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OpenManus与OWL部署及体验报告

news 来源：原创 2025/6/29 9:12:39

OpenManus与OWL对任务的执行结果均不及Manus；二者比较，Owl达成率更高；二者使用过程中均会消耗大量tokens，单个问题成本高。

一、部署

OpenManus：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
OWL：https://github.com/camel-ai/owl.git
两者git上的文档均流程完整，我是基于conda环境
核心配置文件.env （以下key均为假）

#===========================================
# MODEL & API 
# (See https://docs.camel-ai.org/key_modules/models.html#)
#===========================================
# OPENAI API (https://platform.openai.com/api-keys)
OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxxxxx"
OPENAI_API_BASE_URL="https://api.openai-proxy.org/v1"# DeepSeek API (https://platform.deepseek.com/api_keys)
DEEPSEEK_API_KEY="sk-xxxxxxxxx"#===========================================
# Tools & Services API
#===========================================# Google Search API (https://coda.io/@jon-dallas/google-image-search-pack-example/search-engine-id-and-google-api-key-3)
GOOGLE_API_KEY="b0d65xxxxxxxxxxx"
SEARCH_ENGINE_ID="xxxxx"# Chunkr API (https://chunkr.ai/)
CHUNKR_API_KEY="ch_xxxxxxxxxxxxxx"# Firecrawl API (https://www.firecrawl.dev/)
FIRECRAWL_API_KEY="fc-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
#FIRECRAWL_API_URL="https://api.firecrawl.dev"

二、功能对比

在这里插入图片描述

这里着重想说一下两个模型关于使用deepseekV3-tools版本的表现：

  • Token用量：两个程序对于该模型的token用量是比较“恐怖”的，针对“请整理桂林旅游15天详细攻略和时间表及预算表，并导出计划存储到本地”这个问题
    — OpenManus消耗了120万token， 且未能成功输出文件，只给出了json字符串；
    — Owl消耗了6万token，成功输出文件。
  • 内容达成度：openManus与Owl内容因为都是经过多轮思考，因注意力和幻觉问题，均不及deepseekV3-search的单次问答。
  • 代码能力：问题“输出一个名为test的python文件，功能为打印hello word”
    —OpenManus成功输出，但因强制至少20轮思考，消耗10.5万token
    —Owl成功输出，消耗2.1万token
  • 与推荐模型gpt-4o对比
    —OpenManus：均会消耗大量token（>10万）, 但达成率高于使用deepseek。
    —Owl：消耗token数量相当， 但达成率高于使用deepseek。

三、问题分析与对比

  1. Token消耗差异原因的研究
  • OpenManus的高消耗机制‌
    强制多轮思考设计（如20轮基线）导致冗余迭代。例如在打印"hello world"任务中，模型反复验证代码可行性，甚至模拟虚拟执行环境，产生大量中间过程数据。工具调用与结果解析的循环逻辑（如JSON解析失败自动重试）进一步加剧消耗。
  • O‌wl的优化策略‌
    采用动态思考轮次控制，任务分解后设置优先级阈值。当检测到关键步骤完成（如文件创建成功）时提前终止冗余流程。其工具链内置结果缓存机制（如Web搜索结果复用），减少重复调用。
  1. 任务达成率及过程观察的猜想
  • 工具链完整性差异‌
    Owl集成的多模态工具支持文件系统直写功能，而OpenManus依赖第三方库的间接调用，在模型指令对齐不足时易出现错误（这步经常出现在过程中）。
  • 幻觉‌
    两者均存在注意力问题，但Owl过程中会检验（通过日志）实测减少了部分过程中的幻觉。OpenManus当前版本对复杂任务易产生错误累积。
  • 图片识别模型的选择
    使用多模态非蒸馏模型时达成率更高，但是一旦使用llava的7B或者13B时会出现多轮次的错误网站的打开（如搜索桂林电子科技大学会打开桂林理工的官网，即对网页图片 文字识别不准确或幻觉）
  1. 工程化设计对比
  • 错误处理机制‌
    —Owl的错误熔断设计显著：当单轮token消耗超过预设值（默认5000，但是ollama情况下为9.99万）时强制中断，避免"死循环"；
    —OpenManus未设置硬性拦截，正如上边120万token的消耗，经观察是陷入循环（打开携程—查询七星公园—搜索门票—跳转回七星公园页面往复很多次），这之后因为上下文过大出现了模型端服务启报错，经过一轮20次报错后跳出问题。
  • 扩展性差异‌
    OpenManus的模块化架构更优，支持自定义工具注册（通过@tool_decorator）；Owl当前工具链为硬编码模式，需修改核心类才能扩展新功能（但原项目基于CAMEL, 自带工具相对完整）。
  • 结合本地部署模型的差异
    Owl与Open Menus均难以达成任务（基于Ollama格式）。使用模型qwen2.5:7b-instruct和llava:latest，经过调用日志和对话记录发现qwen2.5:7b-instruct的工具调用与Owl的预期不符，后续使用deepseekV3-tools测试发现虽过程优于qwen2.5b-instruct但结果依然不理想，均会有概率出现调用工具指令错误。

四、总结

正如开头所说，无论是相对优秀的Owl还是Open Manus两者均无法达到Manus的效果，但对于学习智能体和工具调用皆有启发；

对于学习研究：

  • 一次很好的python学习；也是一次很好的对工具的学习如UV和Conda；
  • 接触到CAMEL；
  • 最重要的是学习到有关于支持工具调用的模型，如：deepseek-V3-tools、qwen2.5-instruct、ChatGPT-4o，切深的体会到了不同语言模型在工具调度上差异。

相关的启发：

  • 当前正火的【智能体】大多都是基于支持工具调用的模型或者推理模的微调，提前喂给模型对应的工具调用方法，检测到ai返回字符串中方法名称时调用对应方法取得返回值后再发送给模型，open manus和owl也是如此（主要是对文件的调用和浏览器调用和图片分析）。那么可否使用其他同样灵活的语言（如nodeJS）来开发相关的智能体？
  • 通过微调和限制最大tokens是否能提升模型的专注力和结果的准确性？
  • 基于浏览器查询是一个使用工具的过程，其消耗的资源还是比较大的，那么对于目前无法联网的推理模型是否可通过微调，提升其使用工具的能力？同时对于联网搜索是否可通过如searXNG这类本地搜索引擎使其能结合互联网搜索结果给出更准确的回复？

附

关于非标准模型的网站或ollama的部署
参考我这个Ollama的配置 路径examples\run_ollama.py
直接上截图
在这里插入图片描述

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