教你破解Manus，我们真的需要等待邀请码吗？

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的我来说，这简直是工作流程的革命！

OWL：学术实力派的性能标杆

如果说OpenManus关注的是功能复现，那么CAMEL-AI团队的OWL则更注重性能突破。 在GAIA基准测试（衡量AI助手实际解决问题能力的权威测试）中，OWL达到了57.7%的成绩，甚至超越了HuggingFace的Open Deep Research（55.15%）。

我尝试让OWL帮我查询GitHub仓库信息和伦敦电影放映信息，体验流畅度令人惊讶。特别是它的记忆增强系统，能够记住之前的对话内容并建立长期记忆，让交互更加自然。

作为一个经常需要进行复杂调研的内容创作者，我最欣赏OWL的六步工作流：

1. 启动Ubuntu容器（建立隔离工作环境）

2. 知识召回（联系上下文信息）

3. 连接数据源（整合各类信息）

4. 数据动态挂载（灵活处理不同格式）

5. 智能生成todo.md（自动规划任务）

6. 调用工具链执行任务

这种结构化的工作方式，正是我们技术专业工作者解决复杂问题的方式！

OpenHands：全栈开发的野心之作

第三个引起我注意的是OpenHands项目，它与其他两个项目的最大区别在于其明确定位——"让AI代理成为全栈开发者"。

作为一个经常需要协调技术团队的内容创作者，我对OpenHands的实际应用场景特别感兴趣。它采用三层镜像构建体系，支持资源配额控制、操作审计和网络白名单，这些都是企业级应用所必需的安全特性。

最令我震惊的是它的一键部署能力：

docker run -it -p 3000:3000 -e API_KEY=your_key openhands/core:latest

就这一行命令，我在5分钟内就架设了一个全功能的AI Agent系统！尽管在复杂任务上的稳定性还有待提高（约17%的崩溃率），但对于快速原型开发来说已经足够实用。

三、揭秘自主Agent的核心技术架构

通过深入分析这些开源项目和Manus本身，我终于理解了自主Agent的核心技术架构。作为一个非技术背景但深耕AI内容领域的创作者，我想用最通俗的语言与大家分享这些发现。

三大核心模块的协同运作

就像一个高效的团队需要不同角色协作一样，自主Agent也由三个核心模块组成：

• 规划模块（Planning） ：相当于团队的项目经理，负责理解需求、分解任务和制定计划。Manus使用的很可能是Deepseek-r1模型来处理这部分工作。

• 记忆模块（Memory） ：就像团队的知识库，记录历史经验和上下文信息。通过短期记忆（最近5轮对话）和长期记忆（向量数据库）的结合，实现了91%的信息召回率。

• 工具使用模块（Tool Use）

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