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Module 22: OpenManus - 开源通用 AI Agent 框架

无需邀请码,实现任何创意的开源 AI Agent 框架

项目信息

章节目录

章节文件内容简介
122.1 introduction.md项目背景、核心特性、技术栈概览
222.2 architecture.md分层架构、Agent 继承体系、模块设计
322.3 core-concepts.mdAgent 状态机、Memory、Message、Tool 抽象
422.4 implementation.mdLLM 封装、浏览器自动化、MCP 实现、代码沙箱
522.5 usage.md安装配置、三种运行模式、实战案例
622.6 conclusion.md优势与局限、同类对比、未来展望

核心特点

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      OpenManus                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  🛠️ 多工具协作      代码执行、浏览器、搜索、文件编辑          │
│  🌐 浏览器自动化    基于 browser-use,功能强大               │
│  🔌 MCP 支持       连接外部服务,无限扩展能力                 │
│  📋 任务规划       自动分解复杂任务,逐步执行                 │
│  🤖 多 Agent       支持多 Agent 协作完成任务                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

快速开始

bash
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/FoundationAgents/OpenManus.git
cd OpenManus

# 2. 安装依赖
uv venv --python 3.12 && source .venv/bin/activate
uv pip install -r requirements.txt

# 3. 配置 API Key
cp config/config.example.toml config/config.toml
# 编辑 config.toml,填入 OpenAI API Key

# 4. 运行
python main.py

架构概览

用户接口层    main.py │ run_flow.py │ run_mcp.py

流程编排层    BaseFlow ──▶ PlanningFlow

Agent 层      BaseAgent ──▶ ReActAgent ──▶ ToolCallAgent ──▶ Manus

工具层        BaseTool │ ToolCollection │ PythonExecute │ BrowserUseTool ...

基础设施层    LLM │ Memory │ Config │ Logger

适合人群

  • 🎓 想要学习 AI Agent 设计的开发者
  • 🛠️ 需要任务自动化工具的用户
  • 🔬 研究 Agent 系统的研究者
  • 💻 希望构建自己 Agent 应用的创业者

致谢

OpenManus 由 MetaGPT 团队核心成员开发,感谢以下项目提供的支持:


本教程由 LearnGraph.online 生成

基于 MIT 许可证发布。内容版权归作者所有。