本文討論了Manus、OpenManus、CrewAI這三款AI Agent產(chǎn)品的特點、適用場景，并重點介紹了如何用CrewAI在樹莓派上運行多LLM代理，還探討了AI Agent發(fā)展帶來的思考。關鍵要點包括：

1.Manus：閉源商業(yè)化通用型AI Agent產(chǎn)品，能自主執(zhí)行任務，基于LLM操作系統(tǒng)架構，高性能但商業(yè)化門檻高，適用于復雜任務交付。

2.OpenManus：Manus的開源版本，有33.2K Star，具備開源靈活性、模塊化設計、低依賴特點，適合開發(fā)者或企業(yè)定制化需求。

3.CrewAI：由吳恩達創(chuàng)立的開源多Agent協(xié)作框架，有28.4K Star，角色驅動，簡化開發(fā)，適用于多Agent分工協(xié)作任務，但處理復雜任務能力弱。

4.CrewAI在樹莓派上的安裝與使用：樹莓派需運行兼容系統(tǒng)并安裝Python，安裝CrewAI及相關軟件包，定義代理、角色、目標和任務，運行時注意資源管理。

5.CrewAI特點與應用：基于角色設計、自主委派和靈活任務管理，與開源模型兼容，應用廣泛。

6.相關資源：CrewAI官方網(wǎng)站、GitHub存儲庫、示例存儲庫可提供功能介紹、代碼及示例等資源。

7.AI Agent發(fā)展思考：涉及企業(yè)級自動化是否走向“代碼民主化”，邊緣Agent與云端大模型架構的未來走向。

導語

近日，Manus以逼近人類L4級的自動化水平驚艷GAIA基準測試，卻因萬元級邀請碼筑起技術高墻；

其開源分身OpenManus以33.2K星引爆開發(fā)者生態(tài)，卻在隱私與性能間走鋼絲；

而CrewAI憑借角色化多Agent協(xié)作架構，竟讓樹莓派化身AI導演，指揮語言模型軍團完成從股票分析到旅行規(guī)劃的智能交響。

這場AI Agent的"三體戰(zhàn)爭"，是否能將多模態(tài)大模型的戰(zhàn)場從云端GPU集群引向了每個極客的桌角？

Manus/OpenManus/CrewAI分別是什么

Manus

定位：閉源商業(yè)化的端到端通用型AI Agent產(chǎn)品，直接面向終端用戶提供完整解決方案。

核心特點：

自主任務執(zhí)行：能獨立操作電腦完成復雜任務（如撰寫報告、部署網(wǎng)站），通過“規(guī)劃-執(zhí)行-驗證”多代理架構拆解任務。

LLM操作系統(tǒng)架構：以大型語言模型為“中央處理器”，整合多模態(tài)數(shù)據(jù)與工具鏈（代碼執(zhí)行、網(wǎng)頁操作等）。

高性能：GAIA基準測試中超越OpenAI同類模型，接近L4級自動化水平。

商業(yè)化門檻高：需邀請碼使用，市場炒作價格達數(shù)萬元。

適用場景：旅行規(guī)劃、股票分析、財務報告生成等需直接交付成果的復雜任務。

OpenManus

定位：Manus的開源版本，允許本地部署與深度定制。

Github歡迎程度：33.2K Star

- 核心特點：

開源靈活性：開發(fā)者可自由修改代碼，適配特定需求。

模塊化設計：繼承Manus的多代理架構，支持工具鏈擴展。

低依賴：減少對商業(yè)服務的依賴，適合隱私敏感場景。

適用場景：開發(fā)者或企業(yè)需定制化Agent功能（如內部流程自動化），或希望避免商業(yè)產(chǎn)品限制。

CrewAI

定位：由AI大佬吳恩達（Andrew Ng）創(chuàng)立的開源多Agent協(xié)作框架，幫助開發(fā)者構建角色分工的協(xié)作式AI系統(tǒng)。

Github歡迎程度：28.4K Star

核心特點：

角色驅動：每個Agent定義特定角色（如數(shù)據(jù)分析師、客服），協(xié)同完成任務。

簡化開發(fā)：集成LangChain，支持主流LLM，適合快速搭建原型。

局限性：處理復雜任務能力較弱，定制化空間有限。

適用場景：需多Agent分工的協(xié)作任務（如電商場景中的訂單處理、庫存管理）。

對比總結

其實三個項目面向的人群及開發(fā)難度都是有區(qū)別的，可以參考下面的對比：

如何使用 CrewAI 在 Raspberry Pi 上運行多 LLM 代理

在 Raspberry Pi 上運行多個大型語言模型 (LLM) 代理聽起來可能是一項艱巨的任務，但隨著 CrewAI 的推出，編排角色扮演、自主 AI 代理以實現(xiàn)協(xié)作智能變得更加容易和方便。本文將指導您在 Raspberry Pi 上設置 CrewAI，以利用多代理系統(tǒng)的強大功能完成各種任務，從旅行規(guī)劃到股票分析。

為什么選擇 CrewAI？

CrewAI 的突出之處在于它使 AI 代理能夠承擔角色、分享目標并作為一個有凝聚力的單位運作，為復雜的多代理交互鋪平了道路。該框架非常適合需要協(xié)作智能的項目，例如智能助理平臺、自動化客戶服務或多代理研究團隊。

Raspberry Pi 入門

在開始設置之前，請確保您的 Raspberry Pi 運行兼容的操作系統(tǒng)并安裝了 Python。CrewAI 及其依賴項基于 Python，因此適用于 Raspberry Pi 的 ARM 架構。

1. 安裝

首先，安裝 CrewAI 以及代理運行所需的任何其他軟件包。例如，如果您的代理將執(zhí)行網(wǎng)絡搜索，您可能需要 duckduckgo-search 軟件包。

pipinstall crewaipip install duckduckgo-search

2. 組建你的團隊

安裝必要的軟件包后，您可以開始定義您的代理、他們的角色、目標以及他們將執(zhí)行的任務。以下是與研究人員和作家代理一起組建團隊的示例：

importosfromcrewaiimportAgent, Task, Crewos.environ["OPENAI_API_KEY"] ="YOUR_API_KEY"researcher = Agent( role='Senior Research Analyst', goal='Uncover cutting-edge developments in AI',)writer = Agent( role='Tech Content Strategist', goal='Craft compelling content on tech advancements',)task1 = Task(description="Analyze latest AI advancements", agent=researcher)task2 = Task(description="Develop an engaging blog post", agent=writer)crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[task1, task2])result = crew.kickoff()print(result)

3. 在 Raspberry Pi 上運行

鑒于 Raspberry Pi 的硬件限制，明智地管理資源至關重要。CrewAI 具有高效的設計，允許運行輕量級代理而不會使系統(tǒng)過載。但是，在將您的團隊連接到模型（尤其是大型 LLM）時，請考慮使用遠程連接到托管在更強大的服務器或云平臺上的模型，而不是直接在 Raspberry Pi 上運行它們。

示例和應用

CrewAI 的多功能性開啟了無數(shù)的應用，從生成登陸頁面到分析股票或規(guī)劃旅行。每項任務都可以根據(jù)所涉及代理的特定目標和角色進行量身定制，展示了該框架對不同場景的適應性。目前Github上給出的示例許多，當然部分示例主題也被Manus采用，用來做品宣

CrewAI 的特點

CrewAI 獨特的 AI 代理編排方法使其有別于其他框架，因為它強調基于角色的代理設計、自主的代理間委派和靈活的任務管理。它與開源模型的兼容性進一步增強了它在從業(yè)余項目到研究和開發(fā)等各種環(huán)境中的適用性。

結論

在 Raspberry Pi 上設置 CrewAI 展示了在緊湊且經(jīng)濟實惠的硬件上運行復雜多智能體系統(tǒng)的潛力。通過遵循本指南中概述的步驟，您可以著手創(chuàng)建智能、協(xié)作的基于智能體的應用程序，突破 Raspberry Pi 和 AI 的極限。

結語

當CrewAI在樹莓派上調度語言模型軍團，當OpenManus在本地端重構自動化流程，我們正目睹AI Agent從云端的"數(shù)字上帝"蛻變?yōu)檫吘壴O備的"神經(jīng)末梢"。這場革命拋給每個開發(fā)者一組靈魂拷問：

當Manus的商業(yè)閉環(huán)遭遇OpenManus的開源洪流，企業(yè)級自動化是否終將走向"代碼民主化"？

邊緣Agent+云端大模型，是未來標配還是過渡架構？