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本文讨论了Manus、OpenManus、Crew这三款AI Agent产品的特点、适用场景，并重点介绍了如何用CrewAI在上运行多LLM代理，还探讨了AI Agent发展带来的思考。关键要点包括：

1.Manus：闭源商业化通用型AI Agent产品，能自主执行任务，基于LLM架构，高性能但商业化门槛高，适用于复杂任务交付。

2.OpenManus：Manus的开源版本，有33.2K Star，具备开源灵活性、模块化设计、低依赖特点，适合或企业定制化需求。

3.CrewAI：由吴恩达创立的开源多Agent协作框架，有28.4K Star，角色驱动，简化开发，适用于多Agent分工协作任务，但处理复杂任务能力弱。

4.CrewAI在树莓派上的安装与使用：树莓派需运行兼容系统并安装，安装CrewAI及相关软件包，定义代理、角色、目标和任务，运行时注意资源管理。

5.CrewAI特点与应用：基于角色设计、自主委派和灵活任务管理，与开源模型兼容，应用广泛。

6.相关资源：CrewAI官方网站、GitHub存储库、示例存储库可提供功能介绍、代码及示例等资源。

7.AI Agent发展思考：涉及企业级自动化是否走向“代码民主化”，边缘Agent与云端大模型架构的未来走向。

导语

近日，Manus以逼近人类L4级的自动化水平惊艳GAIA基准测试，却因万元级邀请码筑起技术高墙；

其开源分身OpenManus以33.2K星引爆开发者生态，却在隐私与性能间走钢丝；

而CrewAI凭借角色化多Agent协作架构，竟让树莓派化身AI导演，指挥语言模型军团完成从股票分析到旅行规划的交响。

这场AI Agent的"三体战争"，是否能将多模态大模型的战场从云端集群引向了每个极客的桌角？

Manus/OpenManus/CrewAI分别是什么

Manus

定位：闭源商业化的端到端通用型AI Agent产品，直接面向终端用户提供完整解决方案。

核心特点：

自主任务执行：能独立操作电脑完成复杂任务（如撰写报告、部署网站），通过“规划-执行-验证”多代理架构任务。

LLM操作系统架构：以大型语言模型为“中央”，整合多模态数据与工具链（代码执行、网页操作等）。

高性能：GAIA基准测试中超越OpenAI同类模型，接近L4级自动化水平。

商业化门槛高：需邀请码使用，市场炒作价格达数万元。

适用场景：旅行规划、股票分析、财务报告生成等需直接交付成果的复杂任务。

OpenManus

定位：Manus的开源版本，允许本地部署与深度定制。

Github欢迎程度：33.2K Star

- 核心特点：

开源灵活性：开发者可自由修改代码，适配特定需求。

模块化设计：继承Manus的多代理架构，支持工具链扩展。

低依赖：减少对商业服务的依赖，适合隐私敏感场景。

适用场景：开发者或企业需定制化Agent功能（如内部流程自动化），或希望避免商业产品限制。

CrewAI

定位：由AI大佬吴恩达（Andrew Ng）创立的开源多Agent协作框架，帮助开发者构建角色分工的协作式AI系统。

Github欢迎程度：28.4K Star

核心特点：

角色驱动：每个Agent定义特定角色（如数据分析师、客服），协同完成任务。

简化开发：集成LangChain，支持主流LLM，适合快速搭建原型。

局限性：处理复杂任务能力较弱，定制化空间有限。

适用场景：需多Agent分工的协作任务（如电商场景中的订单处理、库存管理）。

对比总结

其实三个项目面向的人群及开发难度都是有区别的，可以参考下面的对比：

如何使用 CrewAI 在 Raspberry 上运行多 LLM 代理

在 Raspberry Pi 上运行多个大型语言模型 (LLM) 代理听起来可能是一项艰巨的任务，但随着 CrewAI 的推出，编排角色扮演、自主 AI 代理以实现协作智能变得更加容易和方便。本文将指导您在 Raspberry Pi 上设置 CrewAI，以利用多代理系统的强大功能完成各种任务，从旅行规划到股票分析。

为什么选择 CrewAI？

CrewAI 的突出之处在于它使 AI 代理能够承担角色、分享目标并作为一个有凝聚力的单位运作，为复杂的多代理交互铺平了道路。该框架非常适合需要协作智能的项目，例如智能助理平台、自动化客户服务或多代理研究团队。

Raspberry Pi 入门

在开始设置之前，请确保您的 Raspberry Pi 运行兼容的操作系统并安装了 Python。CrewAI 及其依赖项基于 Python，因此适用于 Raspberry Pi 的 架构。

1. 安装

首先，安装 CrewAI 以及代理运行所需的任何其他软件包。例如，如果您的代理将执行网络搜索，您可能需要 duckduckgo-search 软件包。

pipinstall crewaipip install duckduckgo-search

2. 组建你的团队

安装必要的软件包后，您可以开始定义您的代理、他们的角色、目标以及他们将执行的任务。以下是与研究人员和作家代理一起组建团队的示例：

impofromcrewaiimportAgent, Task, Crewos.environ["OPENAI_API_KEY"] ="YOUR_API_KEY"researcher = Agent( role=Senior Research Analyst, goal=Uncover cutng-edge developments in AI,)wrir = Agent( role=Tech Content Strategist, goal=Craft compelling content on tech vancements,)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 上运行

鉴于 Raspberry Pi 的硬件限制，明智地管理资源至关重要。CrewAI 具有高效的设计，允许运行轻量级代理而不会使系统过载。但是，在将您的团队连接到模型（尤其是大型 LLM）时，请考虑使用远程连接到托管在更强大的服务器或云平台上的模型，而不是直接在 Raspberry Pi 上运行它们。

示例和应用

CrewAI 的多功能性开启了无数的应用，从生成登陆页面到分析股票或规划旅行。每项任务都可以根据所涉及代理的特定目标和角色进行量身定制，展示了该框架对不同场景的适应性。目前Github上给出的示例许多，当然部分示例主题也被Manus采用，用来做品宣

CrewAI 的特点

CrewAI 独特的 AI 代理编排方法使其有别于其他框架，因为它强调基于角色的代理设计、自主的代理间委派和灵活的任务管理。它与开源模型的兼容性进一步增强了它在从业余项目到研究和开发等各种环境中的适用性。

结论

在 Raspberry Pi 上设置 CrewAI 展示了在紧凑且经济实惠的硬件上运行复杂多智能体系统的潜力。通过遵循本指南中概述的步骤，您可以着手创建智能、协作的基于智能体的应用程序，突破 Raspberry Pi 和 AI 的极限。

结语

当CrewAI在树莓派上调度语言模型军团，当OpenManus在本地端重构自动化流程，我们正目睹AI Agent从云端的"数字上帝"蜕变为边缘设备的"神经末梢"。这场革命抛给每个开发者一组灵魂拷问：

当Manus的商业闭环遭遇OpenManus的开源洪流，企业级自动化是否终将走向"代码民主化"？

边缘Agent+云端大模型，是未来标配还是过渡架构？