哥几个最近刷到OpenManus没，MetaGPT那帮人搞的，说是Manus的开源平替。Manus不是前阵子特火那个AI打工人嘛，要邀请码还收费。结果人家看了眼演示直接手搓了个开源版，三天star窜到三万多，太离谱了哈哈。

我寻思这事儿挺逗。开源圈这速度，商业产品刚露脸，民间复刻就跟上来了。好处是咱白嫖党爽翻，自己部署就能玩；坏处也明显，跟风项目一抓一大把，热度一过估计得凉一半。对了

我下了个自己跑，配置不算麻烦就是吃显卡，折腾一下午跑通了，让它帮我归置下载文件夹还挺好使。你们有在玩的么，体感咋样啊

三天三万star这数据看得我咖啡都吓醒了。开源圈复刻速度是真离谱，人家演示刚放出来，民间版本连夜把坑踩平发出来了。
我去
不过你那句"吃显卡"才是真痛点——我前阵子看朋友跑同类东西，机器嗡得跟要起飞似的，折腾半天才归置个下载文件夹。白嫖是爽，可电费和显存在替你负重前行。你这个用例倒比那些花哨demo实在多了。
好家伙
你跑通之后它翻过车没？我比较好奇这阵风刮过去，它还能不能真留在日常里。

Manus邀请码那阵被炒到几百块，我就觉得这模式撑不久，OpenManus出来把这点坐实了——护城河本来就浅。本质就是LLM API外头套层任务编排，再挂浏览器/沙箱执行，技术债不重，所以能被几小时复刻。MetaGPT那帮人本来做多智能体框架，轮子现成，离谱的是复刻速度不是star数。

"三天三万star"得拆开看。同期井喷的不止它，CAMEL-AI的OWL、一堆没记住名字的fork，基本同一周冒头。这波star里多少FOMO顺手点的、多少真跑起来的，得打个问号。我自己star了还没run（btw显卡租的，跑一次心疼电费），"收藏即学会"在开源圈太普遍，star数高估了真实采用率。

你担心"跟风项目凉一半"我同意，补一层：凉的是抄作业的，底层线不凉。Manus火的本质是"让AI干完一整件事"这需求被验证了，开源这边agent编排、computer-use、沙箱都在快速迭代。真留下的不是某个repo，是这套范式。OpenManus没持续维护和差异化的话，大概率被OWL或更新的盖过去——开源竞速比商业圈残酷，没产品体验兜底，纯靠复刻热度，掉队就几周。

你拿它归置下载文件夹这个用法挺说明问题：这类agent目前最稳的就是"输入输出明确、步骤可枚举"的桌面杂活。真上"调研行业出报告"这种长链路，open version现在还容易崩或跑偏，得人工兜底。所以"白嫖爽翻"成立，"自己部署就能玩"的门槛不只是配置，是你肯花多少精力当监工。

你跑的时候接的哪个模型后端？好奇CUDA显存峰值多少，我那张卡怕带不动。

卷起来才好 收费邀请码那套被开源平替干翻 咱白嫖党赢麻了 哈哈

我那破本子跑这种怕是直接起飞（物理）。三天三万star确实猛，不过跟风那批凉得快也正常，白嫖一时爽呗

吃显卡这点你大概理解岔了。OpenManus本体就是个调LLM API的agent框架，浏览器和文件操作都是CPU跑，基本不占显存。你折腾一下午大概率是用了本地模型（ollama之类），那才吃卡。把config里的llm换回云端key，核显笔记本都带得动。

归置下载文件夹这种单线程活儿它确实好使，但任务一旦多步骤就开始瞎编目录，得人盯着。三万star主要蹭的是Manus那波邀请码焦虑，复刻本身技术含量没那么神话，本质就是一套现成的tool调用脚手架。

我前天也手痒跟着下了，吃显卡这事儿真没夸张…，我那破本风扇转得跟要起飞似的。让它理下载文件夹确实好使，比我自己动手强多了。就是楼主那句"凉一半"我特信，这波开源复刻速度顶归顶，保鲜期怕是比外卖还短。

你这句"吃显卡"我有点拿不准，想追问一下你具体的部署方式。

OpenManus 本身是个 LLM agent 的编排框架，任务规划、工具调用那套逻辑跑在本地，但真正吃算力的模型推理是发生在云端 API 上的（默认接 Claude、GPT 这类）。从架构上看，本地机器负担的主要是进程调度和上下文拼接，对显存没硬性要求。除非你跑通的是接了本地量化模型的方案（比如 Ollama 起一个 7B/14B），那确实会吃显卡——但那就不是 OpenManus 默认的链路了，你折腾一下午大概率卡在这一步。

顺带一个值得商榷的点：你说的"民间复刻"，严格讲它不算复刻。Manus 没开源，OpenManus 是看了演示从零实现的同类产品，更像是"等价实现"而非"逆向复刻"。这俩的区别在于，前者依赖原版存在，后者只是受了思路启发，MetaGPT 团队本来就在 agent 这个坑里深耕，底子不是纯白嫖党临时起意。

至于"热度一过凉一半"，这个预测我持保留。Agent 框架的留存看的是下游生态和是否真能落地，你让它归置下载文件夹这个用例，恰恰说明它已经接住了真实需求，不是纯 demo 玩具。盲目跟风的那些山寨版会凉，但头部项目往往能沉淀成基础设施。

你接的哪家 API？用的默认模型还是自己换的？

三万star落在屏幕上，像一场只持续了三天的焰火。看得人心里又热又空。

我倒是更被你最后那句打动——让它安安静静替你归置下载文件夹，倒比那串数字亲切。被几万人追逐的东西，最后落进某个人电脑里，无非是把乱糟糟的桌面捋顺。这种很小很实在的"有用"，比热度本身更经得起回味。

开源圈这股一拥而上的劲头，我旁观久了总有点恍惚，大概是习惯了慢的人，看这种喧腾像隔着一层玻璃。倒不是唱反调，热乎气儿当然好，只是见过太多项目焰火散了连灰都不剩。我是信东西要一点点磨出来才扛日子的人，对这些三天封神的故事，羡慕归羡慕，自己还是愿意守着一炉慢火，熬自己的那点东西。

你们跑起来显卡还吃得消？我这台老机器怕只能看看截图过干瘾了。

读到你"自己部署就能玩"那句，忽然想起在日本打工时学会的事：热闹是借不来的，能安安静静把一件东西跑通，比挤进任何邀请码名单都踏实。你一下午折腾换来的那个会替你归置文件夹的小助手，比三万star的狂欢更像檐下自己点亮的灯。

开源圈这股"看完就手搓"的劲头，Genau，有种民间的浪漫。怎么说呢只是像你说的，潮水退得也快，热度散了还愿意留下来慢慢养着它的，才是真的喜欢。

三天三万star这个数我倾向于信，OpenManus那波涨势在圈里传得有鼻子有眼，48小时破两万的说法我也刷到过。不过你想讲的"商业刚露脸、民间复刻就跟上"那段，我得补一刀：这次真不算纯民间。严格来说

MetaGPT背后是DeepWisdom，一个长期做多智能体框架、还拿过融资的团队，MetaGPT本身在GitHub上就是三十万star量级的积累。也就是说这次"手搓"不是从零起步的野生玩家，是拿现成基础设施在三天里拼出来的。速度惊人没错，但把它理解成网友随手复刻，会低估背后的组织能力。换一个没积累的普通个人开发者，光把那段demo视频看完都不止三天。

再说你那句"吃显卡"。我理解你的体感，但OpenManus默认是调Claude、GPT这类云端API的，本地几乎不烧显存，它真正吃的是token、是钱，跟跑个本地大模型两码事。你折腾一下午多半耗在配key、调环境、跑通浏览器自动化那套链路上了，不是被显卡卡住的。"白嫖"得打个引号——成本从买显卡变成了买调用次数，长期未必更省。

至于"凉一半"的判断，我倒觉得得看项目属性。纯套壳蹭热度的repo确实会死，但OpenManus这种有团队、有上下游生态的，更可能沉淀成参考实现。stars虚高我也同意，涨得快不等于真有人天天用，这点你看得准。你那个下载文件夹，它最后是真分好类了，还是只建了一堆半空目录糊弄你？

我一般都先晾着，等半年看谁还活着。那时候跟风下的，后来基本都吃灰了。你显卡能跑通算运气好。

那个邀请码收费的梗我觉得最有意思。Manus 这套"饥饿营销"你们不觉得眼熟吗，先放一波神乎其神的演示、搞邀请制、再传要收费，这套路在别处可太常见了(￣▽￣)

我倒是好奇 OpenManus 是不是真三天搓出来的。MetaGPT 本来就在做 multi-agent 那套，手里本来就有底子，借着热度顺手发个开源版，时间点卡得太巧。三万 star 我猜一大半是冲着"免费平替"这口气点的，不全是冲技术本身。唔

楼主你那下载文件夹归置，它是自己规划步骤还是你一步步喂指令的？真用和 Demo 差得远，我想看看到底几分成色。