2025 年 3 月，通用 AI Agent 产品 Manus（manus.im） 正式发布，并迅速在全球技术社区引发讨论。
与传统 ChatBot 不同，Manus 的核心卖点并不是“能聊”，而是：

• 能理解高层目标

• 能自动拆解复杂任务

• 能调用工具并持续执行

• 最终交付可用结果

在当时，Manus 被不少开发者视为 “AI Agent 产品化的第一个成熟形态”。

而到了 2025 年底 ，AI 圈迎来了一条真正意义上的“大新闻”：

Meta 宣布收购 Manus。

这一事件几乎等同于一个信号：
AI Agent，已经从探索阶段，进入了巨头主导的产业竞争阶段。

但随之而来的问题也变得非常现实：

• Manus 依然是 闭源产品

• 核心 Agent 逻辑不可控

• 无法私有化、无法深度定制

• 不适合做底层研究或二次开发

于是，一个问题不可避免地摆在开发者面前：

如果不使用 Manus，我们在开源世界里，还有没有真正可用的 AI Agent 方案？

这正是本文想回答的问题。

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一、先明确：什么才算“Manus 类 AI Agent”？

在进入项目推荐之前，必须先澄清一个概念。

本文所说的 Manus 类 AI Agent，并不等同于“能调用函数的 ChatBot”，而至少需要满足以下特征中的大部分：

1. 以 完成任务 为目标，而非单轮问答

2. 具备任务拆解 / 规划（Planning）能力

3. 能调用外部工具（搜索、代码、文件、API）

4. 支持多步骤执行，而不是一次性生成

5. 最好支持多 Agent 或角色协作

只做 RAG、Prompt 封装或聊天 UI 的项目，不在本文讨论范围内。

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二、Agent 基础设施层：几乎所有方案都会用到

1. LangChain —— Agent 构建的事实标准

GitHub：
https://github.com/langchain-ai/langchain

LangChain 并不是一个“成品 Agent”，而是 Agent 的基础框架。
但在 2026 年这个时间点，几乎所有 Agent 系统，都绕不开它。

它提供了：

• Agent 抽象模型

• Tool / Function Calling

• Memory 与上下文管理

• ReAct 等推理范式

如果你的目标是“自己实现一个 Manus-like Agent”，LangChain 几乎是默认选项。

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2. LangGraph —— 更接近 Manus 的执行模型

GitHub：
https://github.com/langchain-ai/langgraph

相比 LangChain 的“链式执行”，LangGraph 更像 Manus 这种 状态机 / 工作流驱动的 Agent。

核心优势包括：

• 使用图结构描述 Agent 状态流转

• 原生支持循环、分支、失败回退

• 支持 Human-in-the-loop

在 2025–2026 年，很多复杂 Agent 系统已经开始从 Chain 迁移到 Graph。

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三、直接对标 Manus 思路的开源 Agent 项目

3. AutoGPT —— 自主 Agent 的起点项目

GitHub：
https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

AutoGPT 是最早让开发者意识到：

“LLM 不只是回答问题，还可以自己推进任务。”

它支持自动拆解目标、调用工具并持续执行。
从 2026 年视角看，AutoGPT 更适合作为 Agent 架构学习样本，而非生产级方案，但其思想影响深远。

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4. MetaGPT —— 多 Agent 协作的代表

GitHub：
https://github.com/geekan/MetaGPT

MetaGPT 将 Agent 明确建模为多个角色，例如：

• 产品经理

• 架构师

• 工程师

• Reviewer

如果说 Manus 偏“单一通用执行体”，那么 MetaGPT 更像 组织化、多角色协作 Agent，非常适合研究 Agent 协同机制。

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5. CrewAI —— 轻量级多 Agent 框架

GitHub：
https://github.com/joaomdmoura/crewai

CrewAI 的设计目标很明确：
用尽量少的抽象，实现多 Agent 协作。

适合场景包括：

• 内容生产流水线

• 分工明确的自动化任务

• 不希望引入重型框架的项目

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四、产品化视角：最接近 Manus 体验的开源方案

6. Dify —— 开源 Agent + Workflow 平台

GitHub：
https://github.com/dify-ai/dify

如果从“产品形态”来看，Dify 是目前 最接近 Manus 的开源方案之一。

它支持：

• Agent 模式

• 可视化 Workflow

• 工具调用

• 私有化部署

对于不想从零搭 Agent 系统的团队来说，Dify 是非常现实的选择。

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7. AgentGPT —— Web 端自治 Agent Demo

GitHub：
https://github.com/reworkd/AgentGPT

AgentGPT 提供了一个“在浏览器中运行 Agent”的直观体验，能快速理解 Agent 的行为模式。

但需要注意，它更偏 Demo / 实验用途。

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五、本地化与隐私导向：2026 年的新趋势

8. AgenticSeek —— 本地优先的 Agent 项目

GitHub：
https://github.com/AgenticSeek/AgenticSeek

这是近一年逐渐受到关注的一类项目代表：

• 强调本地 LLM

• 不依赖云端 API

• 更强调可控性与隐私

非常适合内网环境或对数据安全要求高的场景。

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六、一个仓库，看完整个 Agent 生态

如果不想逐个项目筛选，可以直接关注：

Awesome AI Agents
GitHub：
https://github.com/korchasa/awesome-ai-agents

这是目前比较完整的 AI Agent 项目索引仓库。

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七、结语：Meta 收购 Manus 之后，开源 Agent 的意义反而更大了

Meta 收购 Manus，本质上说明了一件事：

AI Agent 已经被验证是“能落地、能赚钱、能规模化”的方向。

但这同时也意味着：

• 商业 Agent 会越来越封闭

• 核心能力会向平台集中

在这种背景下，开源 AI Agent 的价值反而被放大：

• 可控

• 可研究

• 可私有化

• 可演化

Manus 展示了终局形态，而开源社区，则在提供“通往终局的路径”。