OWL 團隊萬字分享：重現 Manus 的最強團隊，如何看待 Agentic AI 落地現況？

Manus 爆紅，讓 Agent 成為 2025 年上半年最受關注的 AI 領域之一，也讓復刻 Manus 的開源專案獲得開發者關注。CAMEL-AI 團隊在 Manus 上線後 1 天內推出的 OWL 是其中代表：專案實測 GAIA 效能達到 58.18%，超過 Huggingface 提出的 Open Deep Research 55.15% 的表現 ^[1]。

3 月初，Founder Park 邀請 OWL 團隊進行線上閉門分享，就 OWL 技術框架、Manus 以及 Agent 技術原理、實現邏輯及商業落地現況展開討論。CAMEL-AI 創辦人李國豪表示，OWL 專案和 Manus 並不完全一樣，技術上有很多差異，但做的事情相近 ^[1]。

分享中的關鍵判斷是：Manus 的出現讓大眾看到了 AI 技術的可能性，尤其現在 Agent 的實際應用，點燃了 AI Agent 這一波技術浪潮；Manus 的重現技術相對簡單，更多在於產品互動和形態方面，而且 Manus 首發佔優勢，後續產品要重現它的成功會比較難 ^[1]。

在工具生態上，OWL 團隊認為 MCP 是未來，它能讓所有框架接入相同工具，像 Cursor 和 OWL 都能使用符合 MCP 標準的工具，藉助眾多開源工具完善 Agent ^[1]。對於 Agentic AI，團隊還提出，基礎模型＋外部工程框架並非未來趨勢；如果垂直領域的工作能被通用 Agent 輕易取代，那就說明該垂直領域的工作還不夠「垂直」，沒有解決這個領域最核心的痛點 ^[1]。

另一場由 Global Ready 與整數智能組織的矽谷閉門討論，則把焦點放在 Agent 的技術卡點與商業化。嘉賓指出，3 月發布的 Manus 讓大眾第一次感受到 Agent 的強大，R1、o3 以及更多推理模型為 Agent 發展提供了足夠強的技術基礎，2025 年是真正的 Agent 之年；但 Agent 仍面臨更多工具使用能力、更長上下文等技術卡點，未來還涉及 Agent 之間如何協作 ^[7]。

推理模型的落地也在加速。DeepSeek R1 上線後，火山引擎是部署 R1 最快的雲平台之一。火山引擎與 Founder Park 等組織的分享指出，企業更加關注如何將 DeepSeek 與自家業務場景結合、如何接入模型做開發，並混搭生成模型與推理模型以實現更好效果 ^[5]。