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程序员老周666

3. OpenManus-RL中使用AgentGym建立强化学习环境AgentGym是为评估和开发大模型agent而设计的支持多环境和多任务的框架。该框架统一采用ReAct格式，提供多样化的交互环境和任务，支持实时反馈和并发操作。

阿里云 OpenManus 实战：高效AI协作体系版权声明：本文为原创，遵循 CC 4.0 BY-SA 协议。转载请注明出处。在多智能体（Multi-Agent）系统日益成为AI发展主流的背景下，阿里云推出的 OpenManus，作为一款针对复杂任务自动化处理的多智能体良好平台，为实际应用落地提供了颇具吸引力的解决方案。

【Agent】OpenManus-Agent架构详细分析各组件详细设计见：OpenManus 采用了一个多层次的智能体继承结构，形成了清晰的能力分层：设计特点：

【Agent】OpenManus-Agent-Memory详细设计Memory 是一个用于存储和管理对话消息的数据结构，它是 Agent 的核心组件，负责维护对话历史和上下文信息。Memory 基于 Pydantic 的 BaseModel 实现，提供了类型安全和数据验证功能。

【Agent】OpenManus-Prompt组件详细分析OpenManus 的提示词组件采用了模块化设计，为不同类型的智能体提供专门的提示词模板。每个提示词模块通常包含两种核心提示词：系统提示词（System Prompt）和下一步提示词（Next Step Prompt）。这种设计使得提示词可以独立于智能体代码进行管理和优化，同时保持了提示词与智能体之间的紧密集成。

从Manus到OpenManus：多智能体协作框架如何重构AI生产力？Manus是由中国团队Monica.im研发的全球首款通用型AI智能体，其核心定位是将生成式AI的认知能力转化为实际生产力。通过多智能体协作框架，Manus能够理解复杂指令、规划任务并调用工具链（如代码执行器、浏览器自动化）直接交付成果，例如自动生成股票分析报告、筛选简历或规划旅行行程。其技术亮点包括： (1)多智能体架构：任务分解Agent、工具调用Agent、质量校验Agent分工协作，形成任务处理流水线； (2)云端异步执行：用户下达指令后，任务在独立虚拟机中运行，即使设备关闭仍可云端完成；

Windows本地部署OpenManus并接入Mistral模型的实践记录最近Manus作为一款强大的本地LLM应用平台引起了广泛关注，但遗憾的是它需要邀请码才能使用，这让很多想尝试的开发者望而却步。令人惊喜的是，OpenManus团队仅用了3小时就复刻了一个功能相似的开源替代方案。这让我非常兴奋，立刻决定尝试在本地部署OpenManus，并搭配Ollama运行的Mistral:latest模型，打造一套完全私有化的AI对话系统。本文将记录我在Windows环境下的完整部署过程，希望能给有类似需求的朋友提供参考。

无需6万激活码！GitHub神秘组织3小时极速复刻Manus，手把手教你使用OpenManus搭建本地AI Agent昨夜科技圈被两个关键词刷屏：Manus激活码炒至5万元5,7，GitHub神秘项目OpenManus突然开源6,7。这场戏剧性对决的背后，是一场关于「AI生产力特权」的终极博弈。