本文討論了Manus、OpenManus、CrewAI這三款AI Agent產品的特點、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發展帶來的思考。關鍵要點包括：

1.Manus：閉源商業化通用型AI Agent產品，能自主執行任務，基于LLM操作系統架構，高性能但商業化門檻高，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，適合開發者或企業定制化需求。

3.CrewAI：由吳恩達創立的開源多Agent協作框架，有28.4K Star，角色驅動，簡化開發，適用于多Agent分工協作任務，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發展思考：涉及企業級自動化是否走向“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星引爆開發者生態，卻在隱私與性能間走鋼絲；

而CrewAI憑借角色化多Agent協作架構，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劃的智能交響。

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

Manus/OpenManus/CrewAI分別是什么

Manus

定位：閉源商業化的端到端通用型AI Agent產品，直接面向終端用戶提供完整解決方案。

核心特點：

自主任務執行：能獨立操作電腦完成復雜任務（如撰寫報告、部署網站），通過“規劃-執行-驗證”多代理架構拆解任務。

LLM操作系統架構：以大型語言模型為“中央處理器”，整合多模態數據與工具鏈（代碼執行、網頁操作等）。

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。

商業化門檻高：需邀請碼使用，市場炒作價格達數萬元。

適用場景：旅行規劃、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：減少對商業服務的依賴，適合隱私敏感場景。

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

CrewAI

定位：由AI大佬吳恩達（Andrew Ng）創立的開源多Agent協作框架，幫助開發者構建角色分工的協作式AI系統。

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（如數據分析師、客服），協同完成任務。

簡化開發：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難度都是有區別的，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 代理以實現協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，以利用多代理系統的強大功能完成各種任務，從旅行規劃到股票分析。

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，如果您的代理將執行網絡搜索，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的應用，從生成登陸頁面到分析股票或規劃旅行。每項任務都可以根據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余項目到研究和開發等各種環境中的適用性。

結論

在 Raspberry Pi 上設置 CrewAI 展示了在緊湊且經濟實惠的硬件上運行復雜多智能體系統的潛力。通過遵循本指南中概述的步驟，您可以著手創建智能、協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"數字上帝"蛻變為邊緣設備的"神經末梢"。這場革命拋給每個開發者一組靈魂拷問：

當Manus的商業閉環遭遇OpenManus的開源洪流，企業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？