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不要等Manus的邀請碼了,樹莓派上也能實現(xiàn) AI Agent !

上海晶珩電子科技有限公司 ? 2025-03-25 09:19 ? 次閱讀
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本文討論了Manus、OpenManus、CrewAI這三款A(yù)I Agent產(chǎn)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(fā)展帶來的思考。關(guān)鍵要點包括:

1.Manus:閉源商業(yè)化通用型AI Agent產(chǎn)品,能自主執(zhí)行任務(wù),基于LLM操作系統(tǒng)架構(gòu),高性能但商業(yè)化門檻高,適用于復(fù)雜任務(wù)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(shè)計、低依賴特點,適合開發(fā)者或企業(yè)定制化需求。

3.CrewAI:由吳恩達創(chuàng)立的開源多Agent協(xié)作框架,有28.4K Star,角色驅(qū)動,簡化開發(fā),適用于多Agent分工協(xié)作任務(wù),但處理復(fù)雜任務(wù)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(tǒng)并安裝Python,安裝CrewAI及相關(guān)軟件包,定義代理、角色、目標(biāo)和任務(wù),運行時注意資源管理。

5.CrewAI特點與應(yīng)用:基于角色設(shè)計、自主委派和靈活任務(wù)管理,與開源模型兼容,應(yīng)用廣泛。

6.相關(guān)資源:CrewAI官方網(wǎng)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(fā)展思考:涉及企業(yè)級自動化是否走向“代碼民主化”,邊緣Agent與云端大模型架構(gòu)的未來走向。

導(dǎo)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(shù)高墻;

其開源分身OpenManus以33.2K星引爆開發(fā)者生態(tài),卻在隱私與性能間走鋼絲;

而CrewAI憑借角色化多Agent協(xié)作架構(gòu),竟讓樹莓派化身AI導(dǎo)演,指揮語言模型軍團完成從股票分析到旅行規(guī)劃的智能交響。

這場AI Agent的"三體戰(zhàn)爭",是否能將多模態(tài)大模型的戰(zhàn)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(yè)化的端到端通用型AI Agent產(chǎn)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(wù)執(zhí)行:能獨立操作電腦完成復(fù)雜任務(wù)(如撰寫報告、部署網(wǎng)站),通過“規(guī)劃-執(zhí)行-驗證”多代理架構(gòu)拆解任務(wù)。

LLM操作系統(tǒng)架構(gòu):以大型語言模型為“中央處理器”,整合多模態(tài)數(shù)據(jù)與工具鏈(代碼執(zhí)行、網(wǎng)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(yè)化門檻高:需邀請碼使用,市場炒作價格達數(shù)萬元。

適用場景:旅行規(guī)劃、股票分析、財務(wù)報告生成等需直接交付成果的復(fù)雜任務(wù)。


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(fā)者可自由修改代碼,適配特定需求。

模塊化設(shè)計:繼承Manus的多代理架構(gòu),支持工具鏈擴展。

低依賴:減少對商業(yè)服務(wù)的依賴,適合隱私敏感場景。

適用場景:開發(fā)者或企業(yè)需定制化Agent功能(如內(nèi)部流程自動化),或希望避免商業(yè)產(chǎn)品限制。


CrewAI

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定位:由AI大佬吳恩達(Andrew Ng)創(chuàng)立的開源多Agent協(xié)作框架,幫助開發(fā)者構(gòu)建角色分工的協(xié)作式AI系統(tǒng)。

Github歡迎程度:28.4K Star

核心特點:

角色驅(qū)動:每個Agent定義特定角色(如數(shù)據(jù)分析師、客服),協(xié)同完成任務(wù)。

簡化開發(fā):集成LangChain,支持主流LLM,適合快速搭建原型。

局限性:處理復(fù)雜任務(wù)能力較弱,定制化空間有限。

適用場景:需多Agent分工的協(xié)作任務(wù)(如電商場景中的訂單處理、庫存管理)。


對比總結(jié)

其實三個項目面向的人群及開發(fā)難度都是有區(qū)別的,可以參考下面的對比:

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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(wù),但隨著 CrewAI 的推出,編排角色扮演、自主 AI 代理以實現(xiàn)協(xié)作智能變得更加容易和方便。本文將指導(dǎo)您在 Raspberry Pi 上設(shè)置 CrewAI,以利用多代理系統(tǒng)的強大功能完成各種任務(wù),從旅行規(guī)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(dān)角色、分享目標(biāo)并作為一個有凝聚力的單位運作,為復(fù)雜的多代理交互鋪平了道路。該框架非常適合需要協(xié)作智能的項目,例如智能助理平臺、自動化客戶服務(wù)或多代理研究團隊。

Raspberry Pi 入門

在開始設(shè)置之前,請確保您的 Raspberry Pi 運行兼容的操作系統(tǒng)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(gòu)。

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(zhí)行網(wǎng)絡(luò)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(biāo)以及他們將執(zhí)行的任務(wù)。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(guān)重要。CrewAI 具有高效的設(shè)計,允許運行輕量級代理而不會使系統(tǒng)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(wù)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(yīng)用

CrewAI 的多功能性開啟了無數(shù)的應(yīng)用,從生成登陸頁面到分析股票或規(guī)劃旅行。每項任務(wù)都可以根據(jù)所涉及代理的特定目標(biāo)和角色進行量身定制,展示了該框架對不同場景的適應(yīng)性。目前Github上給出的示例許多,當(dāng)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(diào)基于角色的代理設(shè)計、自主的代理間委派和靈活的任務(wù)管理。它與開源模型的兼容性進一步增強了它在從業(yè)余項目到研究和開發(fā)等各種環(huán)境中的適用性。

結(jié)論

在 Raspberry Pi 上設(shè)置 CrewAI 展示了在緊湊且經(jīng)濟實惠的硬件上運行復(fù)雜多智能體系統(tǒng)的潛力。通過遵循本指南中概述的步驟,您可以著手創(chuàng)建智能、協(xié)作的基于智能體的應(yīng)用程序,突破 Raspberry Pi 和 AI 的極限。

結(jié)語

當(dāng)CrewAI在樹莓派上調(diào)度語言模型軍團,當(dāng)OpenManus在本地端重構(gòu)自動化流程,我們正目睹AI Agent從云端的"數(shù)字上帝"蛻變?yōu)檫吘壴O(shè)備的"神經(jīng)末梢"。這場革命拋給每個開發(fā)者一組靈魂拷問:

當(dāng)Manus的商業(yè)閉環(huán)遭遇OpenManus的開源洪流,企業(yè)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(biāo)配還是過渡架構(gòu)?

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