在人工智能技术飞速发展的今天，Manus作为一款强大的AI工具，受到了众多用户的关注。然而，由于各种原因，部分用户可能无法直接使用Manus。为此，众多开发者和研究者们提供了多种Manus平替方案，这些方案各有特点，能够满足不同用户的需求。本文将详细介绍这些Manus平替方案的安装、配置及使用方法，帮助用户快速上手这些工具。

一、AgentGPT：基于GPT模型的自主AI代理工具

AgentGPT 是一款基于 GPT 模型的自主 AI 代理工具，用户可通过浏览器配置目标，由 AI 自动拆解任务并生成执行计划。其部署方式灵活，支持一键脚本安装和手动部署，适用于快速体验基础功能以及二次开发、插件扩展或调试需求。在实战应用中，AgentGPT能够针对用户输入的目标进行任务拆解、资源推荐和进度追踪，优化结果输出。此外，AgentGPT还支持插件扩展，可集成网络搜索插件，实现数据实时获取，甚至能通过开源工具接入微信，打造智能微信机器人。

二、AutoGPT：基于GPT-4的开源自动化工具

AutoGPT 是基于 GPT-4 的开源自动化工具，具备无需持续交互、多工具集成以及长期记忆管理等核心优势。用户输入目标后，AI能够自动规划步骤并执行，整合多种工具能力，如Google搜索、Python脚本等，还能通过向量数据库存储上下文。AutoGPT支持Docker快速部署，应用场景广泛，包括内容创作、代码生成、数据分析和任务自动化等，能够满足不同领域的自动化需求。

三、BabyAGI：简单易用的AI任务自动化工具

BabyAGI 是一款简单易用的AI任务自动化工具，安装与配置过程较为简便。用户只需确保Python 3.10+和pip已安装，然后通过克隆仓库、安装依赖、配置API密钥等步骤，即可运行BabyAGI。用户输入目标和初始任务后，BabyAGI能够自动执行任务，生成相应的结果。此外，用户还可以通过--gpt3only参数限制使用GPT-3.5，以避免高额费用，并定期清理向量数据库，防止存储膨胀。

四、微软JARVIS：多模态AI系统

微软 JARVIS 是一个基于 OpenAI 和 HuggingFace 的多模态 AI 系统，支持文本生成、图像合成等功能。其安装过程需要较高的硬件配置，如 NVIDIA RTX 3090 显卡，并且依赖于特定的操作系统和Python版本。安装完成后，用户可以通过API接口或命令行交互使用JARVIS，实现文本和图像的生成与处理。

五、CAMEL：多智能体框架

CAMEL 是一个多智能体框架，允许用户创建和管理多个AI智能体，这些智能体可以相互协作完成复杂的任务。安装CAMEL需要Python 3.8+环境，通过一键安装命令即可完成核心包的安装。用户需要创建.env文件配置OpenAI API密钥，然后通过测试脚本验证安装是否成功。CAMEL还提供了多种示例代码，用户可以运行这些示例来了解多智能体协作的实现方式。

六、MetaGPT：基于GPT的代码生成工具

MetaGPT 是一款基于GPT的代码生成工具，能够根据用户输入的需求生成相应的代码。安装MetaGPT需要创建虚拟环境，并通过PyPI或Git源码安装。安装完成后，用户需要生成配置文件并修改其中的配置项，如服务类型、模型名称和API密钥等。通过简单的命令，用户即可测试MetaGPT的功能，生成项目代码。

七、OpenManus：开源的AI自动化工具

OpenManus 是一个开源的AI自动化工具，提供了详细的安装指南。用户需要创建虚拟环境，下载项目代码，安装依赖包，并配置API密钥。安装完成后，用户可以通过简单的命令启动OpenManus，输入需求后即可获得相应的结果。OpenManus还提供了快速命令集，方便用户快速完成安装和配置过程。

八、gem-assist：基于Gemini的AI助手

gem-assist 是基于Gemini的AI助手，能够通过指令交互完成各种任务。安装gem-assist需要Python 3.11+环境，通过克隆仓库、安装依赖管理工具uv、安装项目依赖、配置API密钥等步骤即可完成安装。用户可以通过输入指令与gem-assist进行交互，完成如列出目录、搜索教程等任务。

九、autoMate：自动化任务处理工具

autoMate 是一款自动化任务处理工具，支持Windows、macOS和Linux操作系统。安装autoMate需要Python 3.12环境，通过克隆仓库、配置虚拟环境、安装依赖、启动应用等步骤即可完成安装。用户可以通过浏览器访问http://localhost:7888使用autoMate，在网页设置中配置AI模型API密钥后即可开始使用。

十、Deep-research：深度研究工具

Deep-research 是一个用于深度研究的工具，能够帮助用户快速生成研究报告。安装Deep-research需要通过克隆仓库、安装依赖、配置环境变量等步骤完成。用户可以通过直接运行或使用Docker运行的方式启动Deep-research，输入研究主题、广度和深度等参数后，即可生成研究报告。

十一、Node-DeepResearch：灵活的深度研究工具

Node-DeepResearch是一个基于Node.js的深度研究工具，它提供了灵活的API密钥配置选项，支持Jina、Gemini以及OpenAI等多种服务。用户可以通过简单的命令快速启动项目，无论是进行简单的查询还是复杂的多步推理，都能轻松应对。此外，Node-DeepResearch还提供了Docker快速启动的选项，方便用户在不同环境下部署和使用，极大地提高了研究和开发的效率。

十二、Open-Deep-Research：一站式深度研究解决方案

Open-Deep-Research是一个一站式的深度研究解决方案，它不仅提供了详细的安装指南，还涵盖了从基础准备到应用启动的全过程。用户需要安装必要的工具，如pnpm和vercel，然后克隆项目并进行初始化配置。通过Docker快速启动PostgreSQL数据库，并执行迁移后，即可在开发模式下启动应用或进行生产构建。此外，Open-Deep-Research还支持一键部署到Vercel，方便用户快速将应用上线，同时提供了核心配置项的详细说明，确保用户能够根据自身需求进行灵活配置。

十三、camel-ai-owl：基于CAMEL框架的AI工具

camel-ai-owl是一个基于CAMEL框架的AI工具，它为用户提供了一套完整的安装和运行流程。用户首先需要克隆项目仓库，然后创建Python环境，可以选择使用Conda或venv来管理环境。安装项目依赖后，用户需要配置API密钥，通过复制模板文件并填入相应的密钥信息来完成配置。camel-ai-owl提供了基础测试和GAIA基准测试两种运行示例，用户可以根据自己的需求选择合适的测试方式来验证安装是否成功，从而快速开始使用该工具进行AI相关的开发和研究工作。

十四、Nanobrowser：浏览器端的AI助手

Nanobrowser是一个以浏览器扩展形式呈现的AI助手，它的安装过程简单快捷。用户只需从GitHub Releases下载最新版的zip文件，解压后加载到浏览器的扩展程序中即可完成安装。在基础配置方面，用户需要添加API密钥，并根据需求分配不同的模型，如将Planner设置为Claude 3 Sonnet，Navigator设置为Gemini 1.5 Flash，Validator设置为GPT-4 Turbo等。通过简单的指令输入，用户可以在侧边栏快速验证功能，自动打开网页并展示筛选结果，为用户提供便捷的AI辅助功能，提升工作效率。

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