OpenManus：2026年最佳开源 Manus AI 替代方案

OpenManus：最佳开源 Manus AI 替代方案 (2026)

Manus AI 作为首个能够端到端完成复杂现实任务的全自主 AI 智能体（Agent）而备受关注，无论是预订旅行、进行研究还是构建应用程序。然而，其闭源特性、有限的访问权限以及定价策略促使开发者寻找替代方案。OpenManus 是目前领先的开源项目，它在复制 Manus AI 核心功能的同时，让你能够完全掌控代码、模型和数据。

本指南涵盖了 OpenManus 的定义、安装方法，以及它与 Manus AI 和其他智能体框架的对比。

什么是 OpenManus？

OpenManus 是一个开源的自主 AI 智能体框架，旨在重现 Manus AI 的核心功能。它由开发者社区构建，使 AI 智能体能够：

浏览网页并与网站交互
在你的系统上读写文件
执行代码和 Shell 命令
规划并分解复杂任务
自主使用工具和 API
在不同会话间保持记忆

与运行在私有基础设施上的 Manus AI 不同，OpenManus 运行在你自己的硬件上，并允许你自由选择驱动智能体的 LLM（大语言模型）。

OpenManus vs Manus AI：功能对比

功能	OpenManus	Manus AI
开源	是 (MIT/Apache)	否
自托管	是	否 (仅限云端)
LLM 选择	任意 (GPT-4, Claude, Gemini, 本地)	私有模型
网页浏览	是 (Playwright)	是
代码执行	是 (沙箱环境)	是
文件管理	是	是
任务规划	是 (ReAct + Plan-and-Execute)	是
工具创建	是 (可扩展)	有限
记忆/持久化	是 (本地存储)	是 (云端)
成本	仅 LLM API 成本	订阅制
隐私	完全控制	数据发送至 Manus 服务器
等候名单	无	有
安装难度	中等	简单 (托管式)

OpenManus 的核心优势在于控制权。你可以决定由哪个模型驱动智能体、数据的流向以及智能体可以访问哪些工具。

第 1 步：安装 OpenManus

前置条件

Python 3.11 或更高版本
Node.js 18+ (用于浏览器自动化)
至少一个 LLM 提供商的 API Key

克隆与安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate   # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装用于网页浏览功能的 Playwright 浏览器
playwright install chromium

配置你的 LLM 提供商

在 config/config.toml 创建配置文件：

# OpenManus 配置

[llm]
# 选择你的 LLM 提供商和模型
provider = "openai"  # 选项：openai, anthropic, google, ollama
model = "gpt-4o"
api_key = "sk-your-api-key-here"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7

[llm.vision]
# 视觉任务模型 (截图、图像)
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
api_key = "sk-your-api-key-here"

[browser]
headless = true  # 设置为 false 可观察浏览器的实际操作
timeout = 30000  # 页面加载超时（毫秒）

[sandbox]
enabled = true
max_execution_time = 60  # 秒
allowed_commands = ["python", "node", "git", "npm", "pip"]

[memory]
enabled = true
storage_path = "./data/memory"

使用 Claude 作为 LLM

[llm]
provider = "anthropic"
model = "claude-sonnet-4-20250514"
api_key = "sk-ant-your-key-here"
base_url = "https://api.anthropic.com"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7

使用本地模型 (Ollama)

[llm]
provider = "ollama"
model = "qwen2.5:32b"
base_url = "http://localhost:11434"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7

第 2 步：运行 OpenManus

交互模式

# 启动交互式智能体
python main.py

# 你将看到一个可以输入任务的提示符
> 研究 2026 年排名前 5 的 Python Web 框架并创建一个对比报告

命令行模式

# 运行单个任务
python main.py --task "查找 3 月 15 日从纽约到伦敦最便宜的机票"

# 使用特定配置运行
python main.py --config config/config.toml --task "使用 FastAPI 构建一个待办事项应用"

# 带有详细日志运行
python main.py --verbose --task "分析本周 GitHub 趋势榜项目"

Web UI 模式

OpenManus 包含一个可选的 Web 界面：

# 启动 Web 服务器
python web_ui.py --port 8080

# 在浏览器中打开 http://localhost:8080

Web UI 会实时显示智能体的活动，包括浏览器截图、代码执行日志以及智能体的规划过程。

第 3 步：理解智能体架构

OpenManus 使用模块化架构，包含以下核心组件：

规划器 (Planner)

规划器将复杂任务分解为子任务：

任务："构建一个天气仪表盘 Web 应用"

计划：
1. 研究天气 API (免费层级)
2. 选择一个前端框架
3. 设计 UI 布局
4. 创建项目结构
5. 实现天气 API 集成
6. 构建前端组件
7. 添加错误处理和加载状态
8. 测试应用程序
9. 编写包含安装说明的 README

工具 (Tools)

OpenManus 带有智能体可以直接使用的内置工具：

工具	描述	使用示例
`browser`	导航、点击、输入、截图	网络调研、填写表单
`code_execute`	运行 Python/Node 代码	数据处理、测试
`file_manager`	读取、写入、创建文件	代码生成、报告编写
`shell`	执行终端命令	Git 操作、安装依赖
`search`	通过 API 进行网络搜索	查询信息
`memory`	存储和检索信息	跨任务上下文

创建自定义工具

你可以为 OpenManus 扩展自定义工具：

# tools/custom_api_tool.py
from openmanus.tools.base import BaseTool

class WeatherAPITool(BaseTool):
    name = "weather_api"
    description = "获取任意城市当前的天气数据"

    parameters = {
        "city": {
            "type": "string",
            "description": "城市名称 (例如：'London')"
        }
    }

    async def execute(self, city: str) -> dict:
        import httpx
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            response = await client.get(
                f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json",
                params={"key": self.config.weather_api_key, "q": city}
            )
            return response.json()

在配置中注册该工具：

[tools]
custom = ["tools/custom_api_tool.py"]

第 4 步：实际应用场景

研究与报告生成

> 研究 2026 年 WebAssembly 的普及现状。
  包含市场统计数据、主要使用场景以及 WASM 运行时的对比。
  将报告保存为 research-report.md

智能体将浏览多个来源，汇编数据并生成格式化的 Markdown 报告。

自动化代码生成

> 使用 FastAPI 创建一个 REST API，包含：
  - JWT 用户认证
  - “projects”资源的 CRUD 操作
  - 使用 SQLAlchemy 的 PostgreSQL 数据库
  - 完善的错误处理和验证
  - Docker Compose 设置
  将所有内容保存在名为 "project-api" 的新目录中

数据采集与分析

> 抓取 GitHub Stars 排名前 100 的仓库，
  提取它们的语言、Star 数量和描述。
  创建一个 CSV 文件及包含图表的摘要分析。

自动化测试

> 读取 src/api/ 中的代码并使用 pytest 编写全面的
  集成测试。覆盖所有端点、边缘情况和错误场景。

OpenManus vs 其他智能体框架

框架	重点	LLM 支持	网页浏览	代码执行	易用性
OpenManus	通用智能体	任意	是	是	中等
AutoGPT	自主任务	OpenAI 等	是	是	中等
CrewAI	多智能体团队	任意	插件	插件	简单
LangGraph	智能体工作流	任意	插件	插件	高级
MetaGPT	软件开发	任意	有限	是	中等
BabyAGI	任务管理	OpenAI	否	有限	简单

OpenManus 以其功能和简单性之间的平衡脱颖而出。它比 LangGraph（需要从零构建工作流）更专注，比 BabyAGI（缺乏浏览器和代码工具）功能更强大。

获得最佳效果的建议

任务描述要具体。 “构建一个博客”很模糊。“使用 Next.js、MDX 内容和 Tailwind CSS 构建博客”能给智能体明确的方向。
使用合适的模型。 复杂任务更受益于 GPT-4o 或 Claude Opus。简单任务使用 Gemini Flash 或本地模型即可胜任。
为多会话项目启用记忆。 这能让智能体记住同一项目中之前任务的上下文。
监控资源消耗。 智能体任务可能会消耗大量 Token。在配置中设置预算限制：

[budget]
max_tokens_per_task = 500000
max_cost_per_task = 5.00  # 美元

提交前审核。 在提交到版本控制系统之前，始终检查智能体对文件所做的更改。使用 git diff 查看差异。

常见问题解答

运行 OpenManus 安全吗？ OpenManus 包含沙箱执行环境。但由于它可以执行代码和浏览网页，请务必检查配置中的安全设置。切勿以提权后的权限运行它。

我可以在没有 API Key 的情况下使用 OpenManus 吗？ 可以，通过 Ollama 运行本地模型即可。效果取决于模型大小，但 Qwen 2.5 32B 和 Llama 3.3 70B 通常能提供不错的结果。

OpenManus 如何处理速率限制（Rate Limits）？ 它内置了重试逻辑，针对 API 速率限制采用指数退避算法。

多个用户可以共享一个 OpenManus 实例吗？ Web UI 支持基础的多用户访问。对于团队使用，建议将其部署在具有适当身份验证的共享服务器上。

总结

OpenManus 是 2026 年 Manus AI 最强大的开源替代方案。它赋予你同样的自主智能体能力——网页浏览、代码执行、文件管理和任务规划——同时允许你选择自己的 LLM 并保持完全的数据隐私。安装过程大约需要 15 分钟，且社区正在持续改进该项目。

对于需要媒体生成能力的 AI 应用开发者，Hypereal AI 提供了易于集成的 API，用于图像生成、视频创建和数字人合成。将 OpenManus 用于智能体工作流，并结合 Hypereal 的媒体 API，即可构建强大的自动化技术栈。

OpenManus：最佳开源 Manus AI 替代方案 (2026)

本指南涵盖了 OpenManus 的定义、安装方法，以及它与 Manus AI 和其他智能体框架的对比。

什么是 OpenManus？

OpenManus 是一个开源的自主 AI 智能体框架，旨在重现 Manus AI 的核心功能。它由开发者社区构建，使 AI 智能体能够：

浏览网页并与网站交互
在你的系统上读写文件
执行代码和 Shell 命令
规划并分解复杂任务
自主使用工具和 API
在不同会话间保持记忆

与运行在私有基础设施上的 Manus AI 不同，OpenManus 运行在你自己的硬件上，并允许你自由选择驱动智能体的 LLM（大语言模型）。

OpenManus vs Manus AI：功能对比

功能	OpenManus	Manus AI
开源	是 (MIT/Apache)	否
自托管	是	否 (仅限云端)
LLM 选择	任意 (GPT-4, Claude, Gemini, 本地)	私有模型
网页浏览	是 (Playwright)	是
代码执行	是 (沙箱环境)	是
文件管理	是	是
任务规划	是 (ReAct + Plan-and-Execute)	是
工具创建	是 (可扩展)	有限
记忆/持久化	是 (本地存储)	是 (云端)
成本	仅 LLM API 成本	订阅制
隐私	完全控制	数据发送至 Manus 服务器
等候名单	无	有
安装难度	中等	简单 (托管式)

OpenManus 的核心优势在于控制权。你可以决定由哪个模型驱动智能体、数据的流向以及智能体可以访问哪些工具。

第 1 步：安装 OpenManus

前置条件

Python 3.11 或更高版本
Node.js 18+ (用于浏览器自动化)
至少一个 LLM 提供商的 API Key

克隆与安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate   # Windows

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装用于网页浏览功能的 Playwright 浏览器
playwright install chromium

配置你的 LLM 提供商

在 config/config.toml 创建配置文件：

# OpenManus 配置

[llm]
# 选择你的 LLM 提供商和模型
provider = "openai"  # 选项：openai, anthropic, google, ollama
model = "gpt-4o"
api_key = "sk-your-api-key-here"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7

[llm.vision]
# 视觉任务模型 (截图、图像)
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
api_key = "sk-your-api-key-here"

[browser]
headless = true  # 设置为 false 可观察浏览器的实际操作
timeout = 30000  # 页面加载超时（毫秒）

[sandbox]
enabled = true
max_execution_time = 60  # 秒
allowed_commands = ["python", "node", "git", "npm", "pip"]

[memory]
enabled = true
storage_path = "./data/memory"

使用 Claude 作为 LLM

[llm]
provider = "anthropic"
model = "claude-sonnet-4-20250514"
api_key = "sk-ant-your-key-here"
base_url = "https://api.anthropic.com"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7

使用本地模型 (Ollama)

[llm]
provider = "ollama"
model = "qwen2.5:32b"
base_url = "http://localhost:11434"
max_tokens = 8192
temperature = 0.7

第 2 步：运行 OpenManus

交互模式

# 启动交互式智能体
python main.py

# 你将看到一个可以输入任务的提示符
> 研究 2026 年排名前 5 的 Python Web 框架并创建一个对比报告

命令行模式

# 运行单个任务
python main.py --task "查找 3 月 15 日从纽约到伦敦最便宜的机票"

# 使用特定配置运行
python main.py --config config/config.toml --task "使用 FastAPI 构建一个待办事项应用"

# 带有详细日志运行
python main.py --verbose --task "分析本周 GitHub 趋势榜项目"

Web UI 模式

OpenManus 包含一个可选的 Web 界面：

# 启动 Web 服务器
python web_ui.py --port 8080

# 在浏览器中打开 http://localhost:8080

Web UI 会实时显示智能体的活动，包括浏览器截图、代码执行日志以及智能体的规划过程。

第 3 步：理解智能体架构

OpenManus 使用模块化架构，包含以下核心组件：

规划器 (Planner)

规划器将复杂任务分解为子任务：

任务："构建一个天气仪表盘 Web 应用"

计划：
1. 研究天气 API (免费层级)
2. 选择一个前端框架
3. 设计 UI 布局
4. 创建项目结构
5. 实现天气 API 集成
6. 构建前端组件
7. 添加错误处理和加载状态
8. 测试应用程序
9. 编写包含安装说明的 README

工具 (Tools)

OpenManus 带有智能体可以直接使用的内置工具：

工具	描述	使用示例
`browser`	导航、点击、输入、截图	网络调研、填写表单
`code_execute`	运行 Python/Node 代码	数据处理、测试
`file_manager`	读取、写入、创建文件	代码生成、报告编写
`shell`	执行终端命令	Git 操作、安装依赖
`search`	通过 API 进行网络搜索	查询信息
`memory`	存储和检索信息	跨任务上下文

创建自定义工具

你可以为 OpenManus 扩展自定义工具：

# tools/custom_api_tool.py
from openmanus.tools.base import BaseTool

class WeatherAPITool(BaseTool):
    name = "weather_api"
    description = "获取任意城市当前的天气数据"

    parameters = {
        "city": {
            "type": "string",
            "description": "城市名称 (例如：'London')"
        }
    }

    async def execute(self, city: str) -> dict:
        import httpx
        async with httpx.AsyncClient() as client:
            response = await client.get(
                f"https://api.weatherapi.com/v1/current.json",
                params={"key": self.config.weather_api_key, "q": city}
            )
            return response.json()

在配置中注册该工具：

[tools]
custom = ["tools/custom_api_tool.py"]

第 4 步：实际应用场景

研究与报告生成

> 研究 2026 年 WebAssembly 的普及现状。
  包含市场统计数据、主要使用场景以及 WASM 运行时的对比。
  将报告保存为 research-report.md

智能体将浏览多个来源，汇编数据并生成格式化的 Markdown 报告。

自动化代码生成

> 使用 FastAPI 创建一个 REST API，包含：
  - JWT 用户认证
  - “projects”资源的 CRUD 操作
  - 使用 SQLAlchemy 的 PostgreSQL 数据库
  - 完善的错误处理和验证
  - Docker Compose 设置
  将所有内容保存在名为 "project-api" 的新目录中

数据采集与分析

> 抓取 GitHub Stars 排名前 100 的仓库，
  提取它们的语言、Star 数量和描述。
  创建一个 CSV 文件及包含图表的摘要分析。

自动化测试

> 读取 src/api/ 中的代码并使用 pytest 编写全面的
  集成测试。覆盖所有端点、边缘情况和错误场景。

OpenManus vs 其他智能体框架

框架	重点	LLM 支持	网页浏览	代码执行	易用性
OpenManus	通用智能体	任意	是	是	中等
AutoGPT	自主任务	OpenAI 等	是	是	中等
CrewAI	多智能体团队	任意	插件	插件	简单
LangGraph	智能体工作流	任意	插件	插件	高级
MetaGPT	软件开发	任意	有限	是	中等
BabyAGI	任务管理	OpenAI	否	有限	简单

OpenManus 以其功能和简单性之间的平衡脱颖而出。它比 LangGraph（需要从零构建工作流）更专注，比 BabyAGI（缺乏浏览器和代码工具）功能更强大。

获得最佳效果的建议

任务描述要具体。 “构建一个博客”很模糊。“使用 Next.js、MDX 内容和 Tailwind CSS 构建博客”能给智能体明确的方向。
使用合适的模型。 复杂任务更受益于 GPT-4o 或 Claude Opus。简单任务使用 Gemini Flash 或本地模型即可胜任。
为多会话项目启用记忆。 这能让智能体记住同一项目中之前任务的上下文。
监控资源消耗。 智能体任务可能会消耗大量 Token。在配置中设置预算限制：

[budget]
max_tokens_per_task = 500000
max_cost_per_task = 5.00  # 美元

提交前审核。 在提交到版本控制系统之前，始终检查智能体对文件所做的更改。使用 git diff 查看差异。

常见问题解答

运行 OpenManus 安全吗？ OpenManus 包含沙箱执行环境。但由于它可以执行代码和浏览网页，请务必检查配置中的安全设置。切勿以提权后的权限运行它。

OpenManus 如何处理速率限制（Rate Limits）？ 它内置了重试逻辑，针对 API 速率限制采用指数退避算法。

多个用户可以共享一个 OpenManus 实例吗？ Web UI 支持基础的多用户访问。对于团队使用，建议将其部署在具有适当身份验证的共享服务器上。

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什么是 OpenManus？

OpenManus vs Manus AI：功能对比

第 1 步：安装 OpenManus

前置条件

克隆与安装

配置你的 LLM 提供商

使用 Claude 作为 LLM

使用本地模型 (Ollama)

第 2 步：运行 OpenManus

交互模式

命令行模式

Web UI 模式

第 3 步：理解智能体架构

规划器 (Planner)

工具 (Tools)

创建自定义工具

第 4 步：实际应用场景

研究与报告生成

自动化代码生成

数据采集与分析

自动化测试

OpenManus vs 其他智能体框架

获得最佳效果的建议

常见问题解答

总结

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交互模式

命令行模式

Web UI 模式

第 3 步：理解智能体架构

规划器 (Planner)

工具 (Tools)

创建自定义工具

第 4 步：实际应用场景

研究与报告生成

自动化代码生成

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