OWL团队万字分享：复现Manus最好的团队，如何看待Agentic AI的落地现状？

Manus 大火，让 Agent 成为 2025 年上半年最受关注的 AI 领域之一，也让复刻 Manus 的开源项目获得开发者关注。CAMEL-AI 团队在 Manus 上线后 1 天内推出的 OWL 是其中代表：项目实测 GAIA 性能达到 58.18%，超过 Huggingface 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表现 ^[1]。

3 月初，Founder Park 邀请 OWL 团队进行线上闭门分享，就 OWL 技术框架、Manus 以及 Agent 技术原理、实现逻辑及商业落地现状展开讨论。CAMEL-AI 创始人李国豪表示，OWL 项目和 Manus 并不完全一样，技术上有很多区别，但做的事情相近 ^[1]。

分享中的关键判断是：Manus 的出现让大众看到了 AI 技术的可能性，尤其现在 agent 的实际应用，点燃了 AI agent 这一波技术浪潮；Manus 复现技术相对简单，更多在于产品交互和形态方面，而且 Manus 首发占优势，后续产品要复现它的成功会比较难 ^[1]。

在工具生态上，OWL 团队认为 MCP 是未来，它能让所有框架接入相同工具，像 Cursor 和 OWL 都能使用符合 MCP 标准的工具，借助众多开源工具完善 agent ^[1]。对于 Agentic AI，团队还提出，基模+外部工程框架并非未来趋势；如果垂直领域的工作能被通用 agent 轻易取代，那就说明该垂直领域的工作还不够「垂直」，没有解决这个领域最核心的痛点 ^[1]。

另一场由 Global Ready 与整数智能组织的硅谷闭门讨论，则把焦点放在 Agent 的技术卡点与商业化。嘉宾指出，3 月发布的 Manus 让大众第一次感受到 Agent 的强大，R1、o3 以及更多推理模型为 Agent 发展提供了足够强的技术基础，2025 年是真正的 Agent 之年；但 Agent 仍面临更多工具使用能力、更长上下文等技术卡点，未来还涉及 Agent 之间如何协作 ^[7]。

推理模型的落地也在加速。DeepSeek R1 上线后，火山引擎是部署 R1 最快的云平台之一。火山引擎与 Founder Park 等组织的分享指出，企业更加关注如何将 DeepSeek 与自家业务场景结合、如何接入模型做开发，并混搭生成模型与推理模型以实现更好效果 ^[5]。