在 AI 领域，Manus 本应是“手脑并用”的典范，其拉丁语根源“mens et manus”意味着知行合一。然而，现实情况是，Manus 反而成为眼高手低的代名词，和原本在 MIT 的本义背道而驰。它在理论层面被炒得火热，但在实际应用中却难以落地，让人不禁对其实际价值产生怀疑。
今天，我们就来深入剖析几款热门的 Manus 开源替代品，看看它们如何助力我们在效率提升的道路上一路狂飙。
Manus 开源平替：实践才出真知
OpenManus：浏览器控制与搜索的强强联合
OpenManus 依托 html2text、browsergym、browser-use 实现对浏览器的精准控制，搭配 googlesearch-python 拓展搜索能力。从技能点来看，它降低了自动化操作的门槛，即使是对编程不太熟悉的用户，也能通过简单的指令配置，让浏览器自动执行一系列操作，如自动登录、数据抓取等。
AutoMate：视觉识别与大模型的智能融合
AutoMate 凭借 opencv 进行视觉识别，结合 Claude 大模型，实现对计算机界面的智能操作。其优势在于能模拟人类视觉，识别屏幕内容并执行相应操作，适用于各种视觉界面，不受特定软件限制。
node-DeepResearch：深度搜索与推理的高效引擎
node-DeepResearch 聚焦于通过迭代过程寻找正确答案，整合了搜索、阅读网页和推理功能。它的知识拓展性较强，能不断迭代搜索和推理，直至找到问题的答案或超出 token 预算。从技能角度看，它为需要深入调查研究的用户提供了精准且高效的解决方案。
open-deep-research：数据抓取与存储的完美搭配
open-deep-research 利用 Firecrawl 抓取内容，结合 Vercel Postgres 存储数据，构建起一套完整的深度研究系统。在知识点层面，它展示了如何从数据抓取、处理到存储的全流程操作。技能上，为用户提供了灵活的数据处理和分析能力。
从“眼高手低”到“知行合一”的效率提升
这些开源替代方案各具特色，从浏览器控制、视觉识别到深度搜索与数据处理，它们为我们打开了效率提升的多扇大门。它们在功能上各有侧重，但都致力于将 AI 的理论优势转化为实际操作能力。通过这些工具，用户可以切实感受到 AI 在工作中的应用，不再只是纸上谈兵。
但每款工具也并非完美无缺，或在功能深度上有所欠缺，或在稳定性、易用性上存在挑战。我们在选择时，需结合自身需求与技术能力，权衡利弊。
OpenManus：无需邀请码的 AI 助手
OpenManus 是目前 star 数最高的 Manus 开源替代项目，由 MetaGPT 团队在 3 小时内快速开发完成。它最大的亮点是无需邀请码，用户可以直接在本地电脑上运行，亲眼见证 AI 代理如何一步步操控电脑完成任务。这种直接的视觉反馈，让用户对 AI 的实际操作能力有了更直观的认识。
AutoMate：让 AI 成为你的 “数字员工”
AutoMate 是一款 AI+RPA 工具，通过自然语言描述任务，AI 就能自动操作电脑界面，完成复杂工作流程，无需编程知识。它强调无代码自动化，用户只需简单输入指令，如“打开 Excel，创建表格并填入昨天的销售数据”，AI 就能自动执行。这种便捷性，让普通用户也能轻松上手，真正实现让 AI 为工作服务。
node-DeepResearch：深度搜索与推理的高效引擎
node-DeepResearch 由 Jina AI 团队开发，旨在复制 OpenAI 的代理式搜索、阅读和推理工作流。它使用 Gemini 进行 LLM 操作，brave 用于搜索，jina reader 用于阅读网页。其核心亮点在于持续推理，支持多步推理，最多可达 13 步。这意味着它能在复杂问题面前，逐步深入，直至找到答案，为用户提供了强大的研究和分析能力。
open-deep-research：灵活高效的内容抓取与推理
open-deep-research 是一个轻量高效的 AI 研究代理，利用 Firecrawl 进行内容抓取，并支持用户使用任意大语言模型进行推理。它强调开源和自托管，用户可以完全掌控数据和代码。这种灵活性，让用户能够根据自身需求，定制专属的研究工具，避免了对专有平台的依赖。
进击的开源平替：新手友好
这些开源替代工具在新手适用性、核心功能特性及实际应用、复杂任务处理和模型切换等方面各有优劣，用户可以根据自身需求和技术能力选择最适合的工具。
新手适用性、功能特性及实际应用
OpenManus
● 新手适用性：OpenManus对新手较为友好。它无需邀请码，用户可以直接在本地电脑上运行，亲眼见证AI代理如何一步步操控电脑完成任务，这种直接的视觉反馈，让新手能更直观地理解AI的操作过程。
● 功能特性及实际应用：OpenManus的核心功能是无需邀请码即可实现各种创意，它集成了html2text、browsergym、browser-use作为浏览器控制，googlesearch-python作为搜索工具。在实际应用中，用户可以通过简单的指令配置，让浏览器自动执行一系列操作，如自动登录、数据抓取等。
● 优劣：优点是上手快，配置相对简单，适合新手快速体验AI自动化操作；缺点是功能实现较为基础，对于复杂场景的适配性有待提升。
AutoMate
● 新手适用性：AutoMate同样适合新手使用。它通过自然语言描述任务，AI就能自动操作电脑界面，完成复杂工作流程，无需编程知识，大大降低了使用门槛。
● 功能特性及实际应用：AutoMate的核心功能是无代码自动化，支持本地部署保护数据隐私。在实际应用中，用户只需在输入框中输入指令，如“打开 Excel，创建表格并填入昨天的销售数据”，工具就能自动执行相应操作。
● 优劣：优点是操作简单，能快速上手，适合处理各种视觉界面的操作；缺点是由于依赖视觉识别，可能会受到界面变化的影响，稳定性需进一步加强。
node-DeepResearch
● 新手适用性：node-DeepResearch对新手来说稍微复杂一些，需要一定的技术背景，如熟悉JavaScript/Node.js开发，了解如何使用API等。
● 功能特性及实际应用：其核心功能是持续搜索与阅读、多步推理、实时进度反馈、灵活的查询方式。在实际应用中，它能处理复杂的多步问题，逐步分解并解决，适用于文献综述、市场调研、新闻报道、学习辅助、政策研究等场景。
● 优劣：优点是能深入挖掘复杂问题，提供强大的研究和分析能力；缺点是多步推理功能依赖于基础模型的性能，若基础模型的推理能力有限，可能会影响多步推理的效果。
open-deep-research
● 新手适用性：open-deep-research对新手相对友好，它提供了清晰的安装和配置指南，用户可以按照步骤进行操作。
● 功能特性及实际应用：该工具的核心功能是通过爬虫工具Firecrawl提取网页数据，结合推理模型进行多步骤信息推理，支持自定义模型切换。在实际应用中，它能在复杂查询中展示完整的思考过程，适用于需要动态数据支持的场景。
● 优劣：优点是灵活性强，支持模型切换，能根据需求替换底层模型；缺点是默认使用GPT-4o可能带来较高API调用成本。
复杂任务和模型切换
OpenManus
● 复杂任务处理：OpenManus在处理复杂任务时表现出色，它基于强大的语言模型（LLM）和ReAct（推理与行动）框架，能够将复杂的任务巧妙地分解为一系列可执行的子步骤。例如，对于需要先收集信息、再进行分析、最后生成报告的任务，OpenManus能够动态地协调各个工具的调用，确保任务的高效执行。
● 模型切换用法：OpenManus默认支持GPT-4o，但用户可以通过简单的配置文件修改，轻松切换到其他模型，如Claude 3.5、Qwen VL Plus等。这种多模型集成的方式，让用户能够充分利用不同模型的优势，根据具体任务选择最合适的工具。
AutoMate
● 复杂任务处理：AutoMate在处理复杂任务时，能够通过自然语言描述任务，自动操作电脑界面，完成复杂工作流程，无需编程知识。它强调无代码自动化，用户只需简单输入指令，如“打开Excel，创建表格并填入昨天的销售数据”，AI就能自动执行，适合处理各种视觉界面的操作。
● 模型切换用法：AutoMate支持本地部署保护数据隐私，用户可以根据需求选择不同的模型进行推理，但具体的操作步骤和配置相对复杂，需要一定的技术背景。
node-DeepResearch
● 复杂任务处理：node-DeepResearch在处理复杂任务时表现出色，它能处理复杂的多步问题，逐步分解并解决，支持长时间的任务处理，确保得到精确的结果。例如，在文献综述、市场调研、新闻报道、学习辅助、政策研究等场景中，它能帮助用户深入挖掘信息，找到问题的答案。
● 模型切换用法：node-DeepResearch使用Gemini作为核心语言模型，用户可以通过配置Gemini API来优化查询效果。如果需要切换到其他模型，可能需要进行更深入的技术配置和调整。
open-deep-research
● 复杂任务处理：open-deep-research在处理复杂任务时，能够通过爬虫工具Firecrawl提取网页数据，并结合推理模型进行多步骤信息推理，支持自定义模型切换。它在复杂查询中展示完整的思考过程，适用于需要动态数据支持的场景。
● 模型切换用法：open-deep-research支持多种语言模型（如OpenAI、Anthropic、Cohere、DeepSeek等），用户可以通过设置环境变量（如REASONING_MODEL）来选择特定模型。这种灵活性让用户能够根据任务需求，灵活调整底层模型。
跨平台支持
● OpenManus：OpenManus的安装和运行基于Python和conda环境，理论上可以在安装了Python和conda的Windows、macOS和Linux系统上运行，具有一定的跨平台特性。
● AutoMate：AutoMate支持在多种操作系统上运行，包括Windows、macOS和Linux，实现跨平台的自动化操作。
● node-DeepResearch：node-DeepResearch基于Node.js开发，只要系统支持Node.js环境，就可以运行，包括Windows、macOS和Linux等平台。
● open-deep-research：open-deep-research使用Next.js App Router等技术，也可在不同操作系统上运行，支持跨平台使用。
进击的开源平替：技能与实操
OpenManus
● 技能：掌握 Python 编程基础，了解如何配置和使用 LLM API，能够解读和修改配置文件。
● 实操：
1. 创建新的 conda 环境并激活：`conda create -n open_manus python=3.12`，`conda activate open_manus`。
2. 克隆仓库：`git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git`，`cd OpenManus`。
3. 安装依赖：`pip install -r requirements.txt`。
4. 配置 LLM API：在 `config` 目录创建 `config.toml` 文件，添加 API 密钥和自定义设置。
5. 运行 OpenManus：通过终端输入你的需求。
● 配置：
OpenManus 需要配置 LLM API 的相关信息。请按照以下步骤设置配置文件：编辑 `config.toml`，将 `model` 改为其他模型（如 `”gpt-3.5-turbo”`），保存后运行 `python main.py`。
如果输入中不要带空格、下划线等特殊字符，会导致对话内容不识别。
● 启动：
运行主程序：`python main.py`。
在终端显示提示后，输入你的任务（例如：“帮我生成一份周计划”），按回车键提交，OpenManus 调用 LLM 处理任务。
● 运行：
在主程序运行后，直接在终端输入你的需求，例如“写一个 Python 函数计算 1 到 100 的和”，然后按回车键提交。
AutoMate
● 技能：具备一定的编程基础，了解计算机视觉和大模型的应用，能够进行环境配置和简单的代码编写。
● 实操：
1. 克隆项目并设置环境：`git clone https://github.com/yuruotong1/autoMate.git`，`cd ahttps://github.com/jina-ai/node-DeepResearch.git`，`cd
calhost:7888/`，配置 API 密钥和基本设置。
● 配置：
默认即为本地模式，无需额外配置。
数据存储在本地 autoMate.db 文件，适合敏感数据处理场景。
● 启动：
打开 `http://localhost:7888/`，在输入框输入任务，如“打开 Excel，创建表格并填入昨天的销售数据”，点击“提交”。
● 运行：
在输入框中输入指令，如“打开浏览器，搜索‘AI+RPA案例’”，工具自动启动浏览器并搜索。
node-DeepResearch
● 技能：熟悉 JavaScript/Node.js 开发，了解如何使用 API，能够进行基本的服务器部署和环境配置。
● 实操：
1. 克隆仓库：`git clone https://github.com/jina-https://github.com/nickscamara/open-deep-research.git`，`cd
赖：`npm install`。
3. 配置 API 密钥：设置 GEMINI_API_KEY、OPENAI_API_KEY、LLM_PROVIDER 和 JINA_API_KEY 等环境变量。
4. 运行项目：使用 `npm run dev $QUERY` 运行，输入你的查询。
● 配置：
如果使用 Ollama 或 LMStudio，可以将推理请求重定向到本地 LLM，通过设置以下环境变量：
export LLM_PROVIDER=openai
export OPENAI_BASE_URL=http://127.0.0.1:1234/v1
export OPENAI_API_KEY=whatever
export DEFAULT_MODEL_NAME=qwen2.5-7b
● 运行：
使用 `npm run dev $QUERY` 运行，输入你的查询，例如 `npm run dev “what is the latest news from Jina AI?”`。
open-deep-research
● 技能：掌握 Next.js、React 相关知识，了解数据抓取和存储的基本原理和操作，能够进行项目部署和环境配置。
● 实操：
1. 克隆仓库并安装依赖：`git clone https://github.com/nickscamara/open-deep-research.git`，`cd open-deep-research`，`npm install`。
2. 配置环境变量：根据 `.env.example` 文件创建 `.env` 文件，配置相关环境变量。
3. 运行数据库迁移：执行数据库迁移命令。
4. 启动应用：运行 `npm run dev` 启动应用。
● 配置：
如果想要使用其他语言模型（而非默认的 Ophttps://github.com/nickscamara/open-deep-research.git`，`cd
.env` 文件中设置 `BYPASS_JSON_VALIDATION=true`。
● 启动：
运行数据库迁移：`pnpm db:migrate`。
● 运行：
启动应用：`pnpm dev`，你的应用程序现在应该在 localhost:3000 上运行。
在应用界面中输入你的研究问题、研究广度和研究深度等信息。
到这一步，你也不一定会担忧被AI替代，新华日报头条刊发全文 力促化解“当AI+自动化来袭撞上35岁危机…”，数治网DTZed特别发布《全球AI+自动化趋势下的就业与应对（2015–2025）》，希望我们能以“放眼量 天地宽”的积极心态和视角，通过终身学习和弹性适应做好职业应对。
你认为在这些开源替代方案中，哪一款最能帮助你实现从“眼高手低”到“知行合一”的转变？哪一款最符合你的工作场景？或者，你是否还在寻找更契合的工具？欢迎在评论区分享你的见解与困惑。
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来源：数治网院iDigi，本篇结合生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。
