关于 OpenManus
OpenManus 由 MetaGPT 团队的核心成员在 2025 年 3 月以 MIT 许可开源, 定位是无需邀请码的开源 Manus 替代品。项目原型在三小时内搭建完成, 之后持续迭代, 提供浏览器操作、代码执行、文件处理等基础能力, 并配有中文、韩文、日文等多语种说明文档。
技术路线上, OpenManus 采用 Python 编写, 以 ReAct 式的工具调用循环驱动通用智能体, 通过 config.toml 统一配置模型与工具, 支持 conda 或 uv 两种安装方式。团队另有 OpenManus-RL 项目, 专门研究面向 LLM Agent 的强化学习调优方法, 与主仓库互补。
参数与价格速览
| 模型 | 通过 config.toml 配置任意提供 OpenAI 兼容接口的模型, 官方示例默认使用 GPT-4o, 也可接入国内厂商接口或本地部署的模型, 具体支持列表以仓库文档为准。 |
|---|---|
| 上下文长度 | Python 项目, 支持 conda 或 uv 本地部署, 也可用 Docker 运行; 需自备模型 API Key, 社区另提供 Hugging Face 在线演示。 |
| 国内访问 | 可直接访问 |
| 免费额度 | 项目完全免费, 代码以 MIT 许可开放, 不设额度或功能限制。成本仅来自所配置模型的 API 调用, 用本地模型可以完全免费。 |
| API 价格 | OpenManus 不提供付费服务, 也不转售 API, 费用取决于用户自行接入的模型厂商定价, 官方无任何收费计划。 |
| 上线时间 | 2025-03 |
优缺点
优点
1) MIT 许可彻底开源, 代码可读可改, 适合作为自建 Agent 的起点或学习范本。2) 出身 MetaGPT 团队, 在通用 Agent 的工具编排上有一定工程积累。3) 完全免费自托管, 数据与密钥都掌握在自己手里, 不依赖任何第三方账号。
缺点
1) 定位偏轻量原型, 工程化与稳定性不及商业产品, 生产使用需较多调优。2) 项目热度回落较快, 迭代节奏与长期维护存在不确定性。3) 依赖用户自行配置模型与工具环境, 对新手仍有一定门槛。
适合人群与场景
想自建通用 Agent、研究 Agent 工具调用与规划机制, 或希望以开源代码为底座二次开发的开发者与研究者。
相关链接
常见问题
OpenManus 和 Manus 是什么关系?
两者没有官方关联。OpenManus 是社区团队在 Manus 走红后快速推出的开源复刻实现, 以 MIT 许可开放全部代码, 任何人克隆仓库并配置模型 Key 即可本地运行, 不需要邀请码或排队。
本地跑起来麻烦吗?
项目提供 conda 与 uv 两种安装路径, 官方推荐 uv, 装上依赖后复制一份 config 示例并填入模型 API Key 即可启动。也有人在 Hugging Face 上放了在线 Demo, 不想本地部署的可以先试玩体验。
OpenManus 的同类替代品
以下是同场景的其他主流 AI 工具,可作为 OpenManus 的备选方案。 想一次看完,见 全部AI Agent 与自动化平台。