字节跳动开源 LangManus：不止是 Manus 平替，更是下一代 AI 自动化引擎

当 "AI 自动化" 成为科技领域最炙手可热的关键词，我们仿佛置身于一场激动人心的变革前夜。各行各业都在翘首以盼，期待 AI 技术能够真正解放生产力，将人类从繁琐重复的工作中解脱出来。在这个充满无限可能的时代，字节跳动悄然发布了一款重量级开源项目------LangManus 。

LangManus 的出现，如同在平静的湖面投下了一颗石子，激起了层层涟漪。它不仅仅是一个被看作是智能体协作平台 Manus 的 "平替" 项目，更被寄予厚望，有望成为下一代 AI 自动化引擎的基石，推动 AI 自动化技术的普及和发展。

LangManus 的雄心壮志，不仅仅停留在口号上。它深度整合了强大的大语言模型（LLM）能力，并巧妙地将网络搜索、网页爬取、Python 代码执行等多种实用工具融为一体，目标直指复杂任务的自动化解决。 这不禁让人好奇，LangManus 究竟是如何构建起如此强大的自动化能力？它又将如何重塑我们对 AI 自动化的认知？又将如何赋能开发者，开启 AI 自动化的新篇章？

今天，就让我们一同拨开 LangManus 的神秘面纱，深入探寻其背后的技术逻辑与无限可能。

AI 自动化的新变量：从 Manus 到 LangManus 的跃迁

在 AI 自动化的发展历程中，智能体（Agent） 扮演着至关重要的角色。它们如同具备自主意识的 "数字员工"，能够理解指令、规划任务、调用工具，并最终完成目标。在众多智能体平台中，Manus 以其独特的智能体协作模式脱颖而出，为复杂任务的处理提供了全新的思路，展现了 AI 自动化在解决复杂问题方面的巨大潜力。

然而，Manus 并非完美无缺。作为一个相对封闭的平台，其开放性和可定制性受到一定的限制。 正是在这样的背景下，字节跳动开源了 LangManus ，试图在 Manus 的基础上，构建一个更开放、更强大、更灵活的 AI 自动化平台。

LangManus 的诞生，不仅仅是技术上的简单复刻，更是一次对 AI 自动化未来发展方向的深刻探索。它从一开始就选择了 "开源" 这条道路，将自身置于全球开发者社区的聚光灯下，接受来自各方的审视和改进。 这种开源的底色，注定了 LangManus 将拥有更强大的生命力和更广阔的发展前景。

LangManus 的目标不仅仅是成为 Manus 的 "平替"，更宏大的愿景是构建一个 AI 自动化开源生态，将 LLM 的强大能力与各种实用工具以前所未有的方式结合起来，真正实现任务的自动化处理，并将技术红利回馈给整个开发者社区，共同推动 AI 自动化技术的进步。 这，才是 LangManus 真正的野心所在。

LangManus 技术解构：多智能体协作驱动的自动化引擎

LangManus 能够承载如此宏大的愿景，绝非空穴来风。其核心竞争力，源于其精巧的技术架构和丰富的功能特性。 它不仅仅是一个简单的工具集合，更是一个 精心设计的自动化引擎，能够驱动多个智能体高效协同工作，共同完成复杂任务。

1. 多智能体系统：精细分工，高效协作

LangManus 的核心架构是 多智能体系统 。 它并没有采用 "单打独斗" 的模式，而是将复杂的自动化任务分解为多个子任务，并分配给不同的智能体协同完成。 这种 "分而治之" 的策略，极大地提升了任务处理的效率和灵活性。

在 LangManus 的智能体系统中，各个智能体角色分工明确，各司其职，如同一个高效运转的团队：

• 协调员 (Coordinator): 作为任务的入口，协调员负责接收用户的指令，理解用户的意图，并将任务分解并分配给合适的智能体。 它如同团队的 "项目经理"，负责任务的整体调度和分配。
• 规划员 (Planner): 当接收到的任务较为复杂，需要多步骤才能完成时，规划员就 역할이 한다. 它负责制定详细的任务执行计划，将复杂任务拆解为一系列可执行的子任务，并规划好各个子任务的执行顺序和依赖关系。 规划员如同团队的 "战略家"，负责制定任务的整体执行策略。
• 主管 (Supervisor): 主管是任务执行的指挥中心。 它负责监督整个任务的执行过程，监控各个智能体的运行状态，并根据任务执行情况动态调整任务分配和执行策略。 在任务执行过程中，主管还可以根据需要调用其他智能体，例如研究员、程序员、浏览器等，来协助完成任务。 主管如同团队的 "指挥官"，负责任务的执行指挥和调度。
• 研究员 (Researcher): 研究员是信息的探索者，负责网络搜索和数据挖掘。 当任务需要从互联网上获取信息时，研究员就会被调用。 它能够利用网络搜索工具（如 Tavily API）快速准确地找到所需的信息，并将信息提供给其他智能体使用。 研究员如同团队的 "情报专家"，负责信息的收集和挖掘。
• 程序员 (Programmer): 程序员是代码的创造者，负责编写和执行 Python 代码。 当任务需要执行特定的计算或逻辑操作时，程序员就会被调用。 它能够根据任务需求，编写相应的 Python 代码，并在 LangManus 提供的代码执行环境中运行代码，并将结果返回给其他智能体。 程序员如同团队的 "工程师"，负责代码的编写和执行。
• 浏览器 (Browser): 浏览器是网页的操控者，能够模拟用户在浏览器中的各种操作，例如点击链接、填写表单、滚动页面等。 当任务需要在网页上进行交互时，浏览器就会被调用。 它可以自动化完成网页上的各种操作，并将网页内容提取出来供其他智能体使用。 浏览器如同团队的 "网页操作员"，负责网页的自动化操作。
• 报告员 (Reporter): 报告员是结果的呈现者，负责整理任务执行的最终结果，并生成结构化的报告。 报告可以以多种形式呈现，例如文本报告、表格报告、图表报告等，方便用户理解和使用任务执行结果。 报告员如同团队的 "信息分析师"，负责结果的整理和呈现。

通过以上这些智能体的精细分工和高效协作，LangManus 能够有效地处理各种复杂自动化任务，展现出强大的自动化能力。

2. LLM 深度集成：三层 LLM 系统，灵活应对不同场景

LangManus 的核心驱动力，来自于对大语言模型（LLM）的深度集成。 它不仅仅简单地调用 LLM 的 API，而是构建了一个 三层 LLM 系统，充分发挥 LLM 在不同场景下的优势。

• 推理 LLM: 位于最上层的是推理 LLM，它主要负责 高层次的决策和推理 。 例如，协调员智能体和规划员智能体就主要依赖推理 LLM 的能力，来理解用户指令、制定任务计划、分配任务等。 推理 LLM 需要具备强大的语言理解能力、逻辑推理能力和规划能力。 LangManus 兼容多种主流 LLM，例如 Qwen、OpenAI 等，开发者可以根据实际需求选择合适的推理 LLM。
• 基础 LLM: 位于中间层的是基础 LLM，它主要负责 基础的语言处理任务。 例如，主管智能体、研究员智能体、报告员智能体等都需要使用基础 LLM 的能力，来进行信息抽取、文本生成、报告撰写等任务。 基础 LLM 需要具备良好的文本生成能力和信息抽取能力。 LangManus 可以灵活配置基础 LLM，以适应不同的任务需求和成本预算。
• 视觉语言 LLM: 位于最底层的是视觉语言 LLM，它主要负责 处理视觉信息。 例如，当浏览器智能体需要处理网页上的图像信息时，就需要调用视觉语言 LLM 的能力，来理解图像内容、识别图像元素等。 视觉语言 LLM 的集成，使得 LangManus 能够处理更加复杂的网页自动化任务，例如图像识别验证码、网页截图分析等。

通过构建这三层 LLM 系统，LangManus 能够充分利用不同 LLM 的优势，灵活应对各种复杂的自动化场景，实现更高效、更智能的自动化任务处理。

3. 强大的工具生态：功能丰富，扩展性强

除了强大的智能体系统和 LLM 集成，LangManus 还拥有一个 功能丰富的工具生态，为任务的执行提供了强大的支持。 这些工具涵盖了网络搜索、信息检索、代码执行、网页操作等多个方面，满足了各种自动化任务的需求。

LangManus 集成的主要工具包括：

• 网络搜索 (Tavily API): 用于从互联网上搜索信息，支持关键词搜索、自然语言搜索等多种搜索方式。
• 神经搜索 (Jina): 用于进行向量相似度搜索，可以高效地检索与给定向量最相似的文档或信息。
• Python REPL 和代码执行环境: 用于执行 Python 代码，支持代码的动态执行和结果的实时反馈。
• 浏览器控制: 用于自动化控制浏览器，模拟用户在浏览器中的各种操作，例如网页浏览、表单填写、数据抓取等。

这些工具并非是孤立存在的，而是可以被 LangManus 的智能体系统灵活调用和组合使用，以完成各种复杂的自动化任务。 此外，LangManus 还具有良好的 扩展性，开发者可以根据自己的需求，轻松地添加新的工具，扩展 LangManus 的功能。

4. 可视化工作流管理：清晰掌控任务执行过程

为了方便用户管理和监控自动化任务，LangManus 提供了 可视化的工作流管理功能。 用户可以通过 Web 界面清晰地查看任务的工作流程图，了解任务的执行进度、各个智能体的运行状态、以及任务的执行结果。

工作流程图 以图形化的方式展示了任务的执行流程，包括各个智能体之间的协作关系、任务的执行步骤、以及数据的流转路径。 用户可以通过工作流程图直观地了解任务的整体执行逻辑。

任务分配监控 功能可以实时监控各个智能体的任务分配情况和执行状态。 用户可以查看当前正在运行的任务、已完成的任务、以及任务的执行日志，及时发现和解决任务执行过程中出现的问题。

可视化工作流管理功能的加入，极大地提升了 LangManus 的易用性和可维护性，使得用户能够更加方便地管理和监控自动化任务的执行过程。

5. API 服务：便捷集成，灵活扩展

为了方便开发者进行二次开发和集成，LangManus 提供了基于 FastAPI 的 API 服务 ，并支持 流式传输。 开发者可以通过 API 接口，将 LangManus 集成到自己的应用程序或系统中，实现更加灵活和定制化的自动化功能。

API 服务支持 流式传输，这意味着在处理大量数据或长时间运行的任务时，可以实时地将结果返回给客户端，而无需等待整个任务执行完成。 流式传输技术可以有效地提升用户体验，并降低系统的资源消耗。

基于 FastAPI 构建的 API 服务，具有高性能、易扩展、易使用等优点，方便开发者快速构建各种基于 LangManus 的自动化应用。

6. 兼容 AWS Graviton 和 Docker：性能与易用性兼顾

LangManus 还特别强调了对 AWS Graviton 和 Docker 的支持。

AWS Graviton 是亚马逊云科技推出的基于 ARM 架构的处理器，具有高性能、低功耗、高性价比等优点。 LangManus 对 AWS Graviton 的支持，意味着用户可以在 AWS Graviton 实例上部署 LangManus，获得更高的性能和更低的成本。

Docker 是一种流行的容器化技术，可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，方便应用程序的部署和管理。 LangManus 对 Docker 的支持，使得用户可以更加方便地部署和运行 LangManus，并实现应用程序的快速迭代和升级。

对 AWS Graviton 和 Docker 的支持，体现了 LangManus 在 性能和易用性 方面的双重追求，力求为用户提供更加高效、便捷的自动化解决方案。

快速上手：几行命令，开启 LangManus 之旅

想要亲身体验 LangManus 的强大功能吗？ 上手 LangManus 非常简单，只需几行命令，即可快速搭建起 LangManus 的运行环境，并开始构建你的自动化应用。

1. 安装依赖

首先，你需要安装 LangManus 运行所依赖的一些软件包。 LangManus 推荐使用 uv 包管理器，它比传统的 pip 包管理器更快更高效：

pip install uv   # 推荐使用 uv 包管理器

然后，使用 Git 克隆 LangManus 的代码仓库到本地：

git clone https://github.com/byteplus/lang-manus.git
cd lang-manus

进入 lang-manus 目录后，使用 uv pip 安装项目依赖：

uv pip install -r requirements.txt

LangManus 的浏览器智能体依赖于 playwright 库，你需要安装 playwright 浏览器驱动：

playwright install

2. 配置 API 密钥和模型信息

安装完成后，你需要配置 LangManus 所需的 API 密钥和模型信息。 在 LangManus 项目根目录下，有一个 .env 文件，你需要将你的 API 密钥（例如 OpenAI API Key、Tavily API Key 等）以及你想要使用的 LLM 模型信息配置到这个文件中。

.env 文件中可能包含以下配置项（具体配置项可能会根据 LangManus 版本有所变化，请参考 LangManus 官方文档）：

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key
LLM_MODEL_NAME=gpt-3.5-turbo  # 你想要使用的 LLM 模型名称

请根据你的实际情况，将 your_openai_api_key、your_tavily_api_key 和 gpt-3.5-turbo 替换为你自己的 API 密钥和模型名称。

3. 启动 LangManus Web UI

完成配置后，你就可以使用以下命令启动 LangManus 的 Web 用户界面了：

python webui.py

运行该命令后，LangManus Web UI 将会在本地启动，你可以在浏览器中访问 http://localhost:8000（默认地址）来体验 LangManus 的各种功能。

4. 更多详细步骤

以上只是 LangManus 的快速上手指南，更详细的安装和配置步骤，以及更多高级功能的使用方法，请参考 LangManus 官方 GitHub 仓库中的文档。 LangManus 官方文档提供了非常详细的说明和示例，可以帮助你更深入地了解和使用 LangManus。

快应用场景：LangManus 的无限可能

LangManus 的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有需要自动化任务处理的领域。 无论是企业内部效率提升，还是个人效率工具的打造，LangManus 都能发挥重要的作用。 其核心功能是在大模型的基础上完成任务自动化，即自动化处理多步骤、复杂性的任务，让繁琐的工作变得简单高效。

以下是一些 LangManus 的典型应用场景：

1. 自动化周报生成： 告别手动整理数据、撰写周报的繁琐工作。 利用 LangManus，可以自动化地从各种数据源（例如数据库、Excel 表格、在线报表等）收集数据，并使用 LLM 智能分析数据，自动生成内容详实、图文并茂的周报。

2. 智能客服系统： 构建 7x24 小时在线的智能客服系统，快速响应用户问题，提供高效、便捷的客户服务。 LangManus 可以集成到各种客服平台，自动化处理用户咨询、解答常见问题、处理投诉建议等，有效提升客户服务效率和用户满意度。

3. 企业级私密部署方案： 对于对数据安全和隐私有较高要求的企业，LangManus 提供了企业级私密部署方案。 企业可以将 LangManus 部署在自己的私有服务器或云平台上，确保数据安全可控，满足企业内部的自动化需求。

4. 人力资源：智能简历筛选： 在招聘季，HR 部门需要处理大量的简历。 利用 LangManus，可以自动化地筛选简历，根据预设的条件（例如学历、工作经验、技能等）快速筛选出符合要求的简历，大幅提升招聘效率。

5. 房产决策：数据驱动分析： 在进行房产投资决策时，需要收集和分析大量的房产数据。 LangManus 可以自动化地从各种房产网站、数据平台抓取数据，并利用 LLM 分析数据，辅助投资者进行房产投资决策。

6. 旅行规划：个性化行程推荐： 旅行规划往往需要耗费大量的时间和精力。 LangManus 可以根据用户的个性化需求（例如旅行目的地、旅行时间、预算、兴趣爱好等），自动化地生成个性化的旅行行程推荐，包括景点推荐、酒店预订、交通规划等，一键搞定旅行计划。

除了以上这些典型场景，LangManus 还可以应用于舆情监控、内容创作、市场调研、金融分析、智能家居等众多领域，其应用潜力几乎是无限的。 开发者可以根据自己的想象力和创造力，利用 LangManus 构建各种各样的自动化应用，提升工作效率，解放生产力。

开源的力量：LangManus 的独特优势与未来展望

诚然，LangManus 的目标是向 Manus 看齐，甚至超越 Manus。 但开源赋予了 LangManus 独特的优势，这是 Manus 等封闭平台所无法比拟的。

开源意味着更多的可能性。 LangManus 的代码完全公开透明，全球开发者都可以自由地查看、修改、使用和分发 LangManus 的代码。 这种开放性吸引了全球开发者的目光，激发了社区的创新活力，促进了技术的快速迭代和发展。

开源意味着更强大的社区支持。 LangManus 的开源模式，使其能够汇聚全球开发者的智慧和力量。 开发者可以共同参与 LangManus 的开发和维护，贡献代码、提交 Bug、提出建议，共同推动 LangManus 的进步。 强大的社区支持是 LangManus 持续发展的坚实后盾。

开源意味着更广阔的应用前景。 LangManus 的开源特性，降低了使用门槛，使得更多的开发者和企业可以免费使用 LangManus，并根据自己的需求进行定制和扩展。 开源模式加速了 LangManus 的普及和应用，使其能够在更广泛的领域发挥作用。

尽管 LangManus 目前还处于快速发展阶段，在某些方面可能还有提升空间，但它所代表的 开源力量 ，必将推动 AI 自动化技术的快速发展，并深刻地改变我们的工作和生活方式。 我们有理由相信，在字节跳动以及全球开源社区的共同努力下，LangManus 将在 AI 自动化领域扮演越来越重要的角色，并最终成为 下一代 AI 自动化引擎 的领航者。

结语

LangManus，作为字节跳动开源的 AI 自动化框架，为开发者提供了一个强大的工具，可以更加便捷地构建各种自动化应用。 它的开源特性和多智能体协作的架构，使其具备了广阔的应用前景。 随着社区的不断完善和技术的不断发展，LangManus 有望在 AI 自动化领域扮演越来越重要的角色，并最终引领 AI 自动化技术的未来发展方向。

如果你对 AI 自动化充满好奇，渴望探索 AI 技术的无限可能，不妨亲自体验 LangManus，或许它将为你开启全新的工作方式，带你进入 AI 自动化的新世界。 现在，正是拥抱开源、拥抱 AI 自动化的最佳时机！

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