12款Manus替代开源项目，完全免费、开箱即用的AI Agent

在AI Agent智能体的快速发展进程中，Manus 曾一度吸引众人目光，然而，不少用户在获取 Manus 邀请码时屡屡碰壁，这无疑给满怀期待的探索者们泼了一盆冷水。但实际上，大可不必为此困扰，因为 Manus 并非如宣传那般具有无可替代的创新性，其引以为傲的网页自动化、多模态交互等功能，早已在开源社区生根发芽，它更像是一个营销噱头大于实际体验的产品。当下，开源社区百花齐放，众多优秀的类似项目不断涌现，这些项目不仅功能强大，而且在某些方面实现了超越。接下来，就让我们一同深入盘点 12 个足以替代Manus的开源项目，开启智能体应用的新征程 ，它们不仅完全免费、开箱即用，更在端侧部署、垂直领域适配等维度实现了技术超越，让您无需等待邀请码即可体验前沿AI Agent的真正魅力。

01 Browser-Use

Browser-Use 是一个专为 LLM 设计的智能浏览器自动化工具库，已经斩获了48K+颗星。基于 Python 开发，支持 AI Agent以接近人类的方式操作浏览器。其核心目标是通过简化网页自动化流程，使开发者无需编写复杂代码即可让 AI 执行网页任务（如数据采集、表单填写等）。Browser-Use项目通过多标签管理、视觉元素识别和操作记录回放功能，实现了 89% 的任务执行准确率，同时兼容主流大模型（如 DeepSeek）的集成。技术层面结合了网页 DOM 解析与视觉定位算法，确保对动态网页的稳定操作。

功能特点：

• 网页自动化：Browser-Use支持点击、滚动、表单提交等基础操作，能模拟人类在浏览器上的常见动作，完成各类网页交互任务。
• 多标签管理：Browser-Use可并行处理多个浏览器标签页任务，提高任务处理效率，比如同时在不同网页上采集数据。
• 视觉识别：Browser-Use结合 OCR 与元素定位提取网页内容，即使面对复杂布局的网页，也能精准获取所需信息。
• 操作记录：自动录制 AI 行为并支持回放复现流程，方便开发者检查和优化任务执行过程。
• 低代码集成：Browser-Use提供 Python API 与大模型快速对接方案，降低开发门槛，让更多人能轻松利用其实现网页自动化。

项目地址：GitHub：https://github.com/browser-use/browser-use

替代 Manus 方式：browser-use 开源免费，并且可以在本地运行，相比 Manus，它无需依赖特定的云端服务，在使用上更加轻量灵活。对于一些对数据隐私要求较高，且希望以较低成本实现网页自动化任务的用户来说，browser-use 能很好地替代 Manus。用户只需在本地部署好该工具库，按照自然语言指令的格式输入任务需求，即可完成原本 Manus 能实现的网页操作任务，如数据提取、页面交互等。

02 TEN Agent

TEN Agent 是集成 OpenAI 实时 API 与 RTC 技术的开源实时多模态 AI Agent框架。它允许用户通过语音、文本、图像这三种方式与系统进行交互。在实际应用场景中，用户可以通过语音询问天气情况，也能发送图片让其进行视觉识别，还能输入文本指令进行网络搜索等操作。TEN Agent还具备 RAG（检索增强生成）能力，能结合检索和生成技术，提供更准确的内容生成，适用于智能客服、实时语音助手、教育辅助、智能家居控制、健康咨询等多种场景。

功能特点：

• 多语言交互：TEN Agent支持多种语言，打破语言障碍，全球用户皆可便捷使用。
• 模块化扩展：TEN Agent采用模块化设计，开发者能轻松添加新功能模块，如更换更强大的视觉识别模块。
• 一站式服务：TEN Agent提供从语音识别（STT）到文本处理（LLM）再到语音合成（TTS）的一站式服务，极大简化调试流程。
• 边缘与云集成：TEN Agent支持边缘计算和云计算的集成，可依据场景需求平衡隐私、成本和性能。
• AI 噪音抑制：TEN Agent具备 AI 噪音抑制功能，保证音频交互的高质量与流畅性。

项目地址：GitHub：https://github.com/TEN-Agent

替代 Manus 方式：TEN Agent 的跨平台部署能力更强，无论是桌面端还是移动端都能良好适配。对于开发者而言，其模块化设计便于自定义插件，能依据实际业务需求灵活定制功能。若用户之前使用 Manus 进行多模态交互任务，现在可选用 TEN Agent，利用其多语言支持和实时通信能力，实现更高效、自然的交互体验，通过扩展插件满足特定业务需求，从而替代 Manus。

03 Eko

Eko 是由 Fellou AI 推出的一款功能强大且面向生产环境的 JavaScript 框架，旨在助力开发者创建从简单指令到复杂工作流的可靠 AI Agent。该框架具备高度的灵活性和兼容性，能够在浏览器扩展、Web 应用程序以及 Node.js 应用程序等多种不同环境中稳定运行。在实际应用场景中，无论是构建一个简单的网页自动化任务，还是开发一套复杂的企业级业务流程自动化系统，Eko 都能提供有效的支持。其核心原理是通过对自然语言提示的理解和解析，生成相应的工作流，并利用注册的各种工具来执行这些工作流。Eko 还支持多种大语言模型，如 Claude 和 OpenAI 等，开发者可以根据自身需求和模型特点进行选择，以实现更精准、高效的 AI 交互。通过提供工具注册、获取和注销等管理功能，Eko 让开发者能够轻松地整合和管理不同的工具，进一步拓展了框架的应用范围和功能多样性。

功能特点：

• 跨平台兼容：可在不同操作系统和设备上稳定运行，不受平台限制。
• 可解释性设计：对于生成的工作流以及 AI 决策过程，都能给出清晰解释，方便开发者理解与优化。
• 丰富 API 文档：提供详尽的 API 文档，助力开发者快速上手进行二次开发与集成。
• 自然语言驱动：基于自然语言指令生成工作流，降低开发门槛，非专业开发者也能操作。
• 实时调试：可视化调试界面支持实时查看与干预工作流执行，保障任务正确执行。

项目地址：GitHub：https://github.com/FellouAI/Eko

替代 Manus 方式：Eko 的开发门槛较低，即使是编程基础薄弱的用户，也能借助自然语言指令生成工作流。对于期望快速构建商业级 AI Agent，实现业务流程自动化的企业或个人，Eko 是理想之选。与 Manus 相比，Eko 在使用便捷性和开发效率上优势显著，用户无需复杂配置和专业技术知识，就能利用 Eko 搭建满足自身需求的 AI 应用，完成数据处理、流程自动化等任务，进而替代 Manus 在相关场景的应用。

04 Magma

Magma 是微软开源的多模态基础模型，在处理图像、视频、文本等多种数据类型方面能力出众，并且具备控制物理世界实体设备的能力，例如可操控机器人完成各类任务。Magma的心理预测功能独具特色，能通过分析用户输入的多模态信息，理解用户的潜在意图。在智能家居场景中，可依据用户语音指令和当前环境图像信息，自动控制家电设备；在物流自动化场景中，能控制机器人进行货物搬运和分拣等操作。

功能特点：

• 跨模态推理：强大的跨模态推理能力，可关联不同类型数据得出准确结论。
• 实体设备控制：Magma支持对实体设备的控制，实现虚拟世界与现实世界的交互。
• 低代码集成：Magma提供低代码集成方案，降低开发人员将其集成到现有系统的难度，提升开发效率。
• 心理预测：通过多模态信息分析理解用户潜在意图，提供更贴心服务。
• 多场景适配：在智能家居、物流自动化等多个领域都能发挥重要作用。

项目地址：GitHub：https://github.com/microsoft/Magma

替代 Manus 方式：对于企业级用户，尤其是有在私有云环境部署多模态 AI 应用需求的企业，Magma 优势明显。它的企业级部署方案更完善，能满足企业对数据安全和系统稳定性的严苛要求。若企业之前用 Manus 进行多模态交互和实体设备控制任务，如智能工厂中的设备监控与管理，现可选用 Magma，利用其在私有云环境下的稳定运行和强大功能，实现更高效、安全的生产流程自动化，从而替代 Manus 在企业级场景的应用。

05 AI-Researcher

AI-Researcher是香港大学开发的科研自动化工具，旨在为科研工作者提供从课题立项到论文发表全流程的自动化支持。在课题立项阶段，可通过综合分析大量文献，为科研人员提供研究方向建议和可行性分析；研究过程中，能协助进行算法验证、实验数据处理等工作；论文撰写和发表阶段，AI-Researcher能帮助生成文献综述，优化论文结构和语言表达。目前，已成功辅助科研人员产出多篇 SCI 论文，且在审稿过程中，难被审稿人识别出是由 AI 辅助完成的。

功能特点：

• 全流程支持：覆盖科研从立项到发表的各个环节，AI-Researcher提供一站式服务。
• 多领域适配：适用于理工科实验研究、文科理论研究等多个科研领域。
• 质量评估：配备质量评估套件，对生成内容和完成任务进行质量把关。
• 动态策略生成：AI-Researcher依据不同科研任务和数据特点，自动调整工作策略，提高科研效率。
• 高隐蔽性：AI-Researcher辅助生成的论文在审稿时难以被察觉是 AI 辅助完成，保障科研成果认可度。

项目地址：GitHub：https://github.com/HKU-AI/AI-Researcher

替代 Manus 方式：在科研领域，Manus 可能缺乏针对性功能和对科研流程的深度理解。而 AI-Researcher 专注科研场景，对科研流程各环节深度优化。科研人员进行科研工作时，若之前期望用 Manus 辅助科研任务，现可选择 AI-Researcher。它能更专业、高效地完成科研相关任务，如文献调研、数据分析等，为科研人员节省大量时间精力，在科研场景中很好地替代 Manus。

06 AppAgentX

AppAgentX 是西湖大学提出的 GUI Agent框架，利用记忆进化机制自动优化操作流程。在实际应用中，能处理跨应用的复杂任务，比如从网页提取数据后自动填入 Excel 表格。通过不断学习和进化，其操作效率随使用次数增加逐步提升，实测显示每迭代 10 次，操作效率可提升 23%。AppAgentX主要通过视觉驱动进行操作，无需依赖应用程序提供的 API 接口，就能实现对各种应用的自动化操作。

功能特点：

• 视觉驱动操作：AppAgentX基于视觉识别技术，不依赖 API 即可操作应用，适应更多复杂场景。
• 无 API 依赖：降低对应用程序的限制，提高通用性，AppAgentX可应对 API 缺失或不稳定的情况。
• 持续进化：具备记忆进化机制，随着使用和学习，操作流程不断优化，效率持续提升。
• 跨应用任务处理：AppAgentX擅长处理跨不同应用程序的复杂任务，整合多应用功能。
• 高效迭代优化：每迭代 10 次操作效率显著提升，不断提升用户体验。

项目地址：GitHub：https://github.com/XHU-AppAgentX

替代 Manus 方式：对于需大量进行自动化办公任务，尤其是涉及跨应用数据处理的用户，AppAgentX 优势显著。Manus 处理这类跨应用复杂任务可能不够灵活高效。而 AppAgentX 通过视觉驱动和记忆进化机制，能更好适应各种办公软件和网页应用操作需求。例如日常办公中，若用户之前用 Manus 尝试从网页收集数据并整理到 Excel，现用 AppAgentX 能更快速准确完成，且随着使用效率不断提高，从而在自动化办公场景中替代 Manus。

07 Nanobrowser

Nanobrowser是一款开源的 Chrome 扩展工具，基于多智能体系统实现网页自动化功能。用户可在本地运行该扩展，无需依赖云服务，对数据隐私保护要求高的用户尤为适用。Nanobrowser支持用户灵活配置 LLM 密钥，可根据自身需求选择合适大语言模型驱动网页自动化操作。用户能利用它完成信息提取，如从新闻网页提取关键信息；也可进行表单填写，在注册、登录等场景自动填充表单内容。

功能特点：

• 本地运行：无需云服务，数据在本地处理，保障用户数据隐私安全。
• 多模型切换：Nanobrowser支持多种大语言模型切换，用户可按需选择最适配模型。
• 交互式侧边栏：Nanobrowser设有交互式侧边栏，方便用户进行操作设置和任务监控，提升使用体验。
• 网页自动化操作：可完成信息提取、表单填写等常见网页自动化任务。
• 灵活密钥配置：Nanobrowser允许用户灵活配置 LLM 密钥，适配不同模型使用。

项目地址：GitHub：https://github.com/Nanobrowser

替代 Manus 方式：若用户对数据安全极为关注，不希望操作数据上传云端，Nanobrowser 是替代 Manus 的理想选择。Manus 依赖云端服务处理任务，存在数据隐私风险。而 Nanobrowser 在本地运行，用户进行网页自动化任务，如网页数据抓取、表单自动提交时，使用 Nanobrowser 可保证任务完成同时确保数据安全，避免隐私泄露，在对隐私敏感的网页自动化场景中替代 Manus。

08 OpenManus

OpenManus 是 MetaGPT 社区在短时间（3 小时）内快速开发出的本地化版本。它无需云端服务，用户可在本地电脑直接运行，实现对本地电脑的操控。OpenManus即时反馈机制让用户使用过程中能全程监控 AI 决策过程，清楚了解每步操作依据和执行情况。代码结构简洁，方便开发者扩展和定制，满足不同使用需求。

功能特点：

• 本地运行：无需云端，OpenManus在本地电脑即可运行，保障数据隐私与自主性。
• 零准入门槛：OpenManus操作简单，无深厚技术背景用户也能轻松上手。
• 终端指令驱动：通过终端输入指令执行任务，操作直接便捷。
• 透明化执行：OpenManus即时反馈机制使 AI 决策和操作过程透明，便于理解调试。
• 简洁代码结构：代码简洁，利于开发者扩展和定制功能。

项目地址：GitHub：https://github.com/MetaGPT/OpenManus

替代 Manus 方式：对于希望完全掌控 AI 运行环境，且在本地开发调试的用户，OpenManus 是优质 Manus 替代品。Manus 依赖云端，用户对其运行环境和数据处理掌控度低。而 OpenManus 在本地运行，用户可按需修改和扩展代码。例如开发者本地项目开发需自动化操作本地文件和应用程序，使用 OpenManus 能更好融入本地开发环境，实现更灵活高效自动化任务，替代 Manus 在本地开发场景的应用。

09 OWL

OWL 在开源界的 GAIA 性能方面表现卓越，在相关基准测试中，其性能超越 Huggingface 模型达 55.15%。采用模块化设计，能快速集成视觉识别、RAG 等多种功能。在实际应用中，对于多模态复杂任务，如同时处理图像中物体识别和相关文本信息检索与生成，OWL 凭借强大性能和灵活功能集成能力，可高效完成任务，为用户提供准确结果。

功能特点：

• 高性能推理：OWL具备强大推理能力，快速准确处理复杂任务逻辑。
• 动态任务调度：根据任务优先级和资源占用合理分配计算资源，提升整体效率。
• 生态兼容性强：OWL可与多种其他开源工具和框架集成，拓展应用场景。
• 模块化设计：方便快速集成视觉识别、RAG 等功能，满足多样需求。
• 卓越性能表现：OWL在 GAIA 性能基准测试中远超同类模型，实力强劲。

项目地址：GitHub：https://github.com/OWL-AI

替代 Manus 方式：对于追求极致性能的用户和场景，OWL 是替代 Manus 的有力选择。若用户处理多模态复杂任务时，对模型性能和功能集成速度要求高，而 Manus 无法满足。此时，OWL 凭借 GAIA 性能优势及快速功能集成能力，在如大规模图像识别与文本检索关联分析等任务中，能更高效工作，节省用户时间和计算资源，在高性能需求的多模态任务场景中替代 Manus。

10 autoMate

autoMate是基于 OmniParser 的 AI+RPA 工具，通过屏幕视觉模拟实现复杂流程自动化。在电商客服场景中，可自动识别客户问题，并在相应系统操作和回复，极大提高客服工作效率，经实践验证，该场景中效率可提升 400%。autoMate支持本地部署，对数据安全要求严格的企业，可在保障数据安全前提下实现流程自动化。同时注重隐私保护，确保用户数据不被泄露。

功能特点：

• 智能决策引擎：依据屏幕信息和预设规则自动决策并执行操作。
• 多平台适配：autoMate在 Windows、Mac、Linux 等多系统均可稳定运行。
• 低代码配置：降低企业用户流程自动化配置难度，非技术人员也能操作autoMate。
• 高效电商客服应用：在电商客服场景显著提升工作效率。
• 本地部署与隐私保护：autoMate支持本地部署且注重隐私保护，保障数据安全。

项目地址：GitHub：https://github.com/autoMate-AI

替代 Manus 方式：在企业级流程自动化场景，尤其对数据安全和操作效率要求高的行业，如金融、电商等，autoMate 优势明显。Manus 可能在本地部署和针对特定行业场景优化方面不足。而 autoMate 通过屏幕视觉模拟和智能决策引擎，能更好适应企业内部复杂业务流程和系统环境。例如电商企业订单处理和客户服务流程中，autoMate 能更高效、安全完成任务，替代 Manus 在这类企业级流程自动化场景的应用。

11 LangManus

LangManus 是一个社区驱动的自动化框架，它整合了 Web 搜索、代码执行等一系列实用工具。在实际使用中，用户可以依据自身特定的业务流程或任务需求，将不同的工具以及操作步骤按照一定的逻辑顺序进行编排，构建出自定义的任务链，以此实现复杂任务的自动化执行。并且，LangManus透明化反馈机制贯穿任务执行的全过程，用户能够实时且清晰地知晓每一个步骤的执行状态、输入与输出信息，一旦任务出现偏差或错误，便于快速定位问题并进行调整优化。

功能特点：

• 自定义任务链：LangManus赋予用户高度的自主性，可根据不同业务场景和个性化需求，自由组合各类工具形成独特的任务链，满足多样化的任务自动化需求。
• 透明化反馈：提供详尽的任务执行过程反馈，从任务的启动、每一步操作的执行情况到最终结果，LangManus都能清晰呈现，大大提高了任务执行的可解释性，方便用户理解和调试。
• 丰富工具整合：集成了 Web 搜索功能，方便用户快速获取外部信息；代码执行功能则能满足对数据处理、程序运行等方面的需求，多种工具协同工作，极大地拓展了框架的应用范围。
• 社区驱动更新：依托活跃的社区，不断有新的功能和优化建议被融入LangManus框架中，保持框架的持续更新与发展，以适应不断变化的技术环境和用户需求。
• 灵活逻辑编排：LangManus支持复杂的逻辑组合，无论是简单的顺序执行，还是涉及条件判断、循环等复杂逻辑，都能轻松实现，确保能够应对各种复杂任务场景。

项目地址：GitHub：https://github.com/LangManus

替代 Manus 方式：对于那些对自动化任务有高度定制化需求的用户而言，LangManus 是 Manus 的有力替代者。Manus 可能在任务定制的灵活性上存在一定局限，难以完全贴合用户千变万化的需求。而 LangManus 允许用户深度参与任务链的构建，根据自身业务逻辑和操作习惯进行设计。例如，在特定行业的数据处理流程中，用户可以将 Web 搜索获取原始数据、代码执行对数据进行清洗和分析等操作组合成一个专属任务链。相比之下，LangManus 能更精准地契合用户的个性化需求，通过定制化的任务流程高效完成原本 Manus 所承担的任务，从而在定制化自动化任务场景中实现对 Manus 的替代 。

12 OmniParser

OmniParser是微软推出的一款基于纯视觉的 AI 工具，旨在提升 GPT – 4V 等多模态模型在用户界面操作方面的性能。它通过屏幕截图识别并理解电脑界面上的各种可交互元素，如按钮、输入框、图标等，无论是 Windows 弹窗、网页表单、Office 文档编辑器还是手机 APP 界面都能处理，并将这些 “看到” 的内容转化为结构化数据，如 JSON 格式。其构建过程包括创建可交互图标检测数据集以及利用该数据集对检测模型和描述模型进行微调，通过两个模型的协同工作，OmniParser为 GPT – 4V 等模型提供更准确的操作指导。

功能特点:

• 小图标精准识别：OmniParser对微小图标识别能力超强，经过大量小图标数据训练，能精准识别 8×8 像素的 UI 元素，在高分辨率基准测试中表现出色。
• 响应速度超快：V2 版本推理速度比上一代快 60%，延迟更低，OmniParser能实时追踪界面的动态变化，如加载进度条、弹窗等，操作流畅不卡顿。
• 开发便捷友好：微软开源的 OmniTool 集成多项功能，是 Docker 化开发环境，开发者调用 API 就能快速定制 AI 助手，还可结合 DeepSeek 优化决策逻辑。
• 大模型兼容性强：支持众多主流大模型，如 OpenAI 的 GPT – 4V、DeepSeek R1、Claude 3.5 Sonnet、Qwen-2.5VL 以及 Anthropic Computer Use 等，满足不同用户需求。
• 跨平台能力出色：不受系统限制，Windows、macOS 系统都适用，还能在服务器部署实现跨平台自动化操作，例如可通过在服务器部署服务，利用 macOS 客户端进行控制。

项目地址：GitHub：https://github.com/microsoft/OmniParser/tree/master
替代 Manus 方式：OmniParser 可以通过与主流大模型结合，将用户界面截图解析为结构化元素，让 AI 能够像人一样操控电脑完成各种任务，在自动化操作电脑界面方面功能强大。而 Manus 若在电脑界面操作功能上有所欠缺，OmniParser 可凭借其精准的元素识别和解析能力、快速的响应速度以及良好的跨平台性等优势，为用户提供更高效、准确的电脑界面自动化操作解决方案，从而替代 Manus 在这方面的功能。例如，在处理需要与电脑界面元素进行交互的任务时，OmniParser 能准确识别并操作，而 Manus 可能无法很好地完成。