AIエージェントに堀はない：Manusの急速なオープンソース複製
オープンソースのスピード：Manusがいかに1日足らずで複製されたか
3月6日、AIスタートアップのManusは、次世代の自律型デジタルアシスタントを約束する、主力製品である汎用AIエージェントを発表し、話題を呼びました。しかし、24時間以内に、OpenManusやOWLなど、複数のオープンソースの複製が登場し、その多くが同等の機能を誇っていました。Manusの急速な複製は、AIエージェント技術の基本的な現実、つまり競争上の堀がないことを浮き彫りにしています。
オープンソースのライバル：複製までのタイムライン
Manusのリリース直後、最初に対抗するものが出現しました。
- OpenManus：3時間以内に、20代前半の開発者を中心としたチームがManusの動作バージョンを作成し、完全にオープンソース化しました。1日以内に、OpenManusは8,000以上のGitHubスターを獲得しました。
- OWL（最適化されたワークフォースラーニング）：別のAIエージェントであるOWLがGitHubで公開され、GAIAベンチマークのトップパフォーマンスを上回ると主張しました。その作成者は、2年以上前からマルチエージェントフレームワークに取り組んでいましたが、Manusの話題性を利用してプロジェクトを最前線に押し出しました。
どちらのプロジェクトもAIおよび開発者コミュニティ内で急速に支持を集め、業界がオープンな研究とモジュール式のアーキテクチャに大きく依存しているため、AIエージェントがいかに簡単に複製できるかを示しました。
AIエージェントが競争上の堀を欠く理由
Manusの迅速な複製は異常ではなく、必然でした。OpenAIのGPT-4oやGoogle DeepMindのGeminiなどの独自のモデルとは異なり、AIエージェントは既存のオープンソース技術に大きく依存しています。以下の要因により、AIエージェントは特に複製が容易になっています。
1. モジュール設計とオープンな研究
ほとんどのAIエージェントと同様に、ManusはReAct（Reason + Act）フレームワークを中心に構成されており、その機能は3つの主要なコンポーネントに依存しています。
- ツール：これらは、エージェントのアクションスペースを定義し、エージェントが環境（ブラウザ、コード実行ツール、ファイルシステムなど）と対話できるようにします。
- システムプロンプト：これは、意思決定とタスクの実行を導き、動作を指示します。
- 計画モジュール：効率的な実行のために、タスクを順番に構造化する事前構築済みのワークフロー。
これらのコンポーネントは、既存のAI研究で十分に文書化されており、長年にわたってオープンソースプロジェクトによってさまざまな形式で実装されています。
2. 既存のオープンソースの代替
Manusは画期的なAI技術を導入したのではなく、既存の機能を洗練された製品に統合しました。計画+ ReAct、ツール統合、ブラウザ自動化など、これらの機能の多くは、すでに次のオープンソースプロジェクトで利用可能でした。
- AutoGPTとBabyAGI：初期のエージェントベースの自動化フレームワーク。
- MetaGPT：マルチエージェントコラボレーションに焦点を当てたAIフレームワーク。
- DeepSeek V2.5：エージェントベースの自動化に最適化されたモデル。
3. 独自のAIモデルの欠如
独自のモデルを統合するOpenAIとは異なり、Manusとそのオープンソースの複製は、主にClaude、GPT-4o、DeepSeekなどのサードパーティLLM（大規模言語モデル）に依存しています。これにより、これらのエージェントの中核となるインテリジェンスは非独占的で簡単に置き換え可能になります。
OpenManusとOWLのアプローチ：技術的な分解
OpenManus：軽量で高速な実行
- 開発時間：約3時間
- コアコンセプト：ユーザーがシステムプロンプトを定義し、さまざまなツールをプラグインする、ミニマリストのエージェントアーキテクチャ。これにより、適応性が高くなります。
- 主な機能：
- ツールベースのモジュール性：ユーザーは、コアロジックを変更せずに、さまざまなAPIまたは統合を交換できます。
- オープンソースのコラボレーション：独自のイノベーションではなく、既存のコミュニティの取り組みに基づいて構築されています。
OWL：パフォーマンスが最適化されたAIワークフォース
- 開発時間：既存の研究（2年以上）ですが、Manusのローンチに合わせてタイミングが調整されています。
- ベンチマークパフォーマンス：GAIAのトップランクのオープンソースエージェント。
- 主な機能：
- マルチエージェントアーキテクチャ：OWLは、動的に連携する複数の特殊なエージェントを使用します。
- ワークフォース自動化の最適化：現実世界のエンタープライズ自動化タスクを処理するように設計されています。
OWLの作成者は、強化学習の統合も示唆しており、エージェントインテリジェンスの進化において長期的な優位性をもたらす可能性があります。
投資家の視点：AIエージェントのスタートアップにとっての意味
AIエージェントに関心のある投資家にとって、Manusの迅速な複製は、AIエージェント企業の防御可能性について重大な懸念を引き起こします。基盤モデル開発者（OpenAI、Anthropic、Google DeepMindなど）とは異なり、AIエージェントは公開APIとオープンな研究に依存しているため、複製から保護することが困難です。
投資家向けの重要なポイント：
- ファーストムーバーアドバンテージは一時的：Manusは注目を集めましたが、そのコアテクノロジーは数時間以内にクローンされました。
- 独自のAIがない = 長期的な優位性がない：独自のモデルなしにサードパーティLLMに依存する企業は、競争が激しく、差別化が低いという問題に直面しています。
- オープンソースが支配する：AIエージェントの分野はコミュニティ主導の開発に向かっており、クローズドソースのスタートアップの価値を低下させています。
- エンタープライズ統合が真の堀：成功は、生のAI機能ではなく、企業ワークフローとのシームレスな統合にかかっています。
AIエージェントの未来はオープンソース
AIエージェントの分野は急速に進化していますが、Manusの事例が示すように、商用AIエージェントには参入障壁がほとんどありません。オープンソースの代替案は引き続き出現し、競争環境を再構築します。一部のスタートアップは、洗練されたユーザーフレンドリーなソリューションを提供することで引き続き資金を集めるでしょうが、その長期的な存続可能性は、独自のAIモデルまたは深いエンタープライズ統合を通じて、独自の進歩を提供できるかどうかにかかっています。そうでない場合、Manusの運命は、業界全体で繰り返される教訓となるでしょう。AIエージェントは、それ自体では防御可能なビジネスではありません。