太牛了！OWL：Manus 最强开源复现，开源框架GAIA基准测试中排第一！

无论处于何时，自动化工具都是提升我们工作效率的关键。

Manus 作为一个全球首款通用 AI Agent，以其在网页浏览、任务规划和代码执行等方面的能力受到广泛关注，但其闭源性质和一码难求的现实性问题，让许多用户望而却步。

所以开源圈最近也异常的火热，前两天也给大家介绍了3小时内复刻 Manus 的热门开源项目：OpenManus。

如今又有一个好消息，开源社区又迎来了一个重量级选手：OWL。

据称，OWL 是目前最好的 Manus 开源复现版本，它基于 CAMEL-AI 框架构建，通过多智能体协作实现真实世界任务的自动化，并在 GAIA 基准测试中，平均分58.18在开源项目中位列榜首，其 Level 1 分数达到了 81.13，超过了 OpenAI Deep Research，同 Manus 的 86.5 很是接近了。

结合了多智能体协作、实时信息检索、文档解析、浏览器自动化和代码执行等多种功能。

它可将复杂任务拆解为多个子任务，并由专业化的 AI 代理分工完成。

核心能力

实时信息检索：可调用维基百科、谷歌搜索等，实时检索信息
多模态能力：支持网络或本地的视频、图片、语音处理
文档解析：支持Word、Excel、PDF、PPT信息提取，内容可转文本或Markdown
浏览器操作：集成 Playwright 框架，可让 AI 直接操作浏览器，执行各种网页任务
代码执行：支持代码编写、执行、调试等
超丰富工具包：包括论文检索、音频分析、代码执行、图像生成、地图服务、视频分析、网页交互等诸多实用工具

快速使用

OWL 官方也非常的贴心，照顾了大多数人的环境配置，提供了4种部署方式。

前置步骤：

bash 复制代码

# 克隆 GitHub 仓库
git clone https://github.com/camel-ai/owl.git
cd owl

方式一：使用 uv（推荐）

bash 复制代码

# 如果你还没有安装 uv，请先安装
pip install uv

# 创建虚拟环境并安装依赖
# 我们支持使用 Python 3.10、3.11、3.12
uv venv .venv --python=3.10

# 激活虚拟环境
# 对于 macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# 对于 Windows
.venv\Scripts\activate

# 安装 CAMEL 及其所有依赖
uv pip install -e .

# 完成后退出虚拟环境
deactivate

方式二：使用 venv 和 pip

bash 复制代码

# 创建虚拟环境
# 对于 Python 3.10（也适用于 3.11、3.12）
python3.10 -m venv .venv

# 激活虚拟环境
# 对于 macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# 对于 Windows
.venv\Scripts\activate

# 从 requirements.txt 安装
pip install -r requirements.txt

方式三：使用Conda

ini 复制代码

# 创建 conda 环境
conda create -n owl python=3.10

# 激活 conda 环境
conda activate owl

# 选项1：作为包安装（推荐）
pip install -e .

# 选项2：从 requirements.txt 安装
pip install -r requirements.txt

# 完成后退出 conda 环境
conda deactivate

方式四：Docker快速部署

bash 复制代码

# 配置环境变量
cp owl/.env_template owl/.env
# 编辑.env文件，填入您的API密钥

# 选项1：直接使用docker-compose
cd .container
docker-compose up -d
# 在容器中运行OWL
docker-compose exec owl bash -c "xvfb-python run.py"

# 选项2：使用提供的脚本构建和运行
cd .container
chmod +x build_docker.sh
./build_docker.sh
# 在容器中运行OWL
./run_in_docker.sh "您的问题"

正式运行可执行下面命令：

arduino 复制代码

python owl/run.py

OWL 支持多种 LLM 后端。可以使用以下脚本来运行不同的模型：

bash 复制代码

# 使用 Qwen 模型运行
python owl/run_qwen.py

# 使用 Deepseek 模型运行
python owl/run_deepseek.py

# 使用其他 OpenAI 兼容模型运行
python owl/run_openai_compatiable_model.py

当然，OWL 也包含一个基于网页的用户界面，使与系统交互变得更加容易。

python run_app.py

网页界面提供以下功能：

便捷的模型选择：选择不同的模型（OpenAI、Qwen、DeepSeek等）
环境变量管理：直接从界面配置API密钥和其他设置
交互式聊天界面：通过用户友好的界面与OWL智能体交流
任务历史：查看交互的历史记录和结果

写在最后

OWL 作为目前最强的 Manus 开源复现版，具备多智能体协作、实时信息检索、文档解析、代码执行、浏览器自动化等能力。

无论是普通人还是开发者，都能用 OWL 提高自动化处理能力，让 AI 代理协作完成更复杂、更现实的任务。

GitHub 项目地址：github.com/camel-ai/ow...