和邀请码无关,从60Star到18.6KStar:OpenManus的快速崛起与开源责任的思考

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和邀请码无关,从60Star到18.6KStar:OpenManus的快速崛起与开源责任的思考
7590点击    2025-03-10 09:59

OpenManus的星数增长曲线堪称开源项目的"教科书级"案例*


和邀请码无关,从60Star到18.6KStar:OpenManus的快速崛起与开源责任的思考


缘起:深夜的开源对话


在这个被AI工具层层壁垒和邀请码围墙分割的时代,每一次开源的突破都如同黑暗中的曙光。作为一名长期关注AI最新前沿的科技自媒体,我有幸见证并参与了OpenManus这个项目从无到有、从星星之火到燎原之势的全过程。


3月6日的深夜,当大多数人已进入梦乡,我习惯性地浏览着微信消息,检查一下是否遗漏重要的事情。突然在SPO群中发现了一条令人振奋的消息:"我们在3小时内复现了Manus的核心功能,代码已经推送到GitHub"。作为一个见证过无数AI项目起落的观察者,我立刻意识到这可能是一个重要时刻。


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彼时,Manus的邀请码已经被炒到了"10万一个"的天价,无数开发者和AI爱好者望码兴叹。而这个名为OpenManus的开源项目,正如同一把钥匙,似乎要为所有人打开这扇紧闭的大门。


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我测试了项目,可以运行,随即联系了团队成员didi,决定撰写一篇详细介绍OpenManus的文章。当文章在第二天清晨7:00发布时,项目仅有60个Star;而短短两小时后,这个数字就飙升至1000+。截至今3月10日凌晨5:00,这个数字已经攀升至惊人的18.6K。


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开源的责任:星星不只是数字


然而,随着关注度的爆炸性增长,一个严肃的问题也逐渐浮出水面:当一个开源项目获得了巨大的流量和关注,团队应该承担怎样的责任?


近日,我收到了大量读者的反馈,他们在尝试使用OpenManus时遇到了各种各样的问题。从模型适配困难到交互体验不佳,从文档不完善到缺乏必要的支持,这些问题正在影响用户对这个备受期待的项目的体验和评价。


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用户反馈截图,反映了当前项目存在的主要问题


更令人担忧的是,我观察到OpenManus团队似乎更关注GitHub上不断增长的Star数量,而对用户反馈的实际问题关注不足。这种现象不禁让人思考:在开源社区中,Star数量真的是衡量项目成功的唯一标准吗?


作为首个发掘并报道OpenManus的自媒体,我感到有责任为读者发声。开源不仅仅是代码的公开,更是一种承诺和责任。当数以万计的开发者因为你的项目而驻足、关注、fork、尝试,团队就自然地承担了继续完善和支持这个项目的责任。


桥梁:理解与期待之间


和OpenManus团队的缘分始于春节后他们的另一个优化项目。年前,团队成员didi曾联系过我,当时我因为太多网友的消息而没有及时回复。后来在看到其他文章时,我突然想起了这个联系,于是主动询问他们是否能为DeepSeek-R1推理模型写一个优化方法,我愿意在公众号上发表一篇介绍他们研究的文章,条件是我能够首发。


didi将我拉入了他们的项目组群聊,在那里,我见证了一群年轻学者的努力与拼搏。几个星期过去了,我依然在等待他们的研究成果。


当Manus发布后,我和大多数人一样填写了申请表,等待着那个可能永远不会到来的邀请码。截至今日,我依然没有收到 Invitation code,大概率也不会再收到了。


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正是在这样的背景下,OpenManus项目的出现显得尤为珍贵和重要。它不仅是对封闭生态的一种挑战,更是对开源精神的一次有力宣言。


成长的烦恼


目前,不少读者在运行OpenManus时遇到了各种问题,其中最突出的是模型适配问题。


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一位读者在尝试使用DeepSeek-V3时遇到的错误信息


此外,项目还存在以下亟待解决的问题:


  1. 用户界面不够友好:当前的终端界面对非技术用户不够友好,缺乏直观的交互方式。
  2. 文档不完善:安装和使用文档过于简略,缺乏详细的步骤说明和常见问题解答。
  3. 提示词需要优化:系统中的许多提示词设计存在问题,不能仅留于学术和论文数据,更要重视输出质量。
  4. 错误处理机制不完善:当系统出错时,缺乏清晰的错误提示和解决方案。
  5. 用例不够丰富:对于项目能力的边界定义模糊,缺乏特别擅长的场景。
  6. 模型适配:没有考虑国内模型的适配问题。
  7.  缺乏测评数据:没有开源Agent的GAIA基准测试数据


这些问题表明,OpenManus项目还处于早期阶段,需要团队持续投入精力进行完善和优化。


不仅仅是流量


作为连接OpenManus团队与广大用户的桥梁,我想向团队发出诚挚的呼吁:开源项目的价值不应仅仅用Star数量来衡量,而应该体现在它为用户创造的实际价值上。


GitHub上的18.6K星星固然令人振奋,但每一颗星星背后都是一个对项目抱有期待的开发者,甚至很多非专业人士,也会点亮star。他们的关注不仅是对项目当前成就的认可,更是对未来发展的期待。


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我相信OpenManus团队有能力也有责任继续完善这个项目,使其真正成为一个可用、易用、好用的Agent工具。 尽管存在这些问题,我依然对OpenManus项目充满信心。开源的魅力正在于它的包容性和进化能力,每一个参与者都可以为项目贡献自己的力量。


作为自媒体,我将继续关注OpenManus的发展,为读者提供最新、最准确的信息。同时,我也希望能够继续作为用户与开发团队之间的桥梁,传递双方的声音和期待。


对于OpenManus团队,我想说:真正的成功不是一时的流量和关注,而是持续为用户创造价值的能力和决心。 希望你们能够珍视这17.8K星星背后的信任和期待,继续完善项目,履行开源的责任和使命。

对于正在阅读这篇文章的你,无论你是开发者、用户还是观察者,我都邀请你加入到这场开源的盛宴中来。



文章来自微信公众号 “ AI修猫Prompt ”,作者 AI修猫Prompt


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关键词: OpenManus , Manus , AI , 人工智能
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1
OWL

【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务,堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板,达到了57.7%,超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。

项目地址:GitHub:https://github.com/camel-ai/owl

2
OpenManus

【开源免费】OpenManus 目前支持在你的电脑上完成很多任务,包括网页浏览,文件操作,写代码等。OpenManus 使用了传统的 ReAct 的模式,这样的优势是基于当前的状态进行决策,上下文和记忆方便管理,无需单独处理。需要注意,Manus 有使用 Plan 进行规划。

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


3
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

4
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【开源免费】LangGPT 是一个通过结构化和模板化的方法,编写高质量的AI提示词的开源项目。它可以让任何非专业的用户轻松创建高水平的提示词,进而高质量的帮助用户通过AI解决问题。

项目地址:https://github.com/langgptai/LangGPT/blob/main/README_zh.md

在线使用:https://kimi.moonshot.cn/kimiplus/conpg00t7lagbbsfqkq0