Manus 的出现，让 AI 从"能说会道"进化到"能说会干"。而 Spring AI Alibaba 的 Java 实现，让 Java 开发者终于可以不用学 Python 也能玩转多 Agent 协作。

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一、为什么所有人都在讨论 Manus？

2025 年初，Manus 这个名字在 AI 圈炸开了锅。

简单来说，Manus 是一个"能替你干活"的 AI 智能体。

以前的 AI，比如 ChatGPT、GPT-4，你会问它问题，它会给你答案。但它也仅仅停留在"回答问题"这个层面——它不会帮你真的去做什么。

Manus 不一样。它不只是回答问题，它会分析问题、制定计划、执行操作、交付结果。

举几个例子：

• 你说"帮我查一下阿里巴巴最近一周的股价，画个趋势图保存到本地"，它会自己打开浏览器、搜索信息、画图、保存文件，全程不需要你动手。
• 你说"帮我规划一个五一韩国旅行行程，做成 HTML 手册"，它会自己查资料、做攻略、生成网页，5 天后你直接打开手册出发就行。
• 你说"把 /tmp/docs 目录下的中文文档翻译成英文"，它会自己遍历文件、调用翻译接口、保存结果。

这就是 Manus 带来的范式转变：AI 从"回答者"变成了"执行者"。

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二、Python 有 Manus，Java 怎么办？

Manus 最开始是 Python 实现的。

这对于 Python 开发者来说是个好消息——他们可以直接把 Manus 集成到自己的项目中。

但对于 Java 开发者来说，情况有点尴尬：

• 公司技术栈是 Java，技术债堆积如山，不可能为了一个 AI 能力去重构整个后端
• 团队里 Java 开发者占大多数，为了用 Manus 再招一批 Python 工程师？不现实
• 现有的 Spring Boot 项目想要接入 AI 能力，最好是 Spring 生态内的解决方案

需求是真实存在的：Java 开发者需要一个"Java 版 Manus"。

Spring AI Alibaba 听到了这个呼声，发布了 spring-ai-alibaba-openmanus，这是 Manus 的 Java 实现。

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三、OpenManus 的核心架构：三角色协作

Spring AI Alibaba OpenManus 的设计思路并不复杂，它把一个复杂任务拆解为三个关键角色：

用户输入
   │
   ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│       Planning Agent（规划 Agent）  │
│   分析任务、拆解步骤、生成执行计划    │
└──────────────┬──────────────────────┘
               │
               ▼ 动态生成子工作流
┌─────────────────────────────────────┐
│     Manus Agent Chain（执行链路）   │
│  ┌─────────┐  ┌─────────┐  ┌─────────┐│
│  │ Agent 1 │→ │ Agent 2 │→ │ Agent 3 ││
│  │ (搜索)  │  │ (处理)  │  │ (输出)  ││
│  └─────────┘  └─────────┘  └─────────┘│
└──────────────┬──────────────────────┘
               │
               ▼
┌─────────────────────────────────────┐
│      Summary Agent（总结 Agent）    │
│   汇总结果、生成最终输出             │
└─────────────────────────────────────┘

3.1 Planning Agent：任务的"大脑"

当你给出一个复杂任务时，Planning Agent 会做两件事：

1. 理解任务意图：比如你让它"查股价并画图"，它需要理解这是一个需要多个步骤才能完成的复合任务
2. 拆解执行步骤：把任务分解成可顺序执行的子步骤，比如"搜索股价" → “获取数据” → “绘制图表” → “保存文件”

Planning Agent 会动态生成一个由多个 Manus Agent 组成的执行链。

3.2 Manus Agent：任务的"双手"

每个 Manus Agent 都是一个 ReAct 架构的智能体：

• ReAct = Reasoning + Acting

也就是说，它不只会"想"，还会"做"。

每个 Agent 都有能力调用各种工具：

• 浏览器工具：打开网页、点击按钮、输入文字、截图
• 代码执行工具：运行 Python、Java、Shell 脚本
• 文件系统工具：读取、写入、复制、移动文件

当 Planning Agent 生成的执行链运行时，每个 Agent 会根据自己负责的子任务，循环调用工具、直至完成。

3.3 Summary Agent：任务的"收尾"

当所有子任务完成后，Summary Agent 会汇总各个 Agent 的输出，生成一个结构化的最终结果返回给用户。

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四、实际效果怎么样？

光说不练假把式。我们来看几个官方演示的案例：

案例一：股票查询与可视化

用户输入： “打开百度浏览器，在搜索框输入：阿里巴巴最近一周股价，根据搜索到的信息绘制最近一周的股价趋势图并保存到本地目录。”

执行过程：

1. Planning Agent 拆解为：搜索股价 → 提取数据 → Python 画图 → 保存文件
2. Agent 1 调用浏览器工具，打开百度搜索"阿里巴巴股价"
3. Agent 2 解析搜索结果，提取最近 7 天的股价数据
4. Agent 3 调用 Python 代码生成趋势图
5. Agent 4 将图片保存到指定目录

最终输出： 一张完整的股价趋势图 + 确认保存成功

案例二：旅行规划

用户输入： “我计划在五一假期去韩国旅行，从杭州出发，总预算 10000 元，5 天行程，请帮我制作一个包含地图、景点、韩语短语的 HTML 旅行手册。”

执行过程：

1. Planning Agent 拆解为：查航班酒店 → 查景点攻略 → 制作 HTML
2. Agent 1 调用搜索工具，查询杭州到首尔的机票价格
3. Agent 2 查询首尔热门景点和韩国民俗体验
4. Agent 3 整合信息，生成包含地图、景点推荐、韩语常用语、注意事项的 HTML 文件

最终输出： 一个精美的 HTML 旅行手册，可以在手机或电脑上随时查看

案例三：批量文档翻译

用户输入： “将 /tmp/docs 目录下的中文文档翻译为英文，保存到 /tmp/endocs 目录。”

执行过程：

1. Planning Agent 识别这是一个批量处理任务，需要遍历文件
2. Agent 1 扫描目录，列出所有需要翻译的文件
3. Agent 2 逐个读取文件内容
4. Agent 3 调用翻译 API（或使用大模型翻译能力）
5. Agent 4 将翻译后的内容写入新文件，保存到目标目录

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五、Java 版 vs Python 版：有什么区别？

很多人会问：Python 版已经实现了，Java 版是不是"换汤不换药"？

区别确实存在，而且值得关注：

维度	Python 版	Java 版
技术栈	Python	Java / Spring Boot
集成方式	独立项目	可嵌入 Spring 应用
生态适配	需单独维护	无缝对接现有 Java 项目
企业友好度	一般	高（Java 工程师可直接上手）
工具扩展	社区驱动	Spring AI 生态内的 MCP 工具

对于已经拥有 Java 技术栈的企业来说，Java 版的优势是明显的：

• 不需要引入新的技术语言
• 现有的 Spring Boot 项目可以直接集成
• 团队不需要额外学习 Python

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六、当前实现的局限性

坦诚地说，Spring AI Alibaba OpenManus 目前还有一些不足：

6.1 流程编排代码量大

当前的实现中，将近 80% 的代码在处理流程编排问题：串联 Agent 子流程、做消息记忆、转发工具调用、全局状态修改……

这些工作如果有一个成熟的 Agent 框架来抽象，开发效率可以提升 70% 以上。

6.2 工具覆盖度有限

浏览器自动化、脚本执行等工具的能力和效果还有提升空间。对于复杂场景，可能需要扩展更多工具。

6.3 缺乏人为介入机制

目前的实现中，任务一旦开始执行，就无法中途介入进行人工 review、动态修改或回退。这对于生产环境来说是个需要完善的地方。

6.4 调试困难

效果调试目前相对困难，缺少可视化的调试工具和日志追踪体系。

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七、未来规划：Graph 框架 + MCP 生态

Spring AI Alibaba 团队已经看到了这些问题，并规划了下一代解决方案：

7.1 Spring AI Alibaba Graph

即将发布的多 Agent 框架，可以大幅简化 Agent 协作的开发。

基于 Graph 框架实现的强化版 OpenManus，代码量预计减少 70% 以上，整体易读性和效果都会显著提升。

7.2 MCP 工具生态

当前 OpenManus 已经支持 MCP 工具接入，未来会接入更多成熟的 MCP Server，进一步提升工具能力。

这意味着：你可以用统一的协议，把各种外部能力（搜索、数据库、文件存储、第三方 API）接入到 Agent 工作流中。

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八、Java 开发者如何快速上手？

如果你想体验 Spring AI Alibaba OpenManus，可以通过以下方式：

项目地址： https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/tree/main/community/openmanus

快速启动：

# 克隆项目
git clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git

# 进入 OpenManus 目录
cd spring-ai-alibaba/community/openmanus

# 按照 README 配置 API Key（通义千问或其他模型）
# 启动运行

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九、写在最后

Manus 带来的最大变革，是 AI 从"回答问题"进化到"完成任务"。

而 Spring AI Alibaba 的 Java 实现，让这个能力对 Java 开发者不再遥远。

对于企业来说：

你可以把 OpenManus 集成到现有的 Java 项目中，让 AI 帮你完成那些繁琐的、重复性的工作——数据查询、报表生成、内容处理、客服应答……

对于开发者来说：

与其焦虑 AI 会不会取代程序员，不如学会如何"指挥" AI 工作。多 Agent 协作系统，就是下一个需要掌握的关键技能。

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相关资源：

• 项目源码：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/tree/main/community/openmanus

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