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三刻鐘后編寫(xiě)完代碼，次日凌晨八點(diǎn)便新增了三十多個(gè)好友申請(qǐng)，在開(kāi)源社區(qū)GitHub上迅速收獲了7000多顆星星——Manus在短短不到三天內(nèi)便爆紅，隸屬于國(guó)內(nèi)AI Agent初創(chuàng)公司DeepWisdom（深度賦智）的MetaGPT團(tuán)隊(duì)不僅完成了產(chǎn)品復(fù)刻，還將其開(kāi)源至社區(qū)。

第一財(cái)經(jīng)記者對(duì)MetaGPT團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了深入采訪，試圖梳理此次技術(shù)復(fù)刻的核心邏輯，以及行業(yè)浮躁背后的意義。這一對(duì)話既反映出產(chǎn)品功能復(fù)刻離不開(kāi)公司深厚的技術(shù)積累，也通過(guò)團(tuán)隊(duì)的視角肯定了Manus在規(guī)劃、后訓(xùn)練、交互方式等方面的投入。

在復(fù)刻過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)兩者之間存在一些理解差異

早在2023年，MetaGPT團(tuán)隊(duì)就開(kāi)始深入研究多智能體框架，并在GitHub上開(kāi)源相關(guān)代碼，迅速吸引了社區(qū)的關(guān)注。2024年10月，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步探索Agent的規(guī)劃能力和工具使用能力，提出了Data Interpreter等創(chuàng)新性工作。

在討論開(kāi)源計(jì)劃時(shí)，團(tuán)隊(duì)內(nèi)部提議可以直接推出一個(gè)開(kāi)源版本。

在具體產(chǎn)品屬性上，OpenManus是一款類(lèi)Manus的多智能體框架，為開(kāi)發(fā)者提供了快速上手和高度定制化的開(kāi)發(fā)環(huán)境，但團(tuán)隊(duì)也提醒：目前OpenManus仍處于演示階段（demo級(jí)），尚未有GALA基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)支持，效果可能有待進(jìn)一步驗(yàn)證。后續(xù)團(tuán)隊(duì)計(jì)劃投入更多資源進(jìn)行DeepResearch方向與軟件工程方向的深入探索。

之前Manus在GALA基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，達(dá)到當(dāng)前最優(yōu)水平（SOTA），在競(jìng)品中超越了包括OpenAI的Deep Research在內(nèi)的多款產(chǎn)品。

向勁宇推測(cè)，Manus團(tuán)隊(duì)在規(guī)劃與后訓(xùn)練方面實(shí)現(xiàn)了高度復(fù)雜的邏輯，這使得其演示版本能夠提供良好的交互體驗(yàn)。在實(shí)際應(yīng)用中遇到效果不佳的情況，也可能反映出行業(yè)共性問(wèn)題，目前OpenManus尚未有顯著突破。

對(duì)于能夠用短短三小時(shí)復(fù)刻出一款“爆品”Manus，梁新兵對(duì)第一財(cái)經(jīng)記者表示，這背后的關(guān)鍵在于團(tuán)隊(duì)已積累的技術(shù)儲(chǔ)備，而且前兩個(gè)月團(tuán)隊(duì)就在思考如何用簡(jiǎn)潔、優(yōu)雅的方式呈現(xiàn)一個(gè)完整的Agent形態(tài)。

從Manus與OpenManus的公開(kāi)演示視頻來(lái)看，兩者均采用了Multi-Agent（多智能體）架構(gòu)，能夠?qū)?fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，并分配給不同的智能體執(zhí)行。此外，兩者都集成了多種工具鏈，如網(wǎng)絡(luò)搜索、代碼執(zhí)行、文件處理等，以增強(qiáng)智能體的功能。

與Manus的技術(shù)架構(gòu)主要依賴(lài)使用者猜測(cè)不同，OpenManus的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)明確提到Claude廠商Anthropic去年推出的computer-use項(xiàng)目，以及YC投資的browser-use項(xiàng)目。OpenManus的作者張佳釔指出，其產(chǎn)品成果整合了computer-use、基本的Agents，以及規(guī)劃能力。

多智能體應(yīng)用將加速普及

與其關(guān)注Manus剛亮相時(shí)的各種花邊新聞，不如深入探討其對(duì)行業(yè)發(fā)展所揭示的關(guān)鍵啟示。

梁新兵指出，Manus幫助普通人更好地理解智能體的本質(zhì)，從而放大了Multi-Agent這條技術(shù)路徑的潛力。

從發(fā)展歷史來(lái)看，Multi-Agent概念的雛形可追溯至20世紀(jì)80年代，當(dāng)時(shí)分布式人工智能理念已初具雛形。隨著大型語(yǔ)言模型的成熟，2017年后，AI Agent的應(yīng)用從理論走向?qū)嵺`，例如AutoGPT的出現(xiàn)標(biāo)志著AI Agent的雛形正式誕生。

2024年，微軟、谷歌、蘋(píng)果、OpenAI等多家公司紛紛進(jìn)入AI Agent市場(chǎng)。2025年1月，OpenAI推出首款A(yù)I Agent產(chǎn)品Operator，能夠執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)如編寫(xiě)代碼、預(yù)訂旅行等。但該產(chǎn)品目前僅向購(gòu)買(mǎi)每月200美元的ChatGPT Pro訂閱者的用戶開(kāi)放。直到國(guó)內(nèi)AI廠商Monica通過(guò)采用Manus技術(shù)，首次讓普通群眾意識(shí)到Multi-Agent這一概念，MetaGPT的開(kāi)源產(chǎn)品也逐步揭開(kāi)其神秘面紗。

AIGCLINK發(fā)起人、行行AI合伙人占冰強(qiáng)對(duì)記者表示，Manus類(lèi)產(chǎn)品的研發(fā)在Prior團(tuán)隊(duì)中已實(shí)現(xiàn)，這標(biāo)志著國(guó)內(nèi)首批在智能體研發(fā)方面投入的團(tuán)隊(duì)之一。

MetaGPT在NLP/Agent領(lǐng)域研究員洪思睿表示，當(dāng)前行業(yè)發(fā)展面臨一個(gè)技術(shù)瓶頸：當(dāng)多種相似工具均可解決同一問(wèn)題時(shí)，如何提升Agent的決策能力成為技術(shù)難點(diǎn)。此外，若工具接口不標(biāo)準(zhǔn)或參數(shù)配置不當(dāng)，可能導(dǎo)致工具執(zhí)行效果不佳。

針對(duì)這一挑戰(zhàn)，動(dòng)態(tài)路由技術(shù)優(yōu)化工具選擇與使用，結(jié)合知識(shí)增強(qiáng)與幻覺(jué)抑制提升決策可靠性，采用ReAct、Chain-of-Thought（CoT）或 Tree-of-Thoughts（ToT）等推理框架優(yōu)化Agent的決策展示過(guò)程，成為可行的解決方案。

MCP協(xié)議（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）已成為行業(yè)共識(shí)。該協(xié)議由Anthropic于2024年11月底推出，旨在統(tǒng)一大型語(yǔ)言模型（LLM）與外部數(shù)據(jù)源和工具之間的通信。通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口，LLM能夠安全、高效地訪問(wèn)外部資源，從而擴(kuò)展其應(yīng)用能力。

占冰強(qiáng)對(duì)記者表示，MCP本身完全兼容，主要取決于技術(shù)廠商是否愿意提供支持。目前，海外主流廠商已在逐步接入，特別是在AI工具和開(kāi)發(fā)平臺(tái)領(lǐng)域，預(yù)計(jì)國(guó)內(nèi)廠商也會(huì)陸續(xù)跟進(jìn)。