技术技能的人都可以免费使用。它基于 GPT-4O 等大型语言模型（LLMs）构建，能创建可根据用户指令执行任务的 AI 代理，其模块化设计支持适应多种场景，突破了预定义功能的限制。

OpenManus 与 Manus AI 的对比分析

让我们分析一下 OpenManus 与 Manus AI 的差别：

OpenManus 的优势

总的来说，Manus AI 提供了更完善的开箱即用体验，是一个优秀的商业 AI 平台，提供一系列用于 NLP、数据处理等的工具。然而，对于许多个人或初创公司来说，成本过高。除了价格之外，Manus AI 在定制化和灵活性方面也存在一些限制。

而 OpenManus 对于那些重视工具灵活性和所有权的人来说非常出色。它通过提供一个开源替代方案来解决 Manus AI 的局限性，让您可以：

1. 零许可费用，低成本接入

与按 API 调用收费或收取企业许可费的 Manus AI 不同，OpenManus 完全免费。这对初创公司、学生和任何希望避免持续成本的用户更加友好，尤其适合用于技术验证和原型开发。  

2. 代码开源透明，可深度定制

OpenManus 的开源代码允许开发者完全掌控工具逻辑，无需担心隐藏功能或付费墙限制。开发者可直接查看底层实现，根据具体需求修改代码，例如调整 AI 代理的任务执行流程、集成自定义模型或扩展支持的 API 类型。  

3. 与开发工具集成，提升效率

OpenManus 与 VSCode 等集成开发环境（IDE）深度整合，为 AI 开发提供了流畅的环境。开发者可在熟悉的 IDE 中快速原型化和部署 AI 驱动项目，直接导入预训练模型，构建聊天机器人、虚拟助手、文本分类系统等应用。例如，通过简单的插件安装，即可在 VSCode 中调用 OpenManus 的 NLP 模型进行代码注释生成或自动化测试用例编写。  

4. 灵活适应多场景需求

凭借模块化架构，OpenManus 可轻松扩展至不同领域。在数据分析场景中，开发者可接入自定义数据源；在自动化运维场景中，可结合 Shell 脚本实现服务器监控与故障处理；甚至在教育领域，可快速搭建个性化学习助手，根据学生表现动态调整教学内容。  

如何使用 OpenManus？

有两种安装方法可供选择，具体取决于个人喜好。

省流版：推荐使用方法 2（使用 uv） 以便更快地安装并更好地管理依赖项。

以下是如何开始使用 OpenManus 的详细步骤：

方法 1：使用 Conda（更传统的设置）

打开终端并使用 Python 3.12 为 OpenManus 创建新的 Conda 环境：

conda create -n open_manus python=3.12 

创建环境后，激活它：

conda activate open_manus 

将 OpenManus GitHub 存储库克隆到本地计算机：

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git

将目录更改为 OpenManus 文件夹：

cd OpenManus

安装 requirements.txt 文件中列出的所有必需依赖项：

pip install -r requirements.txt

方法 2：使用 uv（推荐，用于更快的安装和更好的依赖管理）

uv 是一款快速的 Python 软件包安装和解析器，是高效处理依赖项的绝佳选择。

首先，通过在终端中运行以下命令来安装 uv：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

安装 uv 后，克隆 OpenManus 存储库：

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git

将目录更改为克隆的 OpenManus 存储库：

cd OpenManus

使用 uv 创建一个新的虚拟环境：

uv venv

然后激活虚拟环境：

• Unix/macOS:

source .venv/bin/activate

• Windows:

.venv\Scripts\activate

最后，使用 uv 安装所需的依赖项：

uv pip install -r requirements.txt

首次安装 OpenManus 时，我两种方法都尝试了。

使用 uv 安装的话，在我普通的笔记本电脑上大约 40 秒就完成了，而使用 Conda 则花了近 3 分钟。而且依赖项解析也更加清晰——没有冲突的软件包或令人费解的错误信息，让我无需费力去查找那些晦涩难懂的 PyPI 问题。

所以还是推荐大家使用方法 2 用 uv 安装。

OpenManus 的使用场景

OpenManus 可以集成到 VSCode 等 IDE 中，成为强大的 AI 开发工具，为构建、测试和部署 AI 驱动的项目提供简化的环境。

开发人员可以使用 OpenManus 直接在自己喜欢的 IDE 中快速原型化和实现 NLP 模型 、机器学习算法和计算机视觉应用程序，而且非常适合创建聊天机器人 、 虚拟助手和文本分类系统等任务，只需将预先训练好的模型导入并集成到项目工作流程中即可。

我个人是使用 OpenManus 构建了一个研究助手，可以自动分析临床试验数据。不需要花费很多天去训练自定义模型，而是利用 VSCode 中的 OpenManus 来编排工作流程，该工作流程如下：

1. 利用其文档理解功能从 PDF 研究中提取关键信息
2. 使用统计分析比较多个试验的结果
3. 生成具有可视化数据比较的综合报告

整个解决方案仅用了 7 个小时就构建完成，而使用传统方法需要好几周！！！当我需要测试连接前端和 OpenManus 后端的 API 端点时，Apifox 的实时调试功能可以可视化数据在组件之间的流动方式。我可以实时看到 AI 模型的流式响应，这使得故障排除比盯着神秘的网络日志要容易得多。

在使用 OpenManus 构建 AI 代理时，搭配 Apifox 可进一步提升开发效率：

• API 调试与集成：通过 Apifox 的可视化界面，可直接测试 OpenManus 生成的 API 端点，实时查看请求参数和响应结构，无需手动编写调试代码。例如，在开发聊天机器人时，可快速验证 AI 代理与外部服务（如天气 API、日历 API）的交互逻辑。
• 团队协作与文档管理：利用 Apifox 的团队空间功能，可共享 OpenManus 的 API 设计和测试用例，确保开发团队与产品团队对 AI 功能的理解一致。自动生成的 API 文档还能帮助新人快速上手，减少沟通成本。
• 自动化测试与性能优化：通过 Apifox 的脚本功能，可编写自动化测试套件，验证 OpenManus 在不同负载下的稳定性。例如，模拟多用户同时请求 AI 代理，测试响应延迟和吞吐量，优化模型调用策略以降低令牌消耗。  

总结

对我来说，OpenManus 真正的魔力不仅仅在于免费，更在于终于重新掌控我自己 AI 开发栈的感觉。我不喜欢受制于封闭平台、难以预测的价格变化和随意的功能限制，而 OpenManus 代表着一种截然不同的理念：按照你的意愿进行 AI 开发。

我用 OpenManus 构建了三个生产应用程序，每次我都欣赏到它能够灵活地根据我的具体需求进行调整。如果你和我一样不喜欢为了适应商业 AI 平台的限制而调整自己的习惯，那我觉得 OpenManus 真的是很不错的替代方案，为开发者提供了一条低成本、高灵活的 AI 代理开发路径，尤其适合需要深度定制或预算有限的场景。而 Apifox 作为 API 开发全流程工具，能与 OpenManus 形成互补——前者专注于 AI 逻辑的实现，后者专注于 API 文档、API 调试、 API 设计、API 测试、API Mock、自动化测试。两者结合，可帮助开发者更高效地将 AI 创意转化为实际应用，无论是构建企业级自动化工具，还是探索前沿的 AI 研究项目，都能大幅提升开发效率与项目可靠性。  

如果你是热爱开源的开发者，或正在寻找 Manus AI 的替代方案，不妨从 OpenManus 起步，搭配 Apifox 开启灵活创新的 AI 开发之旅！