MetaGPT团队复刻Manus技术，揭秘开源社区爆红背后的AI创新逻辑

在凌晨3点键入代码后，第二天上午8点添加了30多个新朋友应用程序，他很快在开源社区Github上获得了7,000多颗星。马努斯（Manus）流行不到三天。属于国内AI Agent Startup Deepwisdom（深度情报）的METAGPT团队重复了该产品，并将产品开放式手稿上传到开源社区。

第一本《金融日报》的记者与METAGPT团队进行了交谈，试图阐明该技术复制品的基本逻辑以及行业喧嚣背后的意义。这个过程不仅反映了产品功能复制不能与Deepwisdom的技术降水分开，而且还肯定了Manus团队通过METAGPT团队的角度进行计划，培训，互动方法等方面的投资。

了解繁殖期间的差异

早在2023年，METAGPT团队就开始在Github上研究多代理框架和开源相关代码，这引起了社区的广泛关注。 2024年10月，团队开始探索代理商的计划功能和工具使用功能，并提出了诸如数据解释器之类的工作。

MANUS流行后，Metagptai算法的研究人员Xiang Jinyu与Metagpt算法的研究人员Liang Xinbing进行了讨论：您能否直接制作开源版本？

就特定产品属性而言，Openmanus是Manus等多代理框架，为开发人员提供了快速访问和自定义开发的平台。但是，Xiang Jinyu还提醒：目前，OpenManus是演示级别（演示版），并且还没有Gala基准评估结果，效果可能是平均的。随后的团队将进一步投资Deepresearch Direction和SWE（软件工程）代码方向。

以前，马努斯（Manus）透露，它已经达到了Gala基准评估中的当前最佳水平（SOTA），并超过了Openai的深入研究和其他竞争对手。

Xiang Jinyu推测，MANUS团队本身已经实施了非常复杂的计划和培训后，以提供良好的产品互动，例如其演示。 Manus面临不令人满意的结果时的问题也是一个行业问题，Openmanus尚未取得非常强劲的结果。

关于在三个小时内复制“热产品”手稿的能力，梁辛（Liang Xinbing）告诉第一名财务记者，这一本质在于团队保留的技术积累，两个月前，团队正在考虑如何通过简单而优雅的形式来呈现代理商的形式。

从Manus和Openmanus披露的演示视频来看，两者都使用多代理（多代理）体系结构属于AI代理产品，这些架构可以将复杂的任务分解为多个子任务，并将其分配给不同的代理商进行执行。此外，两者都具有工具链集成属性，集成了各种工具，例如网络搜索，代码执行，文件处理等，以增强代理的功能。

相比之下，两者之间的最大区别是Openmanus的开源属性。与Manus的技术体系结构主要依赖用户猜测不同，Openmanus产品团队直接提到了Claude制造商人类去年推出的计算机使用，以及YC等投资的浏览器使用项目等。 Openmanus作者张齐伊（Zhang Jiayi）公开总结了结合计算机使用，基本代理和计划功能的产品成就。

多个代理商将被普及

与其关注马努斯（Manus）刚从圈子中出现的许多头，不如关注马努斯（Manus）模型带来行业发展的灵感。

Liang Xinbing认为，Manus允许更多的普通百姓了解代理商是什么，并放大了多代理路径。

从发展历史的角度来看，多代理概念的原型可以追溯到1980年代，并且出现了分布式人工智能的概念。在2017年之后，随着大型语言模型的成熟，AI代理的应用开始从理论到实践。例如，AutoGPT的出现标志着AI药物原型的诞生。

2024年，Microsoft，Google，Apple和OpenAI等制造商都在AI代理市场中列出。 2025年1月，OpenAI发布了其第一个AI代理产品运营商，该产品可以执行复杂的操作，例如编写代码，预订旅行等，但目前仅适用于购买Chatgpt Pro服务解决方案200美元的消费者。在国内AI制造商莫妮卡（Monica）使公众首次通过马努斯（Manus）意识到多代理的概念之前，梅塔格（Metagpt）的开源产品进一步揭示了其奥秘。

Aigclink的发起人Zhan Bingqiang兼Xingxing AI合作伙伴告诉记者，以前已经实施过类型的MANUS产品类型，它也是中国在中国投资智能机构的第一支球队之一。

METAGPT NLP/Agent的研究人员Hong Sirui在交流中说，在当前的行业发展状态下，通过大型模型或代理使用工具不再是新颖的。随着人们越来越关注特定的产品和技术，行业的技术难度就在于：当许多类似工具可以解决相同的问题时，如何使代理商使代理商做出更好的决策。此外，如果在使用过程中未连接工具接口，则工具参数也可能不正确，从而导致工具的实现效果。

在这种情况下，通过选择和使用动态路由技术优化工具，以及通过知识增强和幻觉抑制，决策可靠性得到了提高。反应，经过思考链（COT）或思想树（TOT）用于帮助代理更清楚地显示决策过程并成为可选的解决方案。

MCP协议（模型上下文协议）现已成为行业中的主流选择。所谓的MCP是一个由人类启动的开放标准协议，于2024年11月底启动，旨在统一大型语言模型（LLMS）和外部数据源和工具之间的通信。它通过标准化的接口扩展其功能，使LLM可以安全有效地访问外部资源。

Zhan Bingqiang告诉记者，MCP本身是完全兼容的，主要取决于技术制造商是否愿意支持它。目前，海外主流制造商已经逐渐连接，尤其是在AI工具和开发平台领域。我相信国内制造商将逐步跟进。

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