一款由字节复刻Manus的开源AI自动化任务处理工具：LangManus，它通过LLM和网络搜索、网页爬取、浏览器控制等各种工具结合来实现任务自动化，可以实现本地部署使用，支持国产AI大模型API

LangManus：一款强大的AI自动化任务处理工具

一句话总结：一款由字节复刻Manus的开源AI自动化任务处理工具：LangManus，它通过LLM和网络搜索、网页爬取、浏览器控制等各种工具结合来实现任务自动化，可以实现本地部署使用，支持国产AI大模型API。

在人工智能和自动化技术不断发展的今天，如何高效地将多个工具和智能体结合在一起，以完成复杂的任务，成为了众多开发者的挑战。LangManus应运而生，它通过集成大语言模型（LLM）、网络搜索、网页爬取和浏览器控制等多种工具，能够自动化处理多步骤复杂的研究任务。本文将详细介绍LangManus的架构、功能、安装和使用方法。

正文

一、LangManus概述

LangManus是一款社区驱动的AI自动化框架，旨在将多个开源项目结合在一起，提供一种灵活的多智能体系统架构。它通过协调员、规划员、主管、研究员、程序员等智能体的协作，自动化完成多步骤任务，例如在HuggingFace上计算模型的影响力指数。

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LangManus支持通过自然语言或API与系统交互，能够根据用户的需求选择合适的模型和工具，定制不同的工作流程。通过与各大开源工具（如Tavily、Jina、Browser-use等）的集成，LangManus可以执行各种复杂的操作，从网络搜索到数据分析，再到自动化脚本执行。

一款由字节复刻Manus的开源AI自动化任务处理工具：LangManus，它通过LLM和网络搜索、网页爬取、浏览器控制等各种工具结合来实现任务自动化
二、架构设计

LangManus的架构基于分层的多智能体系统，每个智能体专注于不同的任务：

  1. 协调员（Coordinator）：作为任务的入口点，负责处理初始的交互和任务分发。
  2. 规划员（Planner）：负责分析任务的要求，并制定详细的执行策略。
  3. 主管（Supervisor）：监督其他智能体的执行情况，确保任务按照计划进行。
  4. 研究员（Researcher）：负责收集信息和分析数据，通常涉及到网络爬取和内容提取。
  5. 程序员（Coder）：执行代码生成和修改，帮助完成计算和脚本任务。
  6. 浏览器（Browser）：执行网页浏览和信息检索，处理网页交互。
  7. 汇报员（Reporter）：负责生成任务执行后的报告和总结。

这种分层设计让LangManus能够高效地处理复杂任务，并通过任务的拆解和智能体的协作，逐步完成整个工作流。

一款由字节复刻Manus的开源AI自动化任务处理工具：LangManus，它通过LLM和网络搜索、网页爬取、浏览器控制等各种工具结合来实现任务自动化
三、核心功能
1. LLM集成

LangManus支持多种语言模型，包括开源模型如通义千问和OpenAI的API接口。其多层LLM系统能够适应不同任务的复杂度，从简单的任务到复杂的推理分析都能轻松应对。

2. 搜索与检索

LangManus通过集成Tavily API进行网络搜索，使用Jina进行神经搜索，并且支持高级内容提取。这使得LangManus能够获取到最新的信息，并进行深度分析。

3. Python集成

LangManus内置Python REPL，支持Python代码执行和分析，并通过uv包管理器简化了依赖管理。

4. 工作流管理

LangManus提供工作流程图可视化、任务分配和监控功能。开发者可以在可视化界面中轻松管理任务的执行过程，确保每个环节按计划执行。

四、安装与配置
1. 安装前置要求

首先，您需要安装uv包管理器来管理项目依赖：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
uv python install 3.12
uv venv --python 3.12
2. 安装项目依赖

克隆仓库并安装所需的依赖：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
git clone .git
cd langmanus
uv sync

然后，运行以下命令来安装Playwright和Chromium：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
uv run playwright install
3. 配置环境

复制.env.example文件为.env，并配置相关的API密钥和模型信息：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
cp .env.example .env

编辑.env文件并填入API密钥，模型配置等信息。

五、使用LangManus
1. 基本执行

运行LangManus的主要程序：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
uv run main.py
2. API服务

LangManus还提供了一个基于FastAPI的API服务器，支持流式响应，可以通过以下命令启动API服务：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
make serve

或者直接运行：

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制
uv run server.py

API服务器提供流式响应端点，支持LangGraph调用。

六、为什么选择LangManus？

LangManus的独特之处在于它通过开源社区的协作，将多个开源工具无缝集成，提供了强大的自动化任务处理能力。其支持的功能包括：

  • 高效的LLM集成
  • 强大的搜索和内容提取功能
  • 灵活的Python执行环境
  • 可视化的工作流管理界面

通过LangManus，用户可以快速构建定制化的自动化工作流程，并利用其强大的工具集自动化处理研究任务。

七、结语

LangManus是一款功能强大的AI自动化框架，能够帮助开发者在复杂的研究任务中提高效率。它的分层智能体系统、LLM集成、搜索工具和Python支持使得它能够应对各类复杂任务，特别适合需要多步骤操作和数据分析的场景。如果你有兴趣了解更多或参与贡献，欢迎访问LangManus的GitHub页面。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-03-23，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除模型搜索自动化部署工具