大家好，我是抖知书！最近，有一个叫 OpenManus 的开源项目火了，因为它只用了三个小时就复刻了 Butterfly Effect（蝴蝶效应）公司发布的 Manus 智能体。

你可能要问了，Manus 是什么？说白了，它是一家中国 AI 初创公司在最近发布的“全球首款通用智能体”的早期预览版。按他们的说法，这个Manus智能体很牛，你只要给它一个简单的指令，它就能自动搞定一系列复杂的任务。

虽然它听着挺神秘，但从技术上看，还是基于我们常见的那些 AI 技术——自然语言处理（NLP）、自动化工作流、智能数据检索等等，只是打了个包，变成了一个智能体的形式。开发者给它设计的灵活度很高，只要你给出指令，它自己就去安排执行步骤。

那么OpenManus 复刻这个高端玩意儿为啥能这么快呢？咱们继续看。

OpenManus 和 Manus 本身实际上没啥法律或者公司的关联，它更多是开源社区对这个前沿技术的一次快速追赶。要复刻 Manus 这种 "通用智能体"，可不是说一字一句复制，核心在理解它的基本原理。

像这种智能体，咋看起来牛，实际上并不是真的从0到1那么复杂。你想想，自然语言处理的库能不能找到开源的？工作流自动化的框架早已遍地开花。所谓的“智能”，其实是把各种现有的技术拼在一块儿。

OpenManus 正好利用了这种开源技术的 "车轮"。你不必从最底层开始发明轮子，现有的库和框架已经搭建好了一半的路。

而要说 OpenManus 短短三个小时就能做出点效果，其实少不了前期整个社区积累的准备工作。

借助了自然语言处理里的某些现成模型（比如某种AI大模型的API反正早有了），再加上开源的自动化工具库和 API 集成框架，几行代码搞定一项任务根本不算事儿。重要的是选对了工具，试好了兼容性，三小时已经是放慢了手脚的状态。

拆开来看看技术，OpenManus三小时复刻的整个流程技术细看步骤，直接掰开了说流程。（我个人意见，仅供参考）

1. 自然语言处理（NLP）模块

复刻 Manus 的第一步是它的 自然语言处理能力。使用者给出的每一个简单指令，比如"帮我发个邮件"，需要经过深度解析。解析不是简单的"识别"关键词，你得有一套 AI 模型能真正搞明白文字背后的意思。在这个基础上，执行才有可能准确无误。幸运的是，开源世界里的自然语言处理工具不算少。这也是有人说的那样“你要是有些 AI 的开发经验，接个 GPT API 分分钟能做出差不多的原型。”

OpenManus 在这一步就是利用了很多 NLP的开源工具和 API，三小时要做的事儿其实是从调试选择上面开始的。NLP不一定是件难事，选对工具难度能大大降低。

2. 任务自动化工具与API

自然语言处理明白之后，下一步就是让它自动去做任务。这里所涉及的就是一系列 工作流自动化 的工具。比方说你下达指令让 Manus "整理今天的邮件"，你必须能够调邮件接口、处理筛选规则，然后执行分类任务。各种任务之间还得有并行或串行的排布顺序。这一系列任务依赖的基础，就是自动化的API接口。开源社区里有太多现成的东西可以拿过来用了。

OpenManus的实现途径其实是不断地去适应这些库和工具，把现有的对接功能逐个配对后串联到工作流里。这是缩小时间开销的关键。

3. 数据存储与通讯模块

执行这么复杂的任务自然涉及到数据的不断传递。你下一个指令让 Manus "去调用某个文件"，它得把这个文件从数据库调出来，处理完事儿后再放回去。这会涉及到数据存储的问题，以及和各种服务的 API 通讯。OpenManus 也用了一些轻量级的数据存储解决方案，直接用高扩展的现成工具很容易让它衔接好处理器和服务器之间的通讯，减少延时、防止过载挂掉。

通讯模块本来就是现在挺标准化的东西。选了成熟的接口调度、任务执行模型直接用现成的格式和基础设施，再解决了精度和安全性。这个环节上耗时很少，实际调优下花时间可能是一会儿的事。

对于普通的编程高手，搞个类似的复刻其实不算是难上天的事情，甚至都称不上做科研研究，写完几百行核心代码调通所有逻辑流程而已。论功能上并不会比调用第三方 API 复杂太多，咱们在现有的模块实现基础上直接堆成功率甚至都非常快。体验自己能做出来的模型其实是完全有可能的，并没有太多未知难题等着解决。

AI的不断发展，各种应用如雨后春笋般的崛起，希望更多的AI前沿企业能真正从“生成效果”出发，如何真正的生成出满足不同行业、不同领域用户的精准需求的内容，而不是非常注重某款应用的多功能化，这才是别人无法模仿和取代的核心，然而实现这一切是需要的是强大的精准提示词做支撑，不然任何企业开发的任何和AI相关的赛道产品都会被快速复制。

大量高级提示词、实用智能体、变现技能、AI技术等永久免费，全部保存在“抖知书”公众号中！