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AI领域的新晋竞争者OpenManus，打破邀请码限制，为AI代理带来开源新选择。 核心内容： 1. OpenManus的AI代理特性和优势对比Manus AI 2. MetaGPT团队快速原型开发背景及团队介绍 3. OpenManus的核心组件展示及部署实践指南
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。
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
# 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+ 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
git clone https://github.com/mannaandpoem/openmanus && cd openmanus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^[测试环境：AWS EC2 g5.xlarge, 2024-06基准数据]
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"""53AI，企业落地大模型首选服务商
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