一、定义与背景
1. 定义
OpenManus 是一个开源的AI智能体系统，旨在复刻或替代Manus的核心功能，提供无需邀请码、本地可部署的AI代理工具。其核心目标是：
自动化执行复杂任务（如数据分析、报告生成、网页操作）。模块化设计：支持灵活扩展工具链和大模型（LLM）。实时反馈机制：可视化展示AI的思考过程和任务执行状态。2. 背景与动机
Manus的局限性：原版Manus需邀请码且功能封闭，OpenManus通过开源实现技术普惠。MetaGPT团队开发：由MetaGPT社区成员工具链：BrowserUseTool（抓取价格）、Pyt在3小时内开发完成，体现快速迭代能力。技术需求：支持多代理协作、多模型切换（如GPT-4o、Claude 3.5、Qwen VL Plus）。二、核心术语与名词解释
术语
定义
智能代理（Agent）
具有特定功能的AI模块，如规划任务、执行代码、操作浏览器等。
多代理协作
主代理（协调）、规划代理（任务拆解）、工具调用代理（执行）的协同工作。
ReAct框架
基于推理（Reasoning）与行动（Action）的闭环任务执行机制。
工具链（Tools）
集成的实用工具，如Python执行器、浏览器自动化、文件管理器等。
实时反馈机制
通过命令行或日志实时展示AI的思考过程和任务进度。
三、核心原理
1. 多代理协作架构
主代理（Manus）：全局任务调度中心，解析用户需求并协调资源。规划代理（PlanningAgent）：将模糊指令拆解为可执行步骤（如“生成报告”→“搜索数据→编写代码→生成图表”）。工具调用代理（ToolCallAgent）：调用具体工具（如浏览器、代码执行器）完成任务。2. ReAct框架
推理（Reasoning）：LLM分析任务并生成步骤计划。行动（Action）：通过工具链执行具体操作（如执行Python代码、搜索网页）。闭环反馈：根据行动结果动态调整计划，确保任务完成。3. 实时反馈机制
可视化日志：在命令行中逐步骤展示代理的思考过程（如“正在搜索特斯拉财报数据”）。进度跟踪：通过日志文件记录完整执行路径，支持事后分析与调试。四、核心技术与方法
1. 支持的LLM模型
模型名称
提供商
特点
GPT-4o
OpenAI
高精度推理，支持复杂任务规划。
Claude 3.5
Anthropic
低成本、高效，适合文本生成与数据分析。
Qwen VL Plus
Alibaba Cloud
多模态支持，处理图像与文本混合任务。
2. 核心工具链
工具名称
功能
PythonExecute
实时执行Python代码，生成图表或数据分析结果。
BrowserUseTool
模拟浏览器操作（点击、滚动、表单填写），支持网页数据抓取。
GoogleSearch
调用搜索引擎获取实时数据（需配置API密钥）。
FileSaver
自动保存文件（如HTML报告、Excel表格）至指定路径。
3. 模块化设计
可插拔工具：开发者可添加新工具（如数据库连接器、API接口）。自定义提示词：通过config.toml配置系统提示词和代理角色。五、核心组件
1. 项目目录结构
OpenManus/├── app/ # 核心应用目录│ ├── agent/ # 智能代理模块│ │ ├── base.py # Agent基类│ │ ├── planning.py # 规划代理│ │ ├── react.py # ReAct框架实现│ │ └── manus.py # 主代理│ ├── flow/ # 任务流程管理│ ├── tool/ # 工具链实现│ └── prompt/ # 系统提示词模板├── config/ # 配置文件目录│ └── config.toml # LLM模型与API配置├── requirements.txt # 依赖库清单└── main.py # 入口文件2. 关键组件功能
组件
功能
BaseAgent
定义代理的基础接口（状态管理、执行循环、消息处理）。
PlanningAgent
将任务拆解为可执行步骤，管理任务计划状态。
ToolCallAgent
调用工具链执行具体操作（如浏览器自动化、代码执行）。
六、集成步骤
1. 环境准备
# 创建Python环境（推荐Python 3.12）conda create -n open_manus python=3.12conda activate open_manus# 克隆项目代码git clone <https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git>cd OpenManus# 安装依赖pip install -r requirements.txt2. 配置LLM模型
# 复制配置文件模板并编辑cp config/config.example.toml config/config.toml# 编辑config.toml配置OpenAI API密钥（示例）[llm]model = "gpt-4o"base_url = "<https://api.openai.com/v1>"api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"max_tokens = 4096temperature = 0.03. 启动OpenManus
python main.py4. 使用示例
# 交互式命令行输入任务指令> 生成特斯拉Q4财报分析报告[15:23] 开始分析「特斯拉Q4财报」→ 调用网络搜索工具获取最新股价（来源：Yahoo Finance）→ 启动Python脚本计算52周波动率→ 发现「自由现金流」数据缺失，自动重试NASDAQ接口✔️ 生成31页PPT，含6张动态图表七、自定义 Agent 开发
1. 步骤示例
步骤1：定义新工具
from app.tool import BaseToolclass CustomTool(BaseTool): name = "custom_tool" description = "执行自定义任务" def execute(self, input_text): # 实现工具逻辑（如调用API） return f"CustomTool执行结果：{input_text}"步骤2：集成到代理
from app.agent.manus import Manusfrom app.agent.base import BaseAgentclass CustomManus(Manus): def __init__(self): super().__init__() # 添加自定义工具 self.available_tools.add(CustomTool())步骤3：配置提示词
# config/config.toml[custom_agent]system_prompt = "您是定制化的智能代理，专注于[特定领域]任务..."八、实际案例：电商价格监控
1. 场景
任务：自动监控某电商平台商品价格，生成降价报告。工具链：BrowserUseTool（抓取价格）、PythonExecute（数据对比）、FileSaver（保存报告）。2. 实现步骤
步骤1：编写监控脚本
# app/tool/browser_use.pyclass BrowserUseTool(BaseTool): def execute(self, input_text): # 模拟访问电商网站并提取价格 # 示例代码（需具体实现） return {"price": 199.99, "product": "商品A"}步骤2：定义任务流程
# app/flow/price_monitor.pydef monitor_flow(): # 调用BrowserUseTool获取价格 # 通过PythonExecute比较历史数据 # 生成降价报告并保存 pass3. 结果对比
工具/功能
耗时（秒）
准确性
是否需要人工干预
浏览器自动化抓取
5
98%
否
Python数据分析
2
100%
否
文件自动生成
3
100%
否
九、关键资源与链接
GitHub项目地址：OpenManus官方仓库文档与教程：MetaGPT社区文档天翼云部署指南：算力互联调度平台（需注册账号）十、总结
OpenManus通过以下方式实现高效AI代理开发：
模块化架构：灵活扩展工具与模型，支持复杂任务拆解。实时透明性：可视化日志增强用户信任与调试能力。开源普惠：无需邀请码，降低技术门槛，推动AI民主化。