【Agent】LangManus深度解析：AI自动化框架的对比与langgraph原理

LangManus深度解析：AI自动化框架的技术演进与实践

本文将带你深入探索LangManus这一AI自动化框架的核心技术与其基于langgraph的实现原理，并与OpenManus进行全面对比，助你掌握多智能体系统的前沿技术。

本文3万字，没有时间的话可以交给AI帮你读🤭🫡

一、引言：AI自动化框架的兴起与发展

随着大语言模型（LLM）技术的飞速发展，我们正见证着AI自动化工具的迅猛崛起。在众多框架中，LangManus作为字节跳动开源的AI自动化框架，以其独特的多智能体协作架构和强大的工具集成能力，正逐渐成为开发者社区的焦点。本文将深入剖析LangManus的技术架构、实现原理和应用场景，并与当下流行的OpenManus框架进行对比，为读者提供全面而专业的技术洞察。

作为开发者，当我们面对复杂的自动化任务时，往往需要一个既能理解自然语言指令又能执行具体操作的智能系统。LangManus和OpenManus正是为解决这一需求而生的框架，它们将LLM的强大认知能力与专业工具相结合，实现了从文本生成到代码执行、从信息检索到浏览器操作的全方位自动化能力。

二、LangManus核心概述：分层多智能体系统的技术实现

LangManus是一个由社区驱动的开源AI自动化框架，其核心价值在于通过分层多智能体系统，协调语言模型（如通义千问）与专业工具（如Tavily搜索、Jina神经搜索、Python执行环境），解决跨平台数据采集与分析、自动化代码生成与调试、复杂决策任务的分解与执行等场景。

2.1 LangManus的核心架构与设计理念

LangManus的架构设计灵感来源于团队协作，采用了分层多智能体系统，包含7类核心智能体：

智能体	职责
协调员	处理用户输入，路由任务至其他智能体
规划员	拆解任务并制定执行策略
研究员	执行网络搜索与数据收集
程序员	生成并调试Python/bash代码
浏览器	模拟人类操作进行网页交互
主管	管理特定领域的智能体团队
报告员	生成结构化报告

这种分层架构允许LangManus将复杂任务分解为更小的子任务，由专门的智能体负责执行，从而实现更高效的任务处理和更准确的结果输出。

2.2 LangManus的三级模型架构

LangManus采用了三级模型架构，分别是：

1. 基础模型：负责处理一般性任务，如文本生成、简单问答等
2. 推理模型：专注于需要深度思考和复杂推理的任务
3. 视觉模型：处理图像识别、OCR等视觉相关任务

这种分层模型架构使LangManus能够根据任务的复杂度和类型，选择最适合的模型进行处理，从而提高系统的整体效率和准确性。

LangManus vs OpenManus 功能对比表

先说对比结论：
• 模型能力比框架更重要
• openmanus的文件输出能力更显著，langmanus暂无体现，但是效果较好。
• 模型能力一般时 openmanus 容易陷入stuck state状态，直到BrowserAgent默认的max_steps(20)
• 中间过程失败，langmanus通常会将节点的错误捕获为Error的Message，继续执行下一步。

对比维度	LangManus	OpenManus
LLM支持	三级模型架构： - 基础模型 - 推理模型 - 视觉模型	两级模型架构： - 基础模型 - 视觉模型
浏览器底层	统一使用 browser_use	统一使用 browser_use
搜索机制	需配置： - TAVILY_API - JINA_APIKEY 使用JINA Reader读取页面	免费策略： - 支持搜索降级(Google→Baidu→DuckDuckGo) - 集成： ▪ googlesearch-python ▪ baidusersearch ▪ duckduckgo search
工具实现	可复用LangChain框架的工具	自主实现工具系统（基于BaseTool）
错误处理	依赖API配置完整性	自动降级搜索策略 （遇报错自动切换搜索引擎）
代码扩展性	通过langgraph编排工作流	提供抽象基类和继承体系： - 可扩展BaseAgent派生新Agent - 支持自定义Manus类型
核心能力	1. LLM集成：支持通过litellm接入大部分模型，支持通义千问等开源模型，有OpenAI兼容的API接口 2. 多智能体协作：采用分层架构，由协调员、规划员、主管、研究员、程序员、浏览器和报告员等智能体协同工作	1. 代码执行：执行Python代码实现数据处理、系统交互等任务 2. 文件保存：将文本、代码等保存为本地文件 3. 浏览器操作：模拟浏览器操作 4. 网络搜索：实时搜索网络信息 5. 工作流程：分步执行任务，展示输出并提示下一步
工作流管理	工作流程图可视化，多智能体编排，任务分配和监控	模块化设计，支持任务的分解和执行，实时反馈机制

3.1 LLM集成与架构比较

LangManus和OpenManus在LLM的集成方面采用了不同的策略。LangManus使用了更为精细的三级模型架构，将模型按照功能分为基础模型、推理模型和视觉模型。这种分层设计使得LangManus能够根据任务的复杂度和类型，选择最适合的模型进行处理。

# LangManus中的模型选择逻辑示例
def select_model(task_type, complexity):if task_type == "visual":return VISION_MODEL  # 视觉模型elif complexity == "high":return REASONING_MODEL  # 推理模型else:return BASE_MODEL  # 基础模型

相比之下，OpenManus采用了较为简化的两级模型架构，只区分基础模型和视觉模型。这种设计简化了系统的复杂度，但可能在处理需要深度推理的任务时效果不如LangManus。

3.2 搜索机制与信息检索能力

在搜索机制方面，LangManus依赖于Tavily API和JINA神经搜索进行网络搜索和内容提取。这种方式需要配置相应的API密钥，但能够提供更加精准的搜索结果和内容解析能力。特别是JINA Reader在读取详细页面内容时，能够提供更为结构化的信息。

# LangManus中使用Tavily API进行搜索的示例代码
def search_with_tavily(query):url = "https://api.tavily.com/search"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {TAVILY_API_KEY}"}data = {"query": query,"search_depth": "advanced","include_domains": [],"exclude_domains": []}response = requests.post(url, headers=headers, json=data)return response.json()

OpenManus则采用了更为灵活的搜索策略，支持搜索引擎的自动降级（从Google到Baidu再到DuckDuckGo）。这种设计使得OpenManus在没有特定API密钥的情况下也能进行网络搜索，提高了系统的可用性。当遇到搜索报错时，OpenManus会自动切换搜索引擎，这种错误处理机制使得系统在面对网络波动或API限制时更为健壮。

# OpenManus中搜索引擎降级的概念示例
def search_with_fallback(query):try:# 首先尝试使用Google搜索results = google_search(query)return resultsexcept Exception as e:try:# Google搜索失败，尝试使用Baidu搜索results = baidu_search(query)return resultsexcept Exception as e:try:# Baidu搜索也失败，使用DuckDuckGoresults = duckduckgo_search(query)return resultsexcept Exception as e:# 所有搜索引擎都失败return {"error": "All search engines failed"}

3.3 工具实现与扩展性比较

LangManus在工具实现方面依赖于LangChain框架，可以复用LangChain生态系统中的各种工具。这种设计使得LangManus能够快速集成现有的工具，但也同时增加了对LangChain的依赖。

OpenManus则采用了自主实现的工具系统，基于BaseTool抽象类构建了一套完整的工具体系。这种设计使得OpenManus有更高的自主性和定制化能力，但可能需要投入更多的开发资源来实现和维护这些工具。

3.4 架构设计与工作流比较

LangManus的架构设计采用了平级的多智能体协作模式，通过langgraph进行工作流编排。工作流程通常是从协调器开始，交接给规划员进行任务规划，然后再交给特定的主管指派不同的专家智能体执行具体任务。

# LangManus中使用langgraph编排工作流的示例代码
from langgraph.graph import StateGraph# 创建状态图
workflow = StateGraph()# 添加节点（各种智能体）
workflow.add_node("coordinator", coordinator_agent)
workflow.add_node("planner", planner_agent)
workflow.add_node("researcher", researcher_agent)
workflow.add_node("coder", coder_agent)
workflow.add_node("browser", browser_agent)# 定义边（智能体之间的交互）
workflow.add_edge("coordinator", "planner")
workflow.add_edge("planner", "researcher")
workflow.add_edge("planner", "coder")
workflow.add_edge("planner", "browser")# 执行工作流
result = workflow.invoke({"input": user_query})

OpenManus则采用了基于继承的架构设计，通过一系列的抽象基类和派生类实现多功能的Agent。其工作流类型较为简单，主要是规划-执行模式。

BaseAgent (Abstract)
└── ReActAgent (Abstract)└── ToolCallAgent ==> PlanningAgent、SWEAgent、BrowserAgent└── BrowserAgent └── Manus

# OpenManus中的工作流类型定义
class FlowType(str, Enum):PLANNING = "planning"

这种设计使得OpenManus在代码结构上更为清晰，但在处理复杂的多智能体协作任务时可能不如LangManus灵活。

四、LangManus的底层技术：langgraph工作流引擎深度解析

LangManus的一个核心技术优势在于使用了langgraph作为其工作流引擎，这使得LangManus能够以灵活且可扩展的方式编排复杂的多智能体协作流程。下面我们将深入探讨langgraph的工作原理及其在LangManus中的应用。

4.1 langgraph简介：基于图的工作流引擎

langgraph是由LangChain团队开发的一个专门用于构建LLM应用工作流的框架，它的核心理念是将复杂的LLM应用工作流表示为有向图（Directed Graph）。在这个图中，节点代表不同的处理组件（如各种智能体），边表示这些组件之间的信息流转和调用关系。

langgraph的主要特点包括：

1. 基于图的工作流定义：使用图结构定义工作流，清晰直观
2. 状态管理机制：维护工作流的状态，支持复杂的状态转换逻辑
3. 条件分支和循环：支持基于条件的分支和循环结构
4. 并行执行能力：支持多个节点的并行执行
5. 流式响应：支持流式输出，提供实时反馈

4.2 langgraph在LangManus中的应用

在LangManus中，langgraph被用来构建多智能体系统的工作流。下面是一个简化的示例，展示了LangManus如何使用langgraph构建工作流：

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import Dict, Any, TypedDict# 定义状态类型
class State(TypedDict):user_input: strtask_plan: Dict[str, Any]research_results: Dict[str, Any]code_output: Dict[str, Any]final_result: str# 创建智能体函数
def coordinator_agent(state: State) -> State:# 处理用户输入，决定下一步行动return {"task": "planning"}def planner_agent(state: State) -> State:# 分析任务，制定执行计划return {"task_plan": {"steps": ["research", "coding", "reporting"]}}def researcher_agent(state: State) -> State:# 执行网络搜索，收集信息return {"research_results": {"data": "collected information"}}def coder_agent(state: State) -> State:# 生成并执行代码return {"code_output": {"result": "code execution result"}}def reporter_agent(state: State) -> State:# 生成最终报告return {"final_result": "final report content"}# 定义路由函数
def router(state: State) -> str:# 根据当前状态决定下一步执行哪个智能体if "task" in state and state["task"] == "planning":return "planner"elif "task_plan" in state:if "research" in state["task_plan"]["steps"]:return "researcher"elif "coding" in state["task_plan"]["steps"]:return "coder"elif "reporting" in state["task_plan"]["steps"]:return "reporter"return "end"# 创建工作流图
workflow = StateGraph(State)# 添加节点
workflow.add_node("coordinator", coordinator_agent)
workflow.add_node("planner", planner_agent)
workflow.add_node("researcher", researcher_agent)
workflow.add_node("coder", coder_agent)
workflow.add_node("reporter", reporter_agent)# 设置入口节点
workflow.set_entry_point("coordinator")# 添加边和条件
workflow.add_conditional_edges("coordinator", router)
workflow.add_conditional_edges("planner", router)
workflow.add_conditional_edges("researcher", router)
workflow.add_conditional_edges("coder", router)
workflow.add_conditional_edges("reporter", router)# 添加终止节点
workflow.add_terminal_node("end")# 编译工作流
compiled_workflow = workflow.compile()

在上面的示例中，我们定义了一个包含五个智能体的工作流：协调员、规划员、研究员、程序员和报告员。工作流从协调员开始，根据用户输入决定下一步操作，然后通过规划员制定执行计划，再由研究员、程序员和报告员执行具体任务。整个流程通过路由函数实现智能体之间的跳转。

4.3 langgraph的消息传递机制

在LangManus中，langgraph不仅用于定义工作流结构，还用于实现智能体之间的消息传递。每个智能体都可以接收和发送消息，消息的内容可以是文本、数据或执行结果。

以下是一个简化的消息传递示例：

from langgraph.graph import MessageGraph
from typing import List, Dict, Any, Literal# 定义消息类型
class Message(TypedDict):role: Literal["user", "assistant", "system"]content: strmetadata: Dict[str, Any]# 创建消息处理函数
def process_coordinator_message(messages: List[Message]) -> List[Message]:# 处理协调员消息return messages + [{"role": "assistant", "content": "Task received, planning...", "metadata": {"next": "planner"}}]def process_planner_message(messages: List[Message]) -> List[Message]:# 处理规划员消息return messages + [{"role": "assistant", "content": "Plan created", "metadata": {"plan": ["research", "code", "report"]}}]# 创建消息图
message_graph = MessageGraph()# 添加节点
message_graph.add_node("coordinator", process_coordinator_message)
message_graph.add_node("planner", process_planner_message)# 添加边
message_graph.add_edge("coordinator", "planner")# 编译图
compiled_message_graph = message_graph.compile()

这种消息传递机制使得LangManus的智能体能够高效地协作完成复杂任务。

4.4 langgraph与其他工作流引擎的比较

相比于传统的工作流引擎如Airflow、Prefect等，langgraph有以下几个独特优势：

1. 专为LLM应用设计：langgraph专门针对LLM应用场景进行了优化，提供了更适合处理自然语言和非结构化数据的工作流机制。

2. 状态管理更灵活：langgraph的状态管理机制允许工作流状态在不同节点之间灵活传递，适合处理复杂的上下文依赖关系。

3. 条件路由更强大：langgraph支持基于内容的条件路由，能够根据LLM的输出内容动态决定下一步操作，而不仅仅是基于简单的成功/失败条件。

4. 与LLM生态系统集成更紧密：langgraph与LangChain生态系统紧密集成，可以无缝使用各种LLM工具和资源。

在LangManus中，langgraph的这些优势使得多智能体系统能够更加灵活地协作，处理各种复杂的自动化任务。

五、LangManus安装与配置：从零开始搭建AI自动化环境

在本节中，我们将详细介绍如何从零开始安装和配置LangManus，为读者提供一个完整的操作指南。

5.1 安装前的准备工作

在安装LangManus之前，我们需要确保系统满足以下要求：

1. Python 3.12或更高版本：LangManus基于最新的Python特性开发，因此需要Python 3.12或更高版本。
2. uv包管理器：LangManus使用uv作为包管理器，它比传统的pip和conda更快、更安全。
3. Git：用于克隆仓库。
4. 合适的API密钥：包括语言模型API（如OpenAI、Claude等）、搜索API（如Tavily）、JINA神经搜索API等。

5.2 安装uv包管理器

uv是一个高性能的Python包管理器，可以显著提高依赖安装的速度。安装uv的命令如下：

# 使用curl安装uv（适用于Linux和macOS）
curl -sSf https://install.undefined.vm | python3 -# 或者使用pip安装
pip install uv

5.3 克隆LangManus仓库并设置环境

接下来，我们需要克隆LangManus的GitHub仓库并设置Python虚拟环境：

注意，现在Github上闭源了，只有曾经fork的开源仓库！！！

# 克隆仓库
git clone https://github.com/langmanus/langmanus.git
cd langmanus# 创建并激活虚拟环境
uv python install 3.12
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# 或者在Windows上
.venv\Scripts\activate# 安装依赖
uv sync

这段代码首先克隆了LangManus的GitHub仓库，然后创建了一个基于Python 3.12的虚拟环境，并安装了项目所需的所有依赖。虚拟环境可以隔离项目的依赖，避免不同项目之间的依赖冲突。

5.4 安装Playwright和Chromium

LangManus使用Playwright进行网页交互和内容提取，因此我们需要安装Playwright及其依赖的浏览器驱动：

uv run playwright install

这行命令将安装Playwright及其所需的Chromium浏览器驱动，使LangManus能够进行浏览器操作和网页交互。

5.5 配置环境变量

LangManus需要一系列API密钥和配置参数才能正常工作。我们可以通过创建.env文件来配置这些参数：

# 复制示例配置文件
cp .env.example .env

然后，我们需要编辑.env文件，填入必要的API密钥和配置参数。以下是一个.env文件的示例内容：

# LLM API配置
OPENAI_API_KEY=sk-...
# 或者使用通义千问等其他模型
DASHSCOPE_API_KEY=sk-...# 搜索API配置
TAVILY_API_KEY=tvly-...
JINA_API_KEY=jina-...# 模型配置
# 基础模型：用于简单任务
BASE_MODEL=gpt-3.5-turbo
# 推理模型：用于复杂任务
REASONING_MODEL=gpt-4
# 视觉模型：用于处理图像
VISION_MODEL=gpt-4-vision-preview# 其他配置
# 是否启用调试模式
DEBUG=false
# 是否启用流式输出
STREAMING=true

注意，根据实际需要，我们可能不需要配置所有的API密钥。例如，如果我们不需要使用Tavily搜索，可以不配置TAVILY_API_KEY。但是，至少需要配置一个语言模型的API密钥，否则LangManus将无法正常工作。

5.6 启动LangManus

完成上述配置后，我们就可以启动LangManus了。有两种启动方式：

1. 直接运行主程序：

uv run main.py

2. 启动API服务：

make serve
# 或者
uv run server.py

启动API服务后，我们可以通过HTTP请求与LangManus进行交互，这对于集成到现有系统或开发自定义前端非常有用。

5.7 LangManus-Web前端配置

除了后端服务，LangManus还提供了一个名为LangManus-Web的前端界面，用于更直观地与LangManus进行交互。要配置LangManus-Web，我们需要执行以下步骤：

1. 克隆LangManus-Web仓库：

当然，这个仓库也闭源了，需要自行上网搜索其他曾经fork的开源仓库

git clone https://github.com/langmanus/langmanus-web.git
cd langmanus-web

2. 安装依赖：

# 需要先安装Node.js (v22.14.0及以上版本)和pnpm (v10.6.2及以上版本)
pnpm install

3. 配置环境变量：

# 复制示例配置文件
cp .env.example .env

然后编辑.env文件，设置NEXT_PUBLIC_API_URL为LangManus API的URL地址，如：

NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000

4. 启动开发服务器：

pnpm dev

启动后，我们可以通过浏览器访问http://localhost:3000来使用LangManus-Web。

5.8 Docker部署方案

对于需要在生产环境部署LangManus的用户，Docker提供了一个简单且可靠的解决方案。以下是使用Docker部署LangManus的步骤：

1. 构建Docker镜像：

# 在LangManus根目录下
docker build -t langmanus .

2. 运行Docker容器：

docker run -d -p 8000:8000 --env-file .env --name langmanus-app langmanus

使用Docker Compose可以更方便地管理LangManus及其依赖服务，特别是当我们同时需要部署LangManus-Web前端时：

# docker-compose.yml
version: '3.8'services:langmanus-api:build: ./langmanusports:- "8000:8000"env_file: ./langmanus/.envvolumes:- ./data:/app/datalangmanus-web:build: ./langmanus-webports:- "3000:3000"environment:- NEXT_PUBLIC_API_URL=http://langmanus-api:8000depends_on:- langmanus-api

然后使用以下命令启动服务：

docker-compose up -d

这样，我们就完成了LangManus的安装、配置和部署。接下来，我们将介绍如何使用LangManus解决实际问题。

六、LangManus实战示例：使用多智能体系统解决实际问题

在本节中，我们将通过几个实际案例，展示LangManus如何利用其多智能体系统解决实际问题。这些示例将帮助读者更深入地理解LangManus的工作原理和应用场景。

6.1 案例一：计算HuggingFace模型影响力指数

假设我们需要计算某AI模型在HuggingFace平台上的影响力指数，这个指数基于模型的下载量、点赞数等指标计算得出。这是一个典型的需要结合数据收集、分析和计算的任务，我们考虑使用固定工作流的langgraph来处理。

6.1.1 任务流程分解

处理这个任务的流程如下：

1. 协调员接收用户请求：用户提交计算特定模型影响力指数的请求
2. 规划员拆解任务：将任务分解为"数据收集→公式设计→代码实现→报告生成"四个步骤
3. 研究员执行数据收集：调用Tavily搜索API获取模型的下载量、点赞数等原始数据
4. 程序员设计并实现计算逻辑：编写Python代码实现加权计算
5. 程序员验证结果：通过内置REPL环境执行代码并验证结果
6. 报告员生成最终报告：将计算结果整理为Markdown格式的报告

如果使用的是langmanus，只需要设置对应的team member即可交由智能体自行交接。

6.1.2 核心代码实现

下面是实现上述流程的关键代码片段：

PS: AI基于当前langmanus实现生成的

1. 数据收集（研究员部分）

import requests
from typing import Dict, Anydef get_model_data(model_name: str) -> Dict[str, Any]:"""使用Tavily API获取模型在HuggingFace的相关数据Args:model_name: 模型名称，如'bert-base-uncased'Returns:包含模型数据的字典"""# 构建搜索查询query = f"{model_name} huggingface downloads likes stats"# 调用Tavily搜索APIurl = "https://api.tavily.com/search"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": f"Bearer {os.environ.get('TAVILY_API_KEY')}"}payload = {"query": query,"search_depth": "advanced","include_domains": ["huggingface.co"],"max_results": 5}try:response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)response.raise_for_status()search_results = response.json()# 从搜索结果中提取相关信息model_data = {"model_name": model_name,"downloads": None,"likes": None,"search_results": search_results.get("results", [])}# 解析搜索结果，提取下载量和点赞数for result in search_results.get("results", []):content = result.get("content", "")# 提取下载量信息downloads_match = re.search(r"(\d+[\d,.]*)\s*downloads", content, re.IGNORECASE)if downloads_match and model_data["downloads"] is None:downloads_str = downloads_match.group(1).replace(",", "").replace(".", "")model_data["downloads"] = int(downloads_str)# 提取点赞数信息likes_match = re.search(r"(\d+[\d,.]*)\s*likes", content, re.IGNORECASE)if likes_match and model_data["likes"] is None:likes_str = likes_match.group(1).replace(",", "").replace(".", "")model_data["likes"] = int(likes_str)return model_dataexcept Exception as e:return {"model_name": model_name,"error": str(e),"downloads": None,"likes": None}

get_model_data函数：用于调用Tavily搜索API获取指定模型在HuggingFace的下载量和点赞数等数据。函数首先构建搜索查询，然后发送API请求，最后从搜索结果中提取相关信息。

2. 公式设计与代码实现（程序员部分）

def calculate_influence_index(model_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:"""计算模型的影响力指数Args:model_data: 包含模型数据的字典Returns:包含影响力指数的字典"""# 检查是否有必要的数据if model_data.get("downloads") is None or model_data.get("likes") is None:return {"model_name": model_data.get("model_name"),"influence_index": None,"error": "Missing necessary data (downloads or likes)"}# 获取数据downloads = model_data["downloads"]likes = model_data["likes"]# 定义权重download_weight = 0.6  # 下载量权重为60%likes_weight = 0.4     # 点赞数权重为40%# 计算影响力指数（假设我们使用加权平均）# 为了避免量级差异过大，我们对数据进行对数转换log_downloads = math.log10(downloads + 1)  # +1 避免 log(0)log_likes = math.log10(likes + 1)# 计算指数上限，用于归一化max_downloads = 1e7  # 假设最大下载量为1千万max_likes = 1e5      # 假设最大点赞数为10万max_log_downloads = math.log10(max_downloads + 1)max_log_likes = math.log10(max_likes + 1)# 归一化norm_log_downloads = log_downloads / max_log_downloadsnorm_log_likes = log_likes / max_log_likes# 计算加权平均influence_index = (download_weight * norm_log_downloads + likes_weight * norm_log_likes)# 转换为0-100的分数influence_score = round(influence_index * 100, 2)return {"model_name": model_data.get("model_name"),"downloads": downloads,"likes": likes,"influence_index": influence_score,"formula": "0.6 * log10(downloads) / log10(max_downloads) + 0.4 * log10(likes) / log10(max_likes)"}

calculate_influence_index函数：用于根据模型的下载量和点赞数计算影响力指数。函数首先检查数据的完整性，然后定义权重，使用加权平均的方式计算影响力指数，最后将结果转换为0-100的分数。

3. 代码执行与验证（程序员部分的REPL环境）

def execute_in_repl(code: str, variables: Dict[str, Any] = None) -> Dict[str, Any]:"""在REPL环境中执行代码Args:code: 要执行的Python代码variables: 预设的变量Returns:执行结果"""# 创建一个本地命名空间local_ns = {}if variables:local_ns.update(variables)try:# 执行代码exec(code, globals(), local_ns)# 提取结果（假设代码中最后一个变量是结果）result_var = Nonefor var_name in local_ns:if var_name not in globals() and var_name != "__builtins__":result_var = var_nameif result_var:return {"success": True,"result": local_ns[result_var],"output": str(local_ns[result_var])}else:return {"success": True,"result": None,"output": "Code executed successfully but no result variable found"}except Exception as e:return {"success": False,"error": str(e),"traceback": traceback.format_exc()}

execute_in_repl函数：用于在Python REPL环境中执行代码。这个函数创建一个本地命名空间，执行给定的代码，然后提取执行结果。

4. 报告生成（报告员部分）

def generate_influence_report(result: Dict[str, Any]) -> str:"""生成模型影响力指数报告Args:result: 计算结果Returns:Markdown格式的报告"""model_name = result.get("model_name", "Unknown Model")influence_index = result.get("influence_index")downloads = result.get("downloads")likes = result.get("likes")formula = result.get("formula", "")# 生成Markdown格式的报告report = f"""
# HuggingFace模型影响力分析报告## 模型信息
- **模型名称**：{model_name}
- **下载量**：{downloads:,}
- **点赞数**：{likes:,}## 影响力指数
- **指数值**：{influence_index}/100## 计算方法
本报告使用加权算法计算模型的影响力指数，计算公式如下：===
{formula}
===### 评估标准
- 0-20：影响力较低
- 21-40：影响力一般
- 41-60：影响力中等
- 61-80：影响力较高
- 81-100：影响力极高## 结论
模型 **{model_name}** 的影响力指数为 **{influence_index}/100**，属于**{'影响力极高' if influence_index > 80 else '影响力较高' if influence_index > 60 else '影响力中等' if influence_index > 40 else '影响力一般' if influence_index > 20 else '影响力较低'}**。_报告生成时间：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}_
"""return report

这段代码定义了一个generate_influence_report函数，用于根据计算结果生成Markdown格式的影响力指数报告。报告包含模型信息、影响力指数、计算方法和结论等部分。

6.1.3 整合工作流

最后，我们需要将上述代码整合到LangManus的工作流中：

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import Dict, Any, TypedDict# 定义状态类型
class HFInfluenceState(TypedDict):model_name: strmodel_data: Dict[str, Any]influence_result: Dict[str, Any]report: str# 创建工作流图
workflow = StateGraph(HFInfluenceState)# 添加节点
workflow.add_node("collect_data", get_model_data)
workflow.add_node("calculate_influence", calculate_influence_index)
workflow.add_node("generate_report", generate_influence_report)# 添加边
workflow.add_edge("collect_data", "calculate_influence")
workflow.add_edge("calculate_influence", "generate_report")# 编译工作流
compiled_workflow = workflow.compile()

这段代码创建了一个工作流图，包含三个节点：数据收集、影响力计算和报告生成。工作流按照顺序执行这三个节点，最终生成模型的影响力指数报告。

6.2 案例二：自动化浏览器操作与数据提取

LangManus的另一个强大功能是能够通过浏览器智能体模拟人类的浏览器操作，例如导航到特定网站、点击元素、填写表单等。在本例中，我们将展示如何使用LangManus自动化浏览GitHub仓库并提取项目信息。

6.2.1 任务流程分解

处理这个任务的流程如下：

1. 协调员接收用户请求：用户提交提取特定GitHub仓库信息的请求
2. 规划员拆解任务：将任务分解为"打开浏览器→导航到仓库→提取信息→整理数据"四个步骤
3. 浏览器智能体执行浏览器操作：打开浏览器，导航到指定的GitHub仓库
4. 浏览器智能体提取信息：从页面中提取仓库的星标数、fork数、描述等信息
5. 程序员整理数据：处理提取的信息，转换为结构化数据
6. 报告员生成最终报告：将数据整理为Markdown格式的报告

PS： 同理：langmanus可以自动交接给browserAgent。下面是AI生成的langgraph实现。

6.2.2 核心代码实现

下面是实现上述流程的关键代码片段：

1. 浏览器操作（浏览器智能体部分）

from playwright.sync_api import sync_playwrightdef browse_github_repo(repo_url: str) -> Dict[str, Any]:"""使用Playwright浏览GitHub仓库并提取信息Args:repo_url: GitHub仓库URLReturns:包含仓库信息的字典"""with sync_playwright() as p:browser = p.chromium.launch(headless=True)  # headless=False可以看到浏览器操作page = browser.new_page()try:# 导航到GitHub仓库page.goto(repo_url)page.wait_for_load_state("networkidle")# 提取仓库信息repo_info = {}# 提取仓库标题title_selector = "h1 strong a"if page.is_visible(title_selector):repo_info["name"] = page.text_content(title_selector).strip()# 提取仓库描述desc_selector = ".f4.my-3"if page.is_visible(desc_selector):repo_info["description"] = page.text_content(desc_selector).strip()# 提取星标数stars_selector = "#repo-stars-counter-star"if page.is_visible(stars_selector):stars_text = page.text_content(stars_selector).strip()repo_info["stars"] = stars_text# 提取fork数forks_selector = "#repo-network-counter"if page.is_visible(forks_selector):forks_text = page.text_content(forks_selector).strip()repo_info["forks"] = forks_text# 提取最近更新时间updated_selector = "relative-time"if page.is_visible(updated_selector):updated_text = page.get_attribute(updated_selector, "datetime")repo_info["last_updated"] = updated_text# 提取主要编程语言language_selector = ".d-inline-flex.flex-items-center.flex-nowrap.link-gray.mr-2"if page.is_visible(language_selector):language_text = page.text_content(language_selector).strip()repo_info["language"] = language_textreturn {"success": True,"repo_url": repo_url,"repo_info": repo_info}except Exception as e:return {"success": False,"repo_url": repo_url,"error": str(e)}finally:browser.close()

这段代码定义了一个browse_github_repo函数，使用Playwright库打开浏览器，导航到指定的GitHub仓库，然后从页面中提取仓库的各种信息，包括名称、描述、星标数、fork数等。

2. 数据处理（程序员部分）

def process_repo_data(browse_result: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:"""处理从GitHub提取的仓库数据Args:browse_result: 浏览器提取的原始数据Returns:处理后的结构化数据"""if not browse_result.get("success", False):return {"success": False,"error": browse_result.get("error", "Unknown error")}repo_info = browse_result.get("repo_info", {})repo_url = browse_result.get("repo_url", "")# 解析星标数和fork数（转换为整数）stars = repo_info.get("stars", "0")if "k" in stars.lower():stars = float(stars.lower().replace("k", "")) * 1000else:stars = float(stars.replace(",", ""))forks = repo_info.get("forks", "0")if "k" in forks.lower():forks = float(forks.lower().replace("k", "")) * 1000else:forks = float(forks.replace(",", ""))# 解析最后更新时间last_updated = repo_info.get("last_updated", "")if last_updated:try:# 转换为datetime对象updated_dt = datetime.fromisoformat(last_updated.replace("Z", "+00:00"))# 计算距今天数days_ago = (datetime.now(timezone.utc) - updated_dt).daysexcept:days_ago = Noneelse:days_ago = None# 创建结构化数据structured_data = {"name": repo_info.get("name", ""),"url": repo_url,"description": repo_info.get("description", ""),"stars": int(stars),"forks": int(forks),"language": repo_info.get("language", ""),"last_updated_date": last_updated,"days_since_update": days_ago,"popularity_score": calculate_popularity_score(int(stars), int(forks), days_ago)}return {"success": True,"structured_data": structured_data}def calculate_popularity_score(stars: int, forks: int, days_since_update: int = None) -> float:"""计算仓库的流行度分数Args:stars: 星标数forks: fork数days_since_update: 距离最后更新的天数Returns:流行度分数（0-100）"""# 基础分数：星标权重70%，fork权重30%base_score = (stars * 0.7 + forks * 0.3) / 100# 应用上限base_score = min(base_score, 100)# 考虑更新频率（如果有数据）if days_since_update is not None:if days_since_update <= 7:  # 一周内更新recency_factor = 1.1  # 加10%elif days_since_update <= 30:  # 一个月内更新recency_factor = 1.0  # 不变elif days_since_update <= 90:  # 三个月内更新recency_factor = 0.9  # 减10%elif days_since_update <= 365:  # 一年内更新recency_factor = 0.8  # 减20%else:  # 一年以上未更新recency_factor = 0.7  # 减30%# 应用更新频率因子final_score = base_score * recency_factorelse:final_score = base_score# 确保分数在0-100范围内final_score = max(0, min(100, final_score))return round(final_score, 2)

这段代码定义了两个函数：process_repo_data用于处理从GitHub提取的原始数据，将其转换为结构化数据；calculate_popularity_score用于计算仓库的流行度分数，考虑了星标数、fork数和更新频率等因素。

3. 报告生成（报告员部分）

def generate_repo_report(process_result: Dict[str, Any]) -> str:"""生成GitHub仓库分析报告Args:process_result: 处理后的仓库数据Returns:Markdown格式的报告"""if not process_result.get("success", False):return f"""
# GitHub仓库分析报告## 错误信息
分析过程中发生错误：{process_result.get("error", "未知错误")}_报告生成时间：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}_
"""data = process_result.get("structured_data", {})name = data.get("name", "未知项目")url = data.get("url", "")description = data.get("description", "无描述")stars = data.get("stars", 0)forks = data.get("forks", 0)language = data.get("language", "未知")last_updated = data.get("last_updated_date", "")days_since_update = data.get("days_since_update")popularity_score = data.get("popularity_score", 0)# 格式化最后更新时间if last_updated:try:updated_dt = datetime.fromisoformat(last_updated.replace("Z", "+00:00"))formatted_date = updated_dt.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")except:formatted_date = last_updatedelse:formatted_date = "未知"# 生成流行度评级if popularity_score >= 80:popularity_rating = "极高"elif popularity_score >= 60:popularity_rating = "很高"elif popularity_score >= 40:popularity_rating = "中等"elif popularity_score >= 20:popularity_rating = "较低"else:popularity_rating = "低"# 生成Markdown报告report = f"""
# GitHub仓库分析报告：{name}## 基本信息
- **仓库名称**：[{name}]({url})
- **描述**：{description}
- **主要语言**：{language}## 活跃度指标
- **星标数**：{stars:,}
- **Fork数**：{forks:,}
- **最后更新时间**：{formatted_date}
"""if days_since_update is not None:report += f"- **距离上次更新**：{days_since_update} 天\n"report += f"""
## 流行度分析
- **流行度分数**：{popularity_score}/100
- **流行度评级**：{popularity_rating}### 评分说明
流行度分数基于以下因素计算：
- 星标数（权重70%）
- Fork数（权重30%）
- 更新频率（影响因子）_报告生成时间：{datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}_
"""return report

这段代码定义了一个generate_repo_report函数，用于根据处理后的仓库数据生成Markdown格式的分析报告。报告包含仓库的基本信息、活跃度指标和流行度分析等部分。

6.2.3 整合工作流

最后，我们将上述代码整合到LangManus的工作流中：

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import Dict, Any, TypedDict# 定义状态类型
class GitHubRepoState(TypedDict):repo_url: strbrowse_result: Dict[str, Any]process_result: Dict[str, Any]report: str# 创建工作流图
workflow = StateGraph(GitHubRepoState)# 添加节点
workflow.add_node("browse_repo", browse_github_repo)
workflow.add_node("process_data", process_repo_data)
workflow.add_node("generate_report", generate_repo_report)# 添加边
workflow.add_edge("browse_repo", "process_data")
workflow.add_edge("process_data", "generate_report")# 编译工作流
compiled_workflow = workflow.compile()# 执行工作流
result = compiled_workflow.invoke({"repo_url": "https://github.com/langmanus/langmanus"
})# 获取最终报告
final_report = result["report"]

这段代码创建了一个工作流图，包含三个节点：浏览仓库、处理数据和生成报告。工作流按照顺序执行这三个节点，最终生成GitHub仓库的分析报告。

七、高级配置与扩展：定制LangManus以满足特定需求

在前面的章节中，我们介绍了LangManus的基本安装、配置和使用方法。在本节中，我们将探讨如何通过高级配置和扩展来定制LangManus，以满足特定的业务需求。

7.1 自定义智能体行为

LangManus的智能体行为由src/prompts目录下的Markdown模板决定。通过修改这些模板，我们可以调整智能体的决策逻辑、输出格式和处理方式。

7.1.1 修改智能体提示模板

以研究员智能体为例，我们可以通过修改researcher.md来调整其搜索行为：

# 研究员智能体你是一位专业的研究员，负责通过网络搜索收集信息，以支持团队完成任务。## 职责
1. 理解用户的研究需求
2. 设计精确的搜索查询
3. 分析搜索结果并提取关键信息
4. 整合信息并提供结构化的研究报告## 搜索策略
- 优先使用准确的关键词和专业术语
- 每次搜索限制返回最多5条结果
- 收集多个可信来源的信息，避免依赖单一来源
- 重点关注最近3年内的信息，除非特别需要历史数据## 输出格式
提供简洁明了的研究报告，包含以下部分：
1. 摘要：简要概述研究发现
2. 关键发现：列出最重要的信息点
3. 数据支持：提供支持结论的具体数据
4. 参考来源：列出所有信息来源## 注意事项
- 始终引用信息来源
- 区分事实和观点
- 指出信息的不确定性和局限性
- 避免使用模糊不清的语言

通过这样的自定义模板，我们可以使研究员智能体更注重最新信息、限制搜索结果数量，并按照特定格式输出研究报告。

7.1.2 自定义程序员智能体的代码风格

同样，我们可以通过修改coder.md来规定程序员智能体生成代码的风格和标准：

# 程序员智能体你是一位专业的Python程序员，负责为团队编写高质量代码。## 编码标准
1. **PEP 8规范**：严格遵循PEP 8代码风格指南
2. **类型注解**：所有函数必须包含完整的类型注解
3. **文档字符串**：为所有函数和类提供详细的docstring
4. **异常处理**：恰当处理可能的异常，避免程序崩溃
5. **测试覆盖**：为核心功能提供单元测试## 代码质量要求
- **可读性**：变量和函数名应清晰表达其用途
- **模块化**：函数应遵循单一职责原则
- **性能**：注意代码效率，避免不必要的计算
- **安全性**：避免常见的安全漏洞
- **可维护性**：代码结构清晰，注释充分## 工具和库的使用
- 优先使用Python标准库
- 对于常见任务，使用以下推荐库：* 数据处理：`pandas`, `numpy`* HTTP请求：`requests`* 浏览器自动化：`playwright`* 并发处理：`asyncio`* 数据可视化：`matplotlib`, `seaborn`## 输出格式
提供完整的代码实现，包括：
1. 导入语句
2. 类型定义（如需要）
3. 函数和类的实现
4. 简单的使用示例
5. 单元测试（对于核心功能）

通过这样的自定义模板，我们可以确保程序员智能体生成的代码符合我们的质量标准和风格要求。

7.2 多模型混合调度

LangManus支持为不同任务分配专用模型，通过配置.env文件，我们可以实现多模型混合调度。

7.2.1 基于任务复杂度的模型调度

# .env文件# 基础模型（用于简单任务）
BASE_MODEL=gpt-3.5-turbo# 推理模型（用于复杂任务）
REASONING_MODEL=gpt-4-turbo# 视觉模型（用于处理图像）
VISION_MODEL=gpt-4-vision-preview# 自定义模型配置
[MODEL_CONFIG]
# 协调员使用基础模型
COORDINATOR_MODEL=gpt-3.5-turbo
# 规划员使用推理模型
PLANNER_MODEL=gpt-4-turbo
# 研究员使用基础模型
RESEARCHER_MODEL=gpt-3.5-turbo
# 程序员使用推理模型
CODER_MODEL=gpt-4-turbo
# 浏览器使用基础模型
BROWSER_MODEL=gpt-3.5-turbo

这种配置允许我们为不同的智能体分配不同的模型，例如，将需要深度思考的规划任务分配给更强大的GPT-4模型，而将简单的信息处理任务分配给更经济的GPT-3.5模型。

7.2.2 实现自定义模型选择逻辑

我们可以在代码中实现更复杂的模型选择逻辑：

def select_model_for_agent(agent_type: str, task_complexity: float) -> str:"""为指定类型的智能体选择适合的模型Args:agent_type: 智能体类型，如"coordinator", "planner"等task_complexity: 任务复杂度评分（0-1）Returns:模型名称"""# 加载配置config = load_model_config()# 获取该智能体的默认模型default_model = config.get(f"{agent_type.upper()}_MODEL", os.environ.get("BASE_MODEL"))# 复杂任务升级到推理模型if task_complexity > 0.7 and agent_type in ["planner", "coder"]:return os.environ.get("REASONING_MODEL")# 普通任务使用默认模型return default_model

通过这种方式，我们可以根据任务的复杂度动态选择不同的模型，既保证了处理效果，又控制了成本。

7.3 工具集成与扩展

LangManus可以集成各种外部工具，以增强其功能。这里我们介绍几种常见的工具集成方式。

7.3.1 集成自定义搜索工具

如果我们不想使用Tavily API，可以实现自己的搜索工具并集成到LangManus中：

from langchain.tools import BaseTool
from typing import Dict, Any, Optionalclass CustomSearchTool(BaseTool):name: str = "custom_search"description: str = "Search the web using a custom search engine."def _run(self, query: str) -> Dict[str, Any]:"""使用自定义方法执行网络搜索Args:query: 搜索查询Returns:搜索结果"""# 实现自定义搜索逻辑# 例如，使用Google Custom Search API、Bing Search API等# 或者自己实现的网页爬虫results = self._custom_search_implementation(query)return {"query": query,"results": results}def _custom_search_implementation(self, query: str) -> list:"""实现自定义搜索逻辑Args:query: 搜索查询Returns:搜索结果列表"""# 这里实现具体的搜索逻辑# 示例：使用requests库请求搜索APIimport requestsurl = "https://your-custom-search-api.com/search"params = {"q": query,"key": os.environ.get("CUSTOM_SEARCH_API_KEY"),"max_results": 5}response = requests.get(url, params=params)if response.status_code == 200:return response.json().get("items", [])else:return []

7.3.2 集成专业领域的工具

对于特定领域的任务，我们可以集成专业工具。例如，对于金融数据分析，我们可以集成金融API：

class FinancialDataTool(BaseTool):name: str = "financial_data"description: str = "Retrieve financial data for a given stock symbol."def _run(self, symbol: str) -> Dict[str, Any]:"""获取指定股票的金融数据Args:symbol: 股票代码Returns:金融数据"""import yfinance as yftry:# 使用yfinance库获取股票数据stock = yf.Ticker(symbol)# 获取基本信息info = stock.info# 获取历史价格history = stock.history(period="1mo")# 计算基本指标current_price = info.get("regularMarketPrice", 0)previous_close = info.get("previousClose", 0)change = current_price - previous_closechange_percent = (change / previous_close * 100) if previous_close else 0return {"symbol": symbol,"name": info.get("shortName", ""),"current_price": current_price,"change": change,"change_percent": change_percent,"market_cap": info.get("marketCap", 0),"pe_ratio": info.get("trailingPE", 0),"dividend_yield": info.get("dividendYield", 0),"sector": info.get("sector", ""),"industry": info.get("industry", ""),"recent_prices": history["Close"].tolist()[-5:]  # 最近5天的收盘价}except Exception as e:return {"symbol": symbol,"error": str(e)}

7.4 自定义工作流编排

我们可以通过langgraph创建更复杂的工作流，包括条件分支、循环和并行执行。

7.4.1 创建带条件分支的工作流

from langgraph.graph import StateGraph
from typing import Dict, Any, TypedDict, Union# 定义状态类型
class TaskState(TypedDict):task_input: strtask_type: strtask_result: Dict[str, Any]# 定义路由函数
def router(state: TaskState) -> str:"""根据任务类型决定下一步执行哪个节点"""task_type = state.get("task_type", "")if task_type == "search":return "search_task"elif task_type == "code":return "code_task"elif task_type == "browser":return "browser_task"else:return "unknown_task"# 创建工作流图
workflow = StateGraph(TaskState)# 添加节点
workflow.add_node("search_task", search_handler)
workflow.add_node("code_task", code_handler)
workflow.add_node("browser_task", browser_handler)
workflow.add_node("unknown_task", unknown_handler)# 添加条件分支
workflow.add_conditional_edges("start", router, ["search_task", "code_task", "browser_task", "unknown_task"])# 添加汇聚节点
workflow.add_node("finalize", finalize_handler)# 从各个任务节点连接到汇聚节点
workflow.add_edge("search_task", "finalize")
workflow.add_edge("code_task", "finalize")
workflow.add_edge("browser_task", "finalize")
workflow.add_edge("unknown_task", "finalize")# 编译工作流
compiled_workflow = workflow.compile()

这个工作流根据任务类型将请求路由到不同的处理节点，然后将所有处理结果汇聚到一个最终节点。

7.4.2 创建带循环的工作流

# 定义迭代终止检查函数
def should_continue(state: TaskState) -> str:"""检查是否需要继续迭代Args:state: 当前状态Returns:"continue" 或 "end""""iterations = state.get("iterations", 0)is_complete = state.get("is_complete", False)if is_complete or iterations >= 5:  # 最多迭代5次return "end"else:return "continue"# 创建工作流图
workflow = StateGraph(TaskState)# 添加节点
workflow.add_node("process", process_handler)
workflow.add_node("check", check_handler)# 添加边和条件
workflow.add_edge("process", "check")
workflow.add_conditional_edges("check", should_continue, {"continue": "process", "end": END})# 编译工作流
compiled_workflow = workflow.compile()

这个工作流实现了一个迭代过程，它会重复执行process和check节点，直到check节点的should_continue函数返回"end"。

7.4.3 创建并行执行工作流

# 定义分支函数
def branch_execution(state: TaskState) -> Dict[str, TaskState]:"""将任务分解为多个并行执行的子任务Args:state: 当前状态Returns:包含多个分支状态的字典"""sub_tasks = state.get("sub_tasks", [])# 为每个子任务创建一个分支状态branches = {}for i, task in enumerate(sub_tasks):branches[f"branch_{i}"] = {"task_input": task,"branch_id": i}return branches# 定义合并函数
def join_results(states: Dict[str, TaskState]) -> TaskState:"""合并多个分支的执行结果Args:states: 包含多个分支状态的字典Returns:合并后的状态"""# 收集所有分支的结果all_results = []for branch_id, branch_state in states.items():all_results.append(branch_state.get("result", {}))# 返回合并后的状态return {"all_results": all_results,"is_complete": True}# 创建工作流图
workflow = StateGraph(TaskState)# 添加节点
workflow.add_node("prepare", prepare_handler)
workflow.add_node("process", process_handler)
workflow.add_node("finalize", finalize_handler)# 添加分支和合并
workflow.add_edge("prepare", "process")
workflow.set_entry_point("prepare")
workflow.add_parallel_edges("process", branch_execution, process_sub_task, join_results, "finalize")
workflow.add_edge("finalize", END)# 编译工作流
compiled_workflow = workflow.compile()

这个工作流实现了并行执行多个子任务的功能。prepare节点准备任务，process节点将任务分解为多个子任务并并行执行，然后finalize节点合并所有子任务的结果。

八、总结与展望：LangManus的未来发展方向

8.1 技术亮点回顾

在本文中，我们深入探讨了LangManus这一AI自动化框架的各个方面：

1. 分层多智能体架构：LangManus采用了分层多智能体架构，包括协调员、规划员、研究员、程序员、浏览器等智能体，实现了复杂任务的分解和协作处理。

2. 三级模型体系：通过基础模型、推理模型和视觉模型的分层设计，LangManus能够根据任务复杂度选择最适合的模型，既保证了处理效果，又控制了成本。

3. langgraph工作流引擎：LangManus使用langgraph作为其工作流引擎，支持条件分支、循环和并行执行，为复杂任务处理提供了强大的支持。

4. 丰富的工具集成：LangManus可以集成各种外部工具，包括搜索工具、Python REPL、浏览器自动化工具等，极大地扩展了其能力范围。

5. 高度可定制性：通过修改提示模板、配置多模型调度、扩展工具集和自定义工作流，用户可以根据自己的需求定制LangManus。

8.2 与OpenManus的比较总结

通过与OpenManus的对比，我们发现：

1. 架构设计差异：LangManus采用平级多智能体协作模式，而OpenManus采用基于继承的架构设计。这使得LangManus在处理复杂多智能体协作任务时更为灵活，而OpenManus在代码结构上更为清晰。

2. 搜索机制差异：LangManus依赖于Tavily API和JINA神经搜索，需要配置相应的API密钥；而OpenManus采用了搜索引擎自动降级策略，在没有特定API密钥的情况下也能进行网络搜索。

3. 工具实现差异：LangManus复用了LangChain框架的工具，而OpenManus自主实现了工具系统。这使得LangManus能够快速集成现有工具，而OpenManus有更高的自主性和定制化能力。

4. 错误处理差异：在中间过程失败时，LangManus会将节点的错误捕获为Error的Message并继续执行下一步，而OpenManus在模型能力一般时容易陷入stuck state状态。

总体而言，两个框架各有优势，选择哪个应该根据具体需求和使用场景来决定。

8.3 LangManus的未来发展方向

作为一个快速发展的开源项目，LangManus仍有许多值得期待的发展方向：

1. 更灵活的智能体协作模式：未来可能会引入更复杂的智能体协作模式，例如层次化团队结构、专家智能体库等。

2. 增强的学习能力：通过引入记忆机制和持续学习能力，使智能体能够从过去的任务中学习经验，提高处理效率和准确性。

3. 更强大的多模态处理能力：增强对图像、音频、视频等多模态数据的处理能力，扩展应用场景。

4. 改进的安全机制：增强框架的安全性和隐私保护能力，使其更适合处理敏感数据和任务。

5. 更丰富的预配置模板：提供更多针对特定行业和应用场景的预配置模板，降低用户的使用门槛。

8.4 结语

希望本文能对您理解和使用LangManus有所帮助，为您在AI自动化领域的探索提供一些思路和灵感。

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