🌟 项目亮点
OWL (Open-sourced Workflow Learner) 是由 CAMEL-AI 团队推出的开源 AI 智能体项目,完全复刻 Manus 的核心功能,并在灵活性和开源生态上实现超越:

主要特点
- GAIA 性能天花板:以 57.7% 的基准测试得分碾压 Hugging Face 的 Open Deep Research(55.15%)。
- 逆向工程黑科技:通过六步拆解 Manus 工作流(Ubuntu 容器启动→知识召回→数据挂载→任务清单生成→工具链执行),实现技术路线透明化。
- 跨平台掌控力:融合 CRAB 技术,可同时操控电脑、手机等多设备,支持复杂跨平台任务(如 Ubuntu+Android 协同操作)。
- 成本碾压闭源方案:使用 DeepSeek 等国产模型替代 OpenAI,单次任务成本低至几毛钱。
高阶应用场景
场景类型 | OWL 实现方案 | 成本对比(vs Manus) |
---|---|---|
跨平台数据采集 | 通过 CRAB 框架同时操控 Mac + Android 设备完成数据同步 | 免费 vs 10万邀请码 |
自动化运维部署 | 基于 Ubuntu Toolkit 执行 docker-compose up-d + 健康检查脚本 | 0.2元/次 vs 5美元 |
智能文档处理 | PDF 转 Markdown + 语义摘要 + 自动归档到 Notion | 0.5元/份 vs 3美元 |
竞品分析报告生成 | 爬取 GitHub 仓库 + 提取 commit 趋势 + 生成可视化图表 | 1元/报告 vs 20美元 |
官方安装教程
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克隆 Github 仓库
git clone https://github.com/camel-ai/owl.git cd owl
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设置环境
conda create -n owl python=3.11 conda activate owl
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安装依赖
python -m pip install -r requirements.txt
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复现 GAIA 上的实验结果
python run_gaia_roleplaying.py
实战问题总结
- 项目地址:https://github.com/camel-ai/owl/blob/main/README_zh.md
- 电脑配置:mac mini m4 使用的是 deepseek 做核心,需要修改代码,有点慢,花费的也不多,几毛钱。
- 浏览器白屏:自动检测任务是否需要浏览器参与,不需要全程白屏。
遇到的问题
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googlemaps 安装版本错误
# 使用这个解决了 pip install googlemaps --use-pep517
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使用其他模型:需要修改
run.py
的代码,支持模型列表:https://docs.camel-ai.org/key_modules/models.html#supported-model-platforms-in-camel -
tools 不是都可以使用
# 这两个必须得到 OpenAI Key 的支持才能调用 如果是 deepseek 或者其他模型 需要注释 # *VideoAnalysisToolkit(model=assistant_model).get_tools(), # This requires OpenAI Key # *AudioAnalysisToolkit().get_tools(), # This requires OpenAI Key
-
问题需要在
run.py
上面修改 question
使用体验和总结
- 感觉效果还是可以的,搜集数据和整理数据的功能不错。
- 官方推荐的还是使用 ChatGPT,响应最快最好。
- 使用 deepseek R1 模型时,因为是深度思考,使用的时间也相应增加了不少,结果还是比较满意的。
- 大部分时间浏览器都是空白的,官方也注意到了,后续会优化。
- 最让我感觉很好的就是不需要等待 Manus 的邀请码了,买肯定是买不起了,排队前面还这么多人呢,慢慢等吧。
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