人工智能代理没有护城河，Manus在数小时内被克隆，开源接管

人工智能代理没有护城河：Manus的快速开源复制

开源的速度：Manus如何在不到一天的时间内被复制

3月6日，人工智能初创公司Manus推出了其旗舰通用人工智能代理，以其下一代自主数字助理的承诺吸引了众多关注。然而，在24小时内，包括OpenManus和OWL在内的多个开源复制品涌现出来，其中许多都具有相当的功能。Manus的快速复制凸显了人工智能代理技术的一个基本现实：没有竞争护城河。

开源竞争对手：复制时间表

Manus发布后不久，第一个替代方案出现了：

OpenManus：在三个小时内，一个由开发者组成的团队——其中许多人年仅20多岁——制作了一个Manus的工作版本，并使其完全开源。在一天之内，OpenManus获得了超过8,000个GitHub星标。
OWL (优化劳动力学习)：另一个人工智能代理OWL在GitHub上上线，声称超越了GAIA基准的最高性能。它的创建者已经从事多代理框架的研究两年多了，但利用Manus的热度将他们的项目推到了前沿。

这两个项目都迅速在人工智能和开发者社区中获得了关注，这表明，鉴于该行业严重依赖开放研究和模块化架构，人工智能代理可以很容易地被复制。

为什么人工智能代理缺乏竞争护城河

Manus的快速复制不是一个异常现象——这是不可避免的。与OpenAI的GPT-4o或Google DeepMind的Gemini等专有模型不同，人工智能代理严重依赖现有的开源技术。以下因素使它们特别容易复制：

1. 模块化设计和开放研究

Manus，像大多数人工智能代理一样，围绕一个ReAct（推理 + 行动）框架构建，其功能取决于三个关键组件：

工具：这些定义了代理的行动空间，允许它与环境交互（例如，浏览器、代码执行工具或文件系统）。
系统提示：这决定了行为，指导决策和任务执行。
规划模块：一个预先构建的工作流程，以顺序结构化任务，以实现高效执行。

这些组件在现有的人工智能研究中都有详细的记录，并且多年来已被开源项目以各种形式实现。

2. 预先存在的开源替代方案

Manus没有引入突破性的人工智能技术；相反，它将现有的功能集成到一个完善的产品中。许多这些功能——如规划 + ReAct、工具集成和浏览器自动化——已经可以在开源项目中找到，包括：

AutoGPT 和 BabyAGI：早期的基于代理的自动化框架。
MetaGPT：一个专注于多代理协作的人工智能框架。
DeepSeek V2.5：一个为基于代理的自动化优化的模型。

3. 缺乏专有的人工智能模型

与集成专有模型的OpenAI不同，Manus及其开源复制品主要依赖第三方LLM（大型语言模型），如Claude、GPT-4o或DeepSeek。这使得这些代理的核心智能非独占且易于替换。

OpenManus和OWL的方法：技术分解

OpenManus：轻量级和快速执行

开发时间：约3小时
核心概念：极简主义代理架构，用户定义一个系统提示并插入不同的工具，使其具有高度的适应性。
主要特点：
基于工具的模块化：用户可以更换不同的API或集成，而无需修改核心逻辑。
开源协作：建立在现有的社区努力之上，而不是专有创新。

OWL：性能优化的AI劳动力

开发时间：预先存在的研究（2年以上），但时间安排在Manus发布之后。
基准性能：GAIA排名最高的开源代理。
主要特点：
多代理架构：OWL使用多个专门的代理动态协作。
为劳动力自动化优化：旨在处理现实世界的企业自动化任务。

OWL的创建者也暗示了强化学习集成，这可能会让它在发展代理智能方面具有更长期的优势。

投资者视角：这对人工智能代理初创公司意味着什么

对于关注人工智能代理的投资者来说，Manus的快速复制引发了对人工智能代理公司防御能力的关键担忧。与基础模型开发者（例如，OpenAI、Anthropic、Google DeepMind）不同，人工智能代理依赖于公共API和开放研究，使得它们难以防止复制。

投资者的主要收获：

先发优势是暂时的：Manus获得了关注，但其核心技术在几个小时内就被克隆了。
没有专有人工智能 = 没有长期优势：依赖第三方LLM而没有自己模型的公司面临高竞争和低差异化。
开源将占据主导地位：人工智能代理领域正在朝着社区驱动的开发方向发展，从而降低了闭源初创公司的价值。
企业集成才是真正的护城河：成功将取决于与企业工作流程的无缝集成，而不是原始的人工智能能力。

人工智能代理领域正在迅速发展，但正如Manus的案例所示，商业人工智能代理缺乏显著的进入壁垒。开源替代方案将继续涌现，重塑竞争格局。虽然一些初创公司仍将通过提供完善的、用户友好的解决方案来吸引资金，但它们的长期生存能力将取决于它们是否能够提供专有进展——无论是通过独家人工智能模型还是深入的企业集成。否则，Manus的命运将成为整个行业重复的教训：人工智能代理本身并不是具有防御性的业务。