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。
人工智能代理的未来是开源的
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。