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我在今年1月初写了2025年的AI Agent发展十三大趋势，其中两个趋势是多Agent系统开始流行和GUI Agent产品得到更多应用，没想到来得这么快。

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最近几天，集多Agent架构、computer use、GUI智能体等技术和概念于一身的Manus，通过一些媒体、科技博主的报道和渲染，在 “比肩DeepSeek” “AI Agent 的GPT时刻” 等一浪强过一浪的声浪中，Manus一夜出圈。

官方资料显示，Manus通过多Agent架构（Multiple Agent）将任务拆分为规划、执行、验证等子模块，每个Agent基于独立的语言模型或强化学习模型，通过API协同工作，最终在虚拟机中调用工具（如编写代码、爬取数据）完成任务。这些特性，是多智能体架构的通性。

这样的项目实现，对于不懂代码的可能很难。对于懂代码的来说，好吧，来自知名多Agent架构MetaGPT的3个小伙子仅用了3个小时就把Manus复现了。这个项目叫OpenManus，到这篇文章发布时已经有16.3k stars了。Manus的出圈以及短期内体验，间接捧红了这个同类型开源项目，泼天富贵就这样简单地转移了。

项目地址：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

当然快速复现Manus的团队不只一个，同样是知名多Agent架构的Camal团队也仅用了0天就复刻了Manus，这个项目叫作owl，目前也有4K stars了。

项目地址：https://github.com/camel-ai/owl

也就在这几天之内，已经出现了多个复刻Manus的开源项目。3月这才刚开始，多智能体架构、computer use、GUI智能体的概念就彻底爆发了。

再说回Manus。

在应用场景方面，Manus覆盖旅行规划、股票分析、教育内容生成等40余个领域。这么多场景任务都能实现，再加上自主执行的能力，当真是媲美钢铁侠的“贾维斯”助手了。这样的噱头，想不吸引人都难。

所以，其核心卖点在放在了“自主执行”能力上与场景通用上。

Manus的核心架构与Anthropic的“Computer Use”高度相似，依赖多Agent虚拟机环境完成任务。“自主规划”能力则基于现有大语言模型（如GPT-4）的调用，很有可能在任务规划模型上也用了DeepSeek，可以大大降低成本。

因为Manus没有自研基础大模型，而是通过整合OpenAI的GPT-4、Anthropic 的Claude等第三方模型实现功能，其核心架构被定义为「虚拟机+多模型协同」的封装模式‌。这种做法，也就是业界所谓的“套壳”。

有业内人士直言，Manus的核心能力，如任务拆解其实与Devin、Cursor等现有产品相似，其创新更多体现在工程封装而非底层技术突破。

Manus号称全球首款通用AI Agent，对于此只能说智者见智了。通用AI Agent意味着多场景匹配、跨场景应用 多智能体协作乃至跨平台应用，背后需要强大算力和稳定网络的支撑，需要多重模型的综合应用，更需要对高并发支持。

LLM Based Agent，性能和功能取决于LLM的能力，理论上当前的大语言模型可以支撑通用AI Agent实现，但在任务执行时间 任务完成度上对用户体验是很大的考验，一个复杂的任务可能会需要很长时间，一些用户的体验记录也证实了这一点。