오늘날 개발자들은 Manus Invitation Codes를 추구하는 것에서 관심을 옮기고 오픈 소스 커뮤니티의 광대 한 세계로 향할 수 있습니다. Camel-AI 팀은 최근 Owl (최적화 인력 학습)이라는 혁신적인 프로젝트를 시작했다고 발표했습니다. Camel-AI 프레임 워크를 기반으로 한이 다중 에이전트 협업 프레임 워크는 뛰어난 성능과 개방 개념으로 자동화 된 작업 처리 분야에서 혁신적인 폭풍을 시작했습니다.
올빼미는 유명한 Gaia 벤치 마크에서 놀라운 결과를 얻었으며 평균 점수는 58.18 점으로 오픈 소스 프레임 워크를 토핑했습니다. 이 성과는 Huggingface의 열린 깊은 연구를 능가했을뿐만 아니라 사람들이 Manus의 미래에 대해 궁금해했습니다. Camel-AI 팀은 괴짜 스타일의 유머로 응답했습니다. "그게 다야? 0 일 안에 복제를 시작합시다!"
Manus의 신비한 내부 베타 및 Sky-High Invitation Code와는 대조적으로 Owl의 가장 큰 하이라이트는 완전히 오픈 소스 기능입니다. 개발자는 GitHub에서 직접 코드를 얻고,이 강력한 프레임 워크를 개인적으로 경험하고, 올빼미 건설에 참여하여보다 강력한 만능 오픈 소스 에이전트를 만들 수 있습니다. 프로젝트 주소가 게시되었습니다 : https://github.com/camel-ai/owl.
올빼미의 지능적인 성능은 기대를 훨씬 능가하며 그 핵심은 유연하고 효율적인 다중 에이전트 협력에 있습니다. 동적 에이전트 상호 작용을 통해 올빼미는보다 자연스럽고 효율적이며 강력한 작업 자동화를 달성합니다. 그것은 여러 AI가 함께 작동 할뿐만 아니라 협업 패턴과 이들 사이의 통신 프로토콜에 중점을 둡니다.
Owl의 강력한 작업 자동화 기능은 작업 자동화의 경계를 홍보하고 AI 에이전트가 실질적인 문제를 해결하기 위해 협력하는 방식을 혁신하도록 설계되었습니다. Camel-AI 팀은 명확하고 명확한 설치 자습서를 제공합니다. Conda 또는 VenV를 사용하든 개발자는 가이드 라인에 따라 올빼미 운영 환경을 신속하게 구축하고 API 키를 구성 할 수 있습니다.
또한 OWL은 GAIA 벤치 마크 테스트 결과를 재현하는 스크립트를 제공하여 개발자가 성능을 확인할 수 있도록합니다. Camel-AI 팀은 기술 블로그 작성, 도구 생태계 향상,보다 복잡한 에이전트 상호 작용 모델 개발을 포함하여 올빼미의 미래 개발 방향을 발표했습니다.
Manus의 기술 경로를 연구함으로써 올빼미는 적극적으로 복제하고 기능을 능가하고 있습니다. Camel-AI 팀은 워크 플로 복제 계획과 Ubuntu Toolkit 복제 계획을 시작했습니다. 이는 Ubuntu 컨테이너 시작, 데이터 소스에 연결, 자동으로 작업 목록 생성, 터미널 명령 실행, 파일 구문 분석 파일, 작동 브라우저 등과 같은 Manus가 할 수있는 일을 의미합니다. Owl도 적극적으로 구현하고 더 유연합니다.
더 흥미로운 점은 이전에 개발 된 Camel-AI의 기술이 이전에 개발 된 크로스 플랫폼 에이전트 크랩의 기술도 올빼미에 통합 될 것이라는 점입니다. 이는 미래에 올빼미가 클라우드 컨테이너를 제어 할 수있을뿐만 아니라 휴대 전화 및 컴퓨터, 여러 장치에서 실제 원격 작업 및 모든 시나리오에서 응용 프로그램을 직접 제어하고 진정한 오픈 소스 Manus Pro Max가되기를 희망합니다.