Manus叫好不叫座
近期，Manus在产品体验方面表现出色，但市场接受度不高。众多通用模型已能完成PPT制作、Python数据分析、Excel生成等任务。尽管Manus在技术层面存在一定复杂性，如业界专家猜测其可能采用基于MCP协议的聚合模式，但从整体来看，其创新性不足，导致众多消费者对该产品持保留态度。
OpenManus横空出世
MetaGPT团队在短短3小时内成功打造了OpenManus，旨在实现Manus的价值，并且该工具已对外开源。值得注意的是，用户无需邀请码即可使用，显著降低了使用门槛。然而，根据演示视频，OpenManus的功能尚处于初级阶段，其呈现结果在细节和丰富度上与Manus相比有所不足。
OpenManus的发展规划
尽管目前功能尚不完善，MetaGPT团队已对外公布了未来的开发计划。根据这一计划，实现对Manus的全面复制并非不可实现。目前，OpenManus的设计规划与Manus相似，遵循线性结构。然而，在处理现实世界的复杂任务时，采用DAG（有向无环图）规划可能更为精确。以Data Interpreter为例，它就是一个成功的应用实例。
Agent迷你框架诞生
两个月前，团队在一次边用餐边讨论的头脑风暴中，产生了构建一个极简版Agent框架的构想。该框架由可插拔的Tools和System Prompt构成，基于此理念，团队成功搭建了一个完整的Agent迷你框架。其可插拔设计赋予了框架良好的组合性，使得不同场景下的Tools得以组合，从而创造出多样化的Agent。
Tools组合优势明显
工具本身应支持组合特性，该团队在此领域的工作更为细致。HuggingFace的Smolagents项目亦采纳了这一理念。这种组合特性简化了Agent的构建，无需编写复杂的内部逻辑，只需调整动作范围即可。
Agent发展挑战重重
在步入Agent时代的前夕，我们必须重视通用大模型的高幻觉率问题。为了打造实用的Agent，我们必须解决提升大模型底层能力的挑战。此外，Agent主要用于工作流管理，若简单任务采用Agent，反而可能延长客户等待时间。正如Anthropic所强调的，“简洁至上，实用性为重”。
您如何看待未来智能代理在提升大型模型基础能力方面的潜力？欢迎在评论区分享您的见解。同时，请不要忘记为本文点赞及转发！
