LangManus：开源AI自动化框架，让复杂任务自动化变得触手可及

今天，我要向大家介绍一个令人振奋的开源项目------LangManus，它旨在打破这一壁垒，让每个人都能轻松利用AI的强大能力。

一、LangManus：开源界的"智能体工厂"

LangManus是一个由社区驱动的AI自动化框架，它建立在开源社区的卓越工作基础之上。这个项目的愿景是将语言模型与专业工具（如网络搜索、爬虫和Python代码执行）相结合，以实现复杂任务的自动化。LangManus不仅仅是一个工具，它更像一个"智能体工厂"，通过分层多智能体系统，像真实团队一样拆解复杂任务，支持实时监控和脑回路。

核心亮点

多智能体协作：LangManus采用了分层架构，包括协调员、规划员、程序员和汇报员等角色，它们协同工作以完成任务。
全栈工具链：集成网络搜索、神经搜索和代码执行等功能，甚至可以自动化PPT排版。
小白友好：提供WebUI和FastAPI接口，用户只需输入自然语言指令即可启动"数字员工"。
模型自由：兼容多种模型，如OpenAI和通义千问等20多个模型，并支持本地部署以保障隐私。

技术突破

分层多智能体系统：任务自动拆解为"规划→执行→验证"流程，解决了传统AI的"7秒记忆"痛点。
混合检索技术：结合Tavily抓取实时数据和Jina分析语义，比传统搜索精准3倍。

二、快速上手LangManus

LangManus的部署分为前后端，以下是快速上手的步骤：

前端部署

前端部署需要Node.js 18+和npm 10.x+。首先克隆仓库：

bash 复制代码

git clone https://github.com/Dawanfe/langmanus-web.git
cd langmanus-web

安装依赖并启动项目：

bash 复制代码

pnpm install
pnpm dev

启动后，默认本地3000端口即可访问。

后端部署

后端部署对环境要求较高，需要提前安装uv包管理器。以下是关键步骤：

bash 复制代码

uv python install 3.12
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate  # Windows系统：.venv\Scripts\activate

安装项目依赖及权限：

bash 复制代码

git clone https://github.com/Darwin-lfl/langmanus.git
cd langmanus
uv sync
uv run playwright install
chmod +x pre-commit
ln -s ../../pre-commit .git/hooks/pre-commit

配置服务阶段，只需关注大模型服务配置：

ini 复制代码

REASONING_API_KEY=xxx
REASONING_BASE_URL=https://api.360.cn/v1
REASONING_MODEL=deepseek-r1:7b

BASIC_API_KEY=sk-xxx
BASIC_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
BASIC_MODEL=qwen-max-latest

VL_API_KEY=sk-xxx
VL_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
VL_MODEL=qwen2.5-vl-72b-instruct

TAVILY_API_KEY=tvly-xxx
CHROME_INSTANCE_PATH=/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome

最后，执行以下命令启动服务：

bash 复制代码

cp .env.example .env
uv run server.py

三、LangManus的架构与功能

LangManus的架构设计精妙，它通过分层多智能体系统实现了任务的自动拆解和执行。以下是系统中的关键智能体及其功能：

协调员（Coordinator）：工作流程的入口点，处理初始交互并路由任务。
规划员（Planner）：分析任务并制定执行策略。
主管（Supervisor）：监督和管理其他智能体的执行。
研究员（Researcher）：收集和分析信息。
程序员（Coder）：负责代码生成和修改。
浏览器（Browser）：执行网页浏览和信息检索。
汇报员（Reporter）：生成工作流结果的报告和总结。

功能亮点

LLM集成：支持开源模型如Qwen，并提供OpenAI兼容的API接口。
搜索与检索：通过Tavily API实现网络搜索，利用Jina进行神经搜索。
Python集成：内置Python REPL，支持代码执行环境和包管理。
工作流管理：提供工作流图可视化，支持多智能体编排和任务监控。

四、为什么选择LangManus？

LangManus的成功离不开开源社区的支持。它基于多个优秀的开源项目，如Qwen、Tavily和Jina等。LangManus致力于回馈社区，并欢迎各种形式的贡献，无论是代码、文档、错误报告还是功能建议。

五、总结

LangManus是一个强大的开源AI自动化框架，它通过多智能体系统和丰富的工具链，让复杂任务的自动化变得简单而高效。无论您是开发者、企业还是个人用户，LangManus都能帮助您释放生产力，实现更多可能。现在就尝试部署LangManus，开启您的AI自动化之旅吧！

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