今日、開発者はマヌスの招待状コードの追求から注意をシフトし、オープンソースコミュニティの広大な世界に目を向けることができます。 Camel-AIチームは最近、Owl（最適化された労働力学習）と呼ばれる革新的なプロジェクトの開始を発表しました。 Camel-AIのフレームワークに基づいたこのマルチエージェントコラボレーションフレームワークは、優れたパフォーマンスとオープンコンセプトを備えた自動化されたタスク処理の分野で革新的な嵐を引き起こしました。
フクロウは有名なガイアベンチマークで顕著な結果を達成し、平均スコア58.18でオープンソースのフレームワークを突破しました。この成果は、ハグイングフェイスのオープンディープリサーチを上回っただけでなく、マヌスの未来について人々を不思議にさせました。キャメルアイチームは、オタクスタイルのユーモアで応答しました。
Manusの不思議な内部ベータ版とSky-Highの招待状コードとは対照的に、Owlの最大のハイライトは、完全にオープンソース機能です。開発者は、Githubで直接コードを取得し、この強力なフレームワークを個人的に体験し、OWLの構築に参加して、より強力なオールラウンドのオープンソースエージェントを共同で作成できます。プロジェクトアドレスが公開されています：https：//github.com/camel-ai/owl。
Owlのインテリジェントなパフォーマンスは期待をはるかに超えており、その核心は柔軟で効率的なマルチエージェントコラボレーションにあります。ダイナミックエージェントの相互作用を通じて、フクロウはより自然で効率的で堅牢なタスクの自動化を達成します。複数のAIが連携するだけでなく、コラボレーションパターンとそれらの間のコミュニケーションプロトコルにも焦点を当てています。
Owlの強力なタスクオートメーション機能は、タスクオートメーションの境界を促進し、AIエージェントが実用的な問題を解決する方法を革新するように設計されています。 Camel-AIチームは、明確で明確なインストールチュートリアルを提供します。 CondaであろうとVenvを使用するかどうかにかかわらず、開発者はフクロウの動作環境を迅速に構築し、ガイドラインに従ってAPIキーを構成できます。
さらに、Owlは、Gaia Benchmarkテスト結果を再現して、開発者がパフォーマンスを確認できるようにするスクリプトも提供します。 Camel-AIチームは、テクノロジーブログの作成、ツールエコシステムの強化、より複雑なエージェント相互作用モデルの開発など、Owlの将来の開発の方向性を発表しました。
マヌスの技術的ルートを研究することにより、フクロウはその機能を積極的に複製し、それを超えています。 Camel-AIチームは、ワークフローレプリカプランとUbuntu Toolkitレプリカ計画を開始しました。これは、Ubuntuコンテナの起動、データソースへの接続、タスクリストの自動的な生成、端末コマンドの実行、ファイルの解析、操作など、マヌスができることを意味します。
さらにエキサイティングなことは、以前に開発されたCamel-AIの技術が以前に開発されたCrispform Agent Crabもフクロウに統合されることです。これは、将来的には、フクロウがクラウドコンテナを制御できるだけでなく、携帯電話やコンピューターでのアプリケーション、複数のデバイスおよびすべてのシナリオにわたる実際のリモート操作を直接制御し、真のオープンソースManus Pro Maxになることを望んでいることを意味します。