Stay Hungry,Stay Foolish!

openmanus

OpenManus

https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

https://openmanus.github.io/

https://github.com/OpenManus/OpenManus-RL

OpenManus-RL

🤗 Dataset (OpenManus-RL)

OpenManus-RL is an open-source initiative collaboratively led by Ulab-UIUC and MetaGPT .

This project is an extended version of the original @OpenManus initiative. Inspired by successful RL tunning for reasoning LLM such as Deepseek-R1, QwQ-32B, we will explore new paradigms for RL-based LLM agent tuning, particularly building upon foundations.

We are committed to regularly updating our exploration directions and results in a dynamic, live-streaming fashion. All progress, including rigorous testing on agent benchmarks such as GAIA, AgentBench, WebShop, and OSWorld, and tuned models, will be openly shared and continuously updated.

We warmly welcome contributions from the broader community—join us in pushing the boundaries of agent reasoning and tool integration!

Code and dataset coming soon! Stay tuned!

 

https://www.cnblogs.com/lissajous/articles/18770887

一、项目概述

1.1 OpenManus的定位与设计目标

OpenManus是一个基于大语言模型(LLM)的智能体框架,它的设计目标是创建一个灵活、可扩展且功能强大的系统,使AI能够通过各种工具与外部世界交互,从而解决复杂的任务。

与传统的聊天机器人不同,OpenManus不仅能够理解和生成文本,还能够执行具体的操作,如搜索信息、浏览网页、执行代码和保存文件等。这种能力使其成为一个真正的"智能助手",而不仅仅是一个对话系统。

OpenManus的核心理念是"思考-行动"循环,即智能体先分析当前状态和任务需求(思考),然后选择并执行适当的工具(行动),接着基于执行结果进行下一轮思考。这种循环使智能体能够逐步解决复杂问题,同时保持对任务的连贯理解。

1.2 项目结构概览

OpenManus的项目结构清晰而模块化,主要包括以下几个部分:

app/
├── agent/                # **智能体实现
│   ├── base.py           # **基础智能体
│   ├── react.py          # **思考-行动智能体
│   ├── toolcall.py       # **工具调用智能体
│   └── manus.py          # **Manus智能体
├── tool/                 # **工具实现
│   ├── base.py           # **基础工具
│   ├── bash.py           # **命令行工具
│   ├── browser_use_tool.py # **浏览器工具
│   ├── file_saver.py     # **文件保存工具
│   ├── python_execute.py # **Python执行工具
│   ├── terminate.py      # **终止工具
│   └── tool_collection.py # **工具集合
├── flow/                 # **流程控制
│   ├── base.py           # **基础流程
│   ├── planning.py       # **规划流程
│   └── flow_factory.py   # **流程工厂
├── prompt/               # **提示模板
│   └── manus.py          # **Manus提示
├── llm.py                # **LLM接口
├── memory.py             # **记忆系统
└── message.py            # **消息定义
main.py                   # **主入口

这种结构使得各个组件之间的职责划分清晰,便于维护和扩展。

1.3 核心组件介绍

1) 智能体系统

智能体系统是OpenManus的核心,它采用了层次化的设计:

  • BaseAgent:提供基本的状态管理和执行循环
  • ReActAgent:实现思考-行动循环模式
  • ToolCallAgent:实现工具调用机制
  • Manus:集成多种工具的具体智能体实现

这种层次化设计使得代码更加模块化和可扩展,每个层次只需关注自己的职责。

2) 工具系统

工具系统为智能体提供了与外部世界交互的能力:

  • BaseTool:所有工具的抽象基类
  • ToolCollection:工具的集合和管理器
  • 具体工具:如PythonExecute、GoogleSearch、BrowserUseTool等

每个工具都有明确的名称、描述和参数规范,使LLM能够正确选择和使用它们。

3) 记忆系统

记忆系统使智能体能够在多个步骤中保持上下文连贯性:

  • Memory:存储交互历史的容器
  • Message:表示不同类型消息的结构

记忆系统记录了用户输入、LLM响应和工具执行结果,使智能体能够基于历史信息做出决策。

4) LLM接口

LLM接口负责与大语言模型(如OpenAI的GPT模型)通信:

  • LLM:封装了与LLM API的交互
  • ToolResponse:表示LLM响应的结构

LLM接口将智能体的记忆和工具信息传递给LLM,并解析LLM的响应。

5) 流程控制

流程控制组件管理不同类型的执行流程:

  • BaseFlow:所有流程的抽象基类
  • PlanningFlow:实现规划和执行的流程
  • FlowFactory:创建不同类型流程的工厂

流程控制使OpenManus能够支持不同的执行模式,如规划式执行。

1.4 技术特点

OpenManus具有几个显著的技术特点:

  1. 异步编程:广泛使用async/await进行异步操作,提高I/O效率
  2. 模块化设计:清晰的组件划分和接口定义,便于维护和扩展
  3. 错误处理:多层次的错误捕获和恢复机制,提高系统稳定性
  4. 工具抽象:统一的工具接口,便于添加新工具
  5. 记忆管理:完善的记忆系统,支持上下文连贯的多步骤任务

这些特点使OpenManus成为一个强大而灵活的智能体框架,能够应对各种复杂任务。

通过这个项目,可以看到AI智能体如何从简单的对话系统演变为能够执行具体操作的助手,这代表了AI应用的一个重要发展方向。在接下来的章节中,下文将深入探讨OpenManus的各个组件和机制,揭示其内部工作原理。

 

https://www.python88.com/topic/179934

 

一、背景与缘起

随着大模型在推理与生成上的能力不断提升,Agent(智能体)技术也在近段时间"刷屏"并引起广泛探讨。

3 月 5 日晚 Manus 展示的多智能体 Demo 给业内带来深刻印象;3 月 7 日,国内 DeepWisdom MetaGPT 团队与 CAMEL AI 团队先后开源了 OpenManus 与 OWL,进一步让多智能体技术的应用与实践在社交媒体及 GitHub 社区呈爆发性传播。

OpenManus 团队基于此前多智能体研究成果和工程积累,几乎以"闪电"速度完成核心系统:团队在 1 小时内实现了核心功能,3 小时内上线初版本。如此快速的研发进度,既来源于对多智能体框架的长期技术沉淀,也与系统内部设计的高度抽象、可组合性密不可分。正因此,OpenManus 一经发布便收获了过万星(目前已超过 2 万 Star),同时引发了业内对 Agent 技术发展趋势的再次聚焦。


二、OpenManus 的设计思路

从外部来看,Manus(以及复刻的 OpenManus)本质上是一个多智能体系统(Multi-Agent System)。不同于单一大模型那种一次性"大而全"的回答方式,多智能体系统通过"规划—执行—反馈"的循环,逐步解决复杂的真实世界问题。在 OpenManus 的设计中,最核心的思路可以概括为以下几点:

  1. 极简可插拔框架
    OpenManus 的核心设计是构建一个非常精简的 Agent 框架,强调模块化和可扩展性。它通过可插拔的工具(Tools)和提示词(Prompt)的组合来定义 Agent 的功能和行为,降低了开发和定制 Agent 的门槛。

  • Prompt 决定 Agent 的行为逻辑和思考方式;

  • Tools 则提供行动能力(如计算机操作、代码执行、搜索等)。
    通过对 Prompt 和 Tools 的自由组合,就能快速"拼装"出新的 Agent,赋予其处理不同类型任务的能力。


三、工作流程与执行路径

OpenManus 的运行流程可以清晰概括为"规划→分配→执行",具体步骤如下:

  1. 用户需求输入
    用户在前端或命令行中输入复杂的需求,例如"写一段代码完成某种功能,并自动部署到服务器上"。

  2. PlanningTool 规划
    系统先调用 PlanningTool,对需求进行分析与分解,形成一个线性结构的计划或任务序列。比如,会将需求拆解为:

    1. 分析需求与环境

    2. 编写初始代码

    3. 测试并修复错误

    4. 部署并验证结果
      这些子任务被记录在一个 plan 或类似结构中。

  3. 任务分配与执行

  • 如果任务中涉及大规模数据分析或机器学习流程,可能会调用一个具备 Data Interpreter 能力的 Agent;

  • 若任务需要复杂的代码修复或文件管理,则会调用另一个能够使用 ComputerUse 工具的 Agent;

  • 系统按照顺序从计划中依次取出子任务;

  • 根据任务关键字或意图判定,分配给最合适的 Agent。目前 Agent 分配主要基于正则匹配,未来考虑使用 LLM 实现更智能的任务分配。

  • 每个 Agent 都会采用 ReAct 循环(Reason + Act)与 Tools 进行交互,以完成自己所负责的子任务。

  • 如果任务完成顺利,进入下一子任务;

  • 若出现执行失败或结果异常,系统可进行自动调试或重新规划,视设计实现程度而定。

在这个过程中,多 Agent + 工具的结构会在复杂需求上展现明显的优势,尤其当需要长链思考、结合搜索或外部工具时,能够更好地完成通用大模型难以一次性解决的工作。


四、技术架构剖析

4.1 工程结构概览

首先来看一下 OpenManus 的整体工程结构,剔除配置和资源文件后,整个项目的核心仅包含约 30 个文件(3月7号版本,所有内容都基于当时的版本),结构清晰且高度模块化:

.
├── app
│ ├── agent
│ │ ├── base.py
│ │ ├── manus.py
│ │ ├── planning.py
│ │ ├── react.py
│ │ ├── swe.py
│ │ └── toolcall.py
│ ├── flow
│ │ ├── base.py
│ │ ├── flow_factory.py
│ │ └── planning.py
│ ├── prompt
│ │ ├── manus.py
│ │ ├── planning.py
│ │ ├── swe.py
│ │ └── toolcall.py
│ └── tool
│ ├── base.py
│ ├── bash.py
│ ├── browser_use_tool.py
│ ├── create_chat_completion.py
│ ├── file_saver.py
│ ├── google_search.py
│ ├── planning.py
│ ├── python_execute.py
│ ├── run.py
│ ├── str_replace_editor.py
│ ├── terminate.py
│ └── tool_collection.py

项目依赖也相对简单,主要包括一些用于数据验证(pydantic)、AI 服务调用(openai)、浏览器控制(playwright、browsergym、browser-use)和一些基础工具库:

  • pydantic:数据验证和设置管理

  • openai:OpenAI API 的客户端库

  • browser-use:构建能使用网络浏览器的 AI 代理框架

  • browsergym:训练 AI 使用网络浏览器的环境

  • playwright:浏览器自动化库

  • googlesearch-python:无需 API 密钥进行搜索的库

这样的结构设计使得 OpenManus 在提供强大功能的同时保持了极高的可维护性和可扩展性。

    • 工具驱动的 ReAct Agent
      OpenManus 基于 ReAct(Reason + Act)模式,并以工具为核心驱动 Agent 的行动。Prompt 引导 Agent 的推理和逻辑,而 Tools 则赋予 Agent 行动能力。ToolCall Agent 的引入,进一步提升了工具使用的效率和规范性。

    • 规划能力处理复杂任务
      OpenManus 延续了 Manus 的多智能体规划优势,将 PlanningTool 用于对用户需求进行高层规划。这种"先规划,后执行"的思路在复杂、长链任务上效果更佳。PlanningTool 将复杂的用户需求分解为线性的子任务计划,这种规划能力是处理现实世界复杂问题的关键。过去的研究表明,在相同模型能力下,如果缺乏系统的分解和规划,许多真实问题的成功率会大打折扣;而加入规划后,成功率会有显著提升。

    • 动态 Agent 分配与工具调度
      当一个任务拆解出若干子任务后,系统会根据子任务类型,动态将其分配给预先定义或适配的 Agent(有各自的工具集和能力倾向)。这种**"临时分配 + 工具协作"**的机制,可以最大化利用多模型、多工具的组合优势,提高应对不同问题场景的灵活度。Agent 预先装备了不同的工具集以应对不同类型的任务,提高了系统的灵活性和效率。

    • 结果汇总与状态更新
      当某个子任务执行完毕后,系统会将执行结果、关键上下文信息进行必要的"总结与压缩"(以避免不断增加的冗长 Memory),然后存入当前的"Plan 内存"或全局可访问的共享内存。

    • 整体产出
      当所有子任务执行完毕,系统对整体结果进行汇总并返回给用户,或完成如网页部署、自动执行脚本等操作。

 

 

 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1897429266813125945

 

1. 框架概述

OpenManus 是一个轻量级的 Agent 开发框架,它建立在三个核心理念之上:

  • 基于 Flow 的任务编排
  • 可扩展的 Agent 系统
  • 工具驱动的能力扩展

1.1 核心概念

框架由四个关键组件构成:

  • Flow: 负责任务流程的编排和调度管理
  • Agent: 执行具体任务的智能代理
  • Tool: 为 Agent 提供各类工具能力
  • Plan: 将复杂任务分解为可执行步骤

2. 架构设计

2.1 整体架构

2.2 分层说明

框架采用五层架构设计,每层各司其职:

  1. 用户层:通过命令行界面与用户交互,处理输入并展示结果。入口文件为 run_flow.py
  2. Flow层:作为框架的调度中心,负责任务编排和执行策略。核心组件是 PlanningFlow
  3. Agent层:实现任务执行逻辑,具备思考(think)和行动(act)能力。包含 ToolCallAgentPlanningAgentManus 等。
  4. Tool层:提供可扩展的工具集,增强 Agent 的执行能力。核心工具为 PlanningTool
  5. LLM层
  1. :统一封装大语言模型接口,支持多种模型配置。

3. 核心组件详解

3.1 Agent 系统

Agent是框架中的执行者,每个Agent都具备特定的能力和职责。就像一个团队中的不同专家,有的擅长写代码,有的擅长分析需求,有的擅长做测试。

3.1.1 Agent类型

框架采用多层继承设计来实现不同类型的Agent:

各类 Agent 的详细特性如下:

Agent 类型核心职责特有能力可用工具特有方法
BaseAgent 提供Agent基础框架 - 状态管理
- 基本执行流程
- run(input: str)
ReActAgent 实现反应式执行模式 - 思考-行动循环
- 步骤执行机制
- 执行状态管理
- think()
- act()
- step()
ToolCallAgent 处理工具调用 - 工具调用和结果处理
- 多工具协同
- CreateChatCompletion
- Terminate
- execute_tool()
- handle_tool_call()
PlanningAgent 任务分析与规划 - 计划创建和管理
- 执行状态追踪
- PlanningTool
- Terminate
- create_initial_plan()
- get_active_plan()
- update_plan_status()
SWEAgent 软件工程任务处理 - 代码编写执行
- 自然语言交互
- Bash
- StrReplaceEditor
- Terminate
- code_execution()
- natural_language_interaction()
Manus 通用系统任务执行 - Python代码执行
- 网络搜索浏览
- 文件操作
- PythonExecute


- GoogleSearch
- BrowserUseTool


- FileSaver
- Terminate
- execute_python()
- browse_web()
- search_info()

这种层次化的设计确保了基础功能复用、能力逐层扩展、职责清晰划分和代码可维护性。

3.1.2 Agent执行模式

每个Agent采用ReAct(Reasoning-Acting)模式执行任务:

3.2 工具系统

如果说Agent是团队中的专家,那么Tool就是专家们使用的各种工具。每个工具都有其特定的用途,比如代码编辑器用于写代码,搜索工具用于查找信息。

3.2.1 工具类型

工具类型工具名称功能描述所需参数
代码执行 PythonExecute 执行Python代码 code: str
代码执行 Bash 执行Shell命令 command: str
代码编辑 StrReplaceEditor 文本替换编辑 text: str, old: str, new: str
信息检索 GoogleSearch 网络搜索 query: str
网页操作 BrowserUseTool 浏览器自动化 url: str, action: str
文件操作 FileSaver 文件保存读取 path: str, content: str
计划管理 PlanningTool 任务计划管理 plan: dict
LLM调用 CreateChatCompletion 调用语言模型 messages: list
系统控制 Terminate 终止执行流程 reason: str

3.2.2 工具注册机制

为了实现工具系统的可扩展性和灵活性,OpenManus框架采用了动态工具注册机制。这种机制允许开发者轻松地向系统添加新的工具,而无需修改核心代码。

工具注册的核心实现如下:

class ToolCollection:
    def __init__(self):
        self.tools = {}

    def register(self, tool):
        self.tools[tool.name] = tool

这个看似简单的注册机制实际上发挥着几个重要作用:

  1. 工具管理:统一管理所有可用工具,便于系统进行工具的查找和调用
  2. 动态扩展:支持在运行时动态注册新工具,提高系统的扩展性
  3. 依赖解耦:通过注册机制,工具的实现和使用完全解耦,符合开闭原则
  4. 版本控制:可以通过注册机制管理不同版本的工具实现

例如,要注册一个新的搜索工具,只需要:

search_tool = GoogleSearch(name="google_search")
tool_collection.register(search_tool)

通过这种方式,Agent可以方便地访问和使用所有注册的工具,而不需要关心工具的具体实现细节。

3.3 Flow 调度系统

有了执行专家(Agent)和工具(Tool),我们还需要一个统筹全局的项目经理,这就是Flow系统的作用。

想象一个项目经理在处理"开发一个网络爬虫"的需求:

  1. 首先分析需求,制定开发计划
  2. 然后安排架构师设计系统架构
  3. 接着让开发工程师编写代码
  4. 最后指派测试工程师进行测试

Flow系统就是这样工作的:

  1. 通过PlanningAgent分析任务,拆分成具体步骤
  2. 为每个步骤分配最合适的Agent
  3. 确保Agent能获取所需的工具
  4. 监控整个执行过程,处理可能的异常

Flow 系统是框架的核心调度层,负责编排和执行整个任务流程。系统采用工厂模式设计:

Flow 系统的核心设计特点:

一、统一调度接口

  1. 通过 BaseFlow 定义统一的执行接口 execute(input_text)
  2. 支持多种类型 Agent 的协同工作(agents: Dict[str, BaseAgent]
  3. 提供可扩展的工具集成机制(tools: Optional[List]

二、 灵活的执行流程

# PlanningFlow 中的核心执行逻辑
while True:
    # 动态获取下一步骤
    step_index, step_info = await self._get_current_step_info()
    if step_index is None:
        break

    # 根据步骤类型选择执行器
    executor = self.get_executor(step_info.get("type"))
    result = await self._execute_step(executor, step_info)

三、工厂模式优势

  1. 支持多种 Flow 类型的动态创建(目前实现了 PlanningFlow
  2. 解耦 Flow 的创建和使用逻辑
  3. 便于后续扩展新的 Flow 类型

这种设计带来以下核心能力:

  • 支持复杂任务的动态规划和执行
  • 允许不同类型 Agent 的灵活组合
  • 提供统一的任务执行和监控机制

4. 规划与执行流程

OpenManus框架采用"规划先行,分步执行"的策略来处理复杂任务。本章将详细介绍从任务输入到最终完成的完整流程。

4.1 任务规划流程

当系统接收到用户输入的任务后,首先由PlanningAgent进行任务分析和规划。这个阶段的主要目标是将复杂任务分解为可执行的具体步骤,并建立清晰的执行路径。

规划过程会生成一个结构化的执行计划,包含以下关键信息:

{
    "plan_id": "plan_1234567890",
    "title": "任务标题",
    "steps": [
        {
            "index": 0,
            "text": "[ANALYSIS] 分析步骤",
            "type": "analysis",
            "estimated_time": "30min",
            "dependencies": []
        },
        {
            "index": 1,
            "text": "[CODE] 执行步骤",
            "type": "code",
            "estimated_time": "2h",
            "dependencies": [0]
        }
    ],
    "step_statuses": ["not_started", "not_started"],
    "step_notes": ["", ""]
}

这个计划结构不仅定义了任务步骤,还包含了步骤间的依赖关系和预计执行时间,为后续执行提供了清晰的指导。

系统根据步骤的类型,会选择相应的Agent来执行任务:

步骤类型执行Agent主要职责
analysis PlanningAgent 需求分析和规划
code SWEAgent 代码实现
test SWEAgent 测试执行
search Manus 信息检索
execute Manus 通用任务执行

4.2 执行流程

有了明确的执行计划后,系统进入任务执行阶段。执行过程是一个动态的、循环的过程,包含以下关键阶段:

一、执行阶段

  1. 任务初始化:系统首先加载执行计划,检查步骤间的依赖关系是否满足。
  2. 执行器选择:根据当前步骤的类型,系统动态选择合适的Agent执行器(根据前面提到的step_type)。
  3. 上下文构建:收集和整理当前步骤所需的上下文信息,确保执行环境完备。
  4. 任务执行:选定的Agent调用相应的工具完成具体任务。
  5. 状态更新:执行完成后,更新步骤状态,为下一步骤做准备。

二、状态管理 系统在执行过程中会追踪三类关键状态:

(1)计划执行进度:每个步骤都有明确的状态标识:

not_started:步骤尚未开始执行
in_progress:步骤正在执行中
completed:步骤已成功完成
blocked:由于依赖未满足而被阻塞

(2)Agent状态变化:追踪Agent的执行状态和决策过程

(3) 工具调用记录:记录工具的使用情况和执行结果

三、上下文构建方式

在大语言模型的任务执行中,上下文(Context)的构建至关重要。合适的上下文能帮助模型更好地理解当前任务状态、历史信息和执行目标,从而做出更准确的决策。

OpenManus通过多层次的上下文构建机制来增强Agent的决策能力:

(1)基础上下文

  1. 系统通过 BaseAgentMemory 类管理消息历史
  2. 每个Agent都持有独立的 system_prompt,定义其基本角色和能力范围
  3. 使用 state_context 上下文管理器追踪Agent的执行状态变化

(2) 规划上下文PlanningAgent 中,系统会自动注入计划相关信息:

prompt = f"CURRENT PLAN STATUS:\n{await self.get_plan()}\n\n{self.next_step_prompt}"

这使得Agent能够了解: - 当前执行到哪个步骤 - 整体计划的进度 - 步骤间的依赖关系

(3)工具上下文 ToolCallAgent 通过 available_tools 管理可用工具集:

  1. 工具描述和参数要求会自动注入到上下文中
  2. Agent可以根据任务需求动态选择合适的工具
  3. 工具执行结果会作为新的上下文加入到对话历史

(4) 执行上下文 在具体任务执行时,系统会构建完整的执行上下文:

# 来自 app/flow/planning.py
step_prompt = f"""
CURRENT PLAN STATUS:
{plan_status}

YOUR CURRENT TASK:
You are now working on step {self.current_step_index}: "{step_text}"

Please execute this step using the appropriate tools. When you're done, provide a summary of what you accomplished.
"""

这种多层次的上下文构建机制带来以下优势:

  1. 任务连贯性:Agent能够理解任务的完整脉络,而不是割裂地处理每个步骤
  2. 状态感知:实时了解执行进度和系统状态,做出更合理的决策
  3. 工具协同:基于完整上下文选择和组合工具,提高执行效率
  4. 错误恢复:当出现问题时,有足够的上下文信息进行诊断和修正

通过这种系统化的上下文构建方式,OpenManus显著提升了Agent的决策质量和执行效率。

4.3 整体流程

下面的流程图展示了从任务输入到最终完成的完整执行路径:

如流程图所示,整个执行过程可以分为两个主要阶段:

  1. 规划阶段:这个阶段主要由PlanningAgent负责,通过分析任务需求,生成结构化的执行计划。系统会仔细评估每个步骤的依赖关系,确保执行顺序的合理性。
  2. 执行阶段:在这个阶段,系统会根据计划逐步执行任务。每完成一个步骤,都会更新状态并检查是否还有后续步骤。整个过程是循环往复的,直到所有步骤都执行完成。

这种规划先行、分步执行的方式具有几个明显的优势:

  1. 任务分解更加清晰,便于管理和追踪
  2. 可以灵活调整执行策略,应对变化
  3. 支持并行执行独立的步骤,提高效率
  4. 出现问题时可以快速定位和处理

通过这种系统化的流程管理,OpenManus框架能够有效处理各种复杂的任务需求,保证执行的可靠性和效率。

5. 扩展能力

5.1 工具扩展

框架采用装饰器模式实现工具注册,使得新工具的添加变得简单直接:

@dataclass
class NewTool:
    name: str = "new_tool"
    description: str = "Tool description"

    def __call__(self, **kwargs):
        # 实现工具逻辑
        pass

5.2 自定义 Agent

通过继承 ToolCallAgent,可以实现特定领域的 Agent。框架只要求实现 thinkact 两个核心方法:

class CustomAgent(ToolCallAgent):
    def think(self):
        # 实现决策逻辑
        pass

    def act(self):
        # 实现行动逻辑
        pass

6. 进阶主题

6.1 异步执行模型

框架核心采用异步设计,从计划创建到执行都是异步操作,这使得系统能够更好地处理并发任务:

async def execute(self, input_text: str) -> str:
    plan = await self._create_initial_plan(input_text)
    return await self._execute_plan(plan)

6.2 错误处理

OpenManus采用分层的异常处理策略,通过对异常类型的分类处理来提高系统的容错能力:

(1)异常分类与处理流程

(2)处理机制

  • Flow 层全局异常捕获:拦截并处理整个执行流程中的异常
  • Agent 层任务重试:对可恢复的执行错误进行重试
  • Tool 层错误恢复:处理具体工具调用时的异常情况

这种分层设计确保了异常能在最合适的层级被捕获和处理,提高了系统的可靠性。

7. 参考资源

 

VS langchain

 

OpenManus 和 LangChain 都是当前主流的 AI 智能体(Agent)开发框架,但二者在设计理念、架构特点和适用场景上存在显著差异。以下是基于技术实现的深度对比:


🧠 1. ​​架构设计理念​

  • ​LangChain​​:

    • ​模块化抽象​​:通过标准化组件(Models、Prompts、Memory、Tools、Agents)实现灵活组装。开发者需自主设计任务流,适合需要精细控制的复杂系统。
    • ​链式思维(Chain of Thought)​​:依赖“链”(Chains)串联子任务,例如先检索再生成,逻辑清晰但需手动编排流程。
  • ​OpenManus​​:

    • ​任务流驱动​​:内置​​规划-执行流水线​​(PlanningTool → Agent分配 → 工具调用),自动拆解复杂任务为线性子步骤。
    • ​多智能体角色分工​​:如规划代理(战略分解)、工具代理(执行操作)、主代理(协调调度),模拟团队协作。

⚙️ 2. ​​任务处理机制​

​维度​​LangChain​​OpenManus​
​任务拆解​ 需开发者设计链式逻辑或自定义Agent 自动通过PlanningTool生成子任务清单(如生成todo.md
​工具调用​ 支持丰富工具库,但需显式配置工具链 内置四大核心工具(Python执行、浏览器自动化、文件管理、网络搜索),即插即用
​错误处理​ 依赖开发者设计重试/回退逻辑 步数限制(默认20步),超时自动终止或重新规划
​实时反馈​ 需额外集成日志系统 原生支持任务执行过程可视化(思考链、工具调用日志)

🧰 3. ​​工具与扩展性​

  • ​LangChain​​:

    • ​生态丰富​​:提供大量预置工具(如向量数据库接口、文档加载器),支持社区扩展。
    • ​多模型兼容​​:无缝集成 OpenAI、HuggingFace 等模型,适配企业级私有化部署。
  • ​OpenManus​​:

    • ​轻量化工具链​​:聚焦核心场景(如浏览器自动化、本地代码执行),扩展性较弱。
    • ​模型灵活性​​:支持切换 Claude/Gemini 等云端模型,但对本地模型部署要求高(需≥8GB显存)。

🛠️ 4. ​​开发体验与适用场景​

​框架​​优势场景​​局限性​
​LangChain​ 企业级复杂系统(客服、知识管理) 学习成本高,调试复杂
​OpenManus​ 轻量任务自动化(报告生成、爬虫) 深度任务易失败(如百页PDF解析)

💎 5. ​​性能与稳定性对比​

  • ​LangChain​​:
    链式调用易出现中间状态失控(Stuck State),需设计完备的状态机。
  • ​OpenManus​​:
    执行效率高(实测比Manus快20%),但严重依赖大模型性能(如Claude 3.7稳定,GPT-4o易卡死)。

📊 ​​总结:技术选型建议​

​需求场景​​推荐框架​​理由​
企业级应用、高定制化需求 LangChain 生态成熟,支持复杂逻辑编排与私有化部署
快速原型验证、轻量自动化任务 OpenManus 开箱即用,任务流自动规划与实时反馈

💡 ​​关键差异本质​​:LangChain 是​​模块化工具箱​​,需开发者设计底层逻辑;OpenManus 是​​任务流水线引擎​​,用预设工作流降低开发门槛,但牺牲了灵活性。开发者需权衡​​控制粒度​​与​​开发效率​​进行选择。

 

posted @ 2025-06-16 22:47  lightsong  阅读(4)  评论(0)    收藏  举报
千山鸟飞绝,万径人踪灭