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：

• 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[citation:用户输入]

---

💡 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

1. 克隆 Github 仓库
2.    git clone https://github.com/camel-ai/owl.git
3.    cd owl
4. 设置环境

1.    conda create -n owl python=3.11
2.    conda activate owl

1. 安装依赖

1.    python -m pip install -r requirements.txt

1. 复现 GAIA 上的实验结果

1.    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 浏览器会白屏 是自动检测任务是否需要浏览器参与 不需要全程白屏

遇到的几个问题

• googlemaps安装版本错误

1. # 使用这个解决了
2. pip install googlemaps --use-pep517

• 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

1. # 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
2. # *VideoAnalysisToolkit(model=assistant_model).get_tools(),  # This requires OpenAI Key
3. # *AudioAnalysisToolkit().get_tools(),  # This requires OpenAI Key

• 问题需要在run.py上面修改question

图片测试问题是：全平台搜集manus 相关的新闻

---

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，但是官方推荐的还是使用chatgpt，在我的使用和体验当中也是响应最快最好的，在使用deepseek R1模型的时候因为是深度思考，使用的时间也相应的增加了不少结果还是比较满意的。我询问的问题但部分都不会使用到浏览器，所以大部分时间浏览器都是空白的，这一点官方也注意到了，所以在后续的使用过程中也会优化。最让我感觉很好的就是我不需要等待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。

---

 

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓