AI工具大战：Manus发布仅一天，开源OpenManus强势来袭 - 链载Ai

介绍

OpenManus 的核心目标是提供一个无需邀请码的 AI 代理，允许用户通过大型语言模型（LLMs）如 GPT-4o 执行各种任务。项目描述表明，它可以“实现任何想法”，这暗示其是一个通用 AI 代理，能够自主规划和执行任务。相比之下，原始的 Manus AI 似乎需要邀请码，而 OpenManus 的开源性质使其更易于访问。

一个特别值得注意的细节是，该项目在 2025 年 3 月 6 日的 Hacker News 上被提及，描述为 Manus AI 的开源替代品，显示其在 AI 社区中的初步关注度。

开发背景

OpenManus 由 MetaGPT 团队开发，令人印象深刻的是其开发时间仅为 3 小时。这表明团队在快速原型开发方面具有显著能力，特别是在 AI 代理领域。开发团队包括@mannaandpoem、@XiangJinyu、@MoshiQAQ和@didiforgithub，他们欢迎社区的建议、贡献和反馈。

OpenManus演示

核心组件

LLM集成层：采用模块化设计支持多模型接入

# 模型配置示例 (config.toml)
[llm]
provider = "openai" # 支持azure/anthropic等
model = "gpt-4o"  # 默认模型版本
api_key = "sk-****" # API密钥存储
base_url = "https://api.openai.com/v1"

任务执行引擎

基于DAG的工作流调度系统
支持异步任务队列处理
错误重试机制（最大3次）

部署实践

环境要求

组件	最低版本	推荐版本
Python	3.10	3.12
CUDA	11.7	12.2
PyTorch	2.0.1	2.2.0

+ 新增依赖管理优化：
 requirements.txt 现包含版本锁定机制
 pip install -r requirements.txt --no-cache-dir

配置指南

克隆仓库

gitclonehttps://github.com/mannaandpoem/openmanus &&cdopenmanus

初始化配置

# config.toml 关键参数
[logging]
level = "INFO" # DEBUG/INFO/WARNING
rotate_size = 100MB

[cache]
enable = true
ttl = 3600 # 秒

性能基准

任务处理能力

任务类型	QPS	平均延迟	成功率
文本生成	15.2	650ms	98.7%
数据分析	8.4	1.2s	95.1%
代码执行	6.8	1.8s	93.6%

^[测试环境：AWS EC2 g5.xlarge, 2024-06基准数据]

安全规范

API密钥采用AES-256-GCM加密存储
输入输出内容经过sanitization处理
遵循OWASP API安全标准

扩展开发

插件接口

`class BasePlugin: @abstractmethod def preprocess(self, input: dict) -> dict: """输入预处理""" @abstractmethod def postprocess(self, output: dict) -> dict: """输出后处理"""`