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【大模型】OpenManus 项目深度解析：构建通用 AI Agent的开源框架

news 来源：原创 2025/7/3 14:25:59

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OpenManus 项目深度解析：构建通用 AI Agent的开源框架

- 一、项目概述
- - 项目特点
- 二、项目运行方式与执行步骤
- - （一）环境准备
  - - 方法 1：使用 conda
    - 方法 2：使用 uv（推荐）
  - （二）配置
  - （三）快速启动
  - （四）可选工具
- 三、项目代码解析
- - （一）主程序入口
  - （二）代理类
  - （三）LLM 模块
- 四、执行报错与问题解决方法
- - （一）Python 版本问题
  - （二）依赖安装问题
  - （三）API 密钥问题
  - （四）网络问题
- 五、相关论文信息
- - （一）通用人工智能（AGI）
  - （二）强化学习（RL）
  - （三）语言模型（LLM）
- 六、总结

一、项目概述

OpenManus 是一个开源框架，旨在帮助开发者快速构建通用人工智能（AGI）Agent。该项目由 MetaGPT 团队的核心成员开发，包括 Xinbin Liang 和 Jinyu Xiang 等，目标是提供一个无需邀请码即可使用的平台，支持快速原型开发和实验。OpenManus 不仅提供了一个基础框架，还支持强化学习（RL）调优方法，如 GRPO，为 LLM 代理的开发提供了强大的支持。

项目特点

开源无限制：无需邀请码，任何开发者都可以使用。
快速原型开发：支持快速开发和实验，适合研究和实际应用。
强化学习支持：提供基于强化学习的调优方法，提升代理性能。
社区驱动：鼓励社区贡献，支持多种语言和工具。

二、项目运行方式与执行步骤

（一）环境准备

OpenManus 提供了两种安装方法，推荐使用第二种方法（使用 uv），因为它提供了更快的安装速度和更好的依赖管理。

方法 1：使用 conda

创建新的 conda 环境：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

克隆仓库：

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus

安装依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```

方法 2：使用 uv（推荐）

安装 uv：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

克隆仓库：

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus

创建并激活虚拟环境：

uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
# Or on Windows:
# .venv\Scripts\activate

安装依赖：
```
uv pip install -r requirements.txt
```

（二）配置

OpenManus 需要配置 LLM API 的使用。按照以下步骤设置配置文件：

创建 config.toml 文件：

cp config/config.example.toml config/config.toml

编辑 config/config.toml 文件，添加你的 API 密钥并自定义设置：

# Global LLM configuration
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为你的实际 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0# Optional configuration for specific LLM models
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为你的实际 API 密钥

（三）快速启动

运行 OpenManus：

python -m openmanus

然后通过终端输入你的想法！

（四）可选工具

如果你需要浏览器自动化工具，可以参考项目文档中的相关配置。

三、项目代码解析

（一）主程序入口

主程序入口位于 openmanus/__main__.py，负责初始化和运行 OpenManus 代理。

import argparse
from openmanus.agent import OpenManusAgentdef main():parser = argparse.ArgumentParser(description="OpenManus Agent")parser.add_argument("--config", type=str, default="config/config.toml", help="Path to the configuration file")args = parser.parse_args()agent = OpenManusAgent(config_path=args.config)agent.run()if __name__ == "__main__":main()

（二）代理类

OpenManusAgent 类负责代理的核心逻辑，包括初始化、运行和与 LLM 的交互。

import toml
from openmanus.llm import LLMclass OpenManusAgent:def __init__(self, config_path):self.config = toml.load(config_path)self.llm = LLM(self.config["llm"])def run(self):while True:user_input = input("You: ")response = self.llm.query(user_input)print(f"OpenManus: {response}")

（三）LLM 模块

LLM 类负责与语言模型的交互，包括发送请求和处理响应。

import requestsclass LLM:def __init__(self, config):self.model = config["model"]self.base_url = config["base_url"]self.api_key = config["api_key"]self.max_tokens = config["max_tokens"]self.temperature = config["temperature"]def query(self, prompt):headers = {"Authorization": f"Bearer {self.api_key}","Content-Type": "application/json"}data = {"model": self.model,"prompt": prompt,"max_tokens": self.max_tokens,"temperature": self.temperature}response = requests.post(f"{self.base_url}/completions", headers=headers, json=data)response.raise_for_status()return response.json()["choices"][0]["text"]

四、执行报错与问题解决方法

（一）Python 版本问题

问题描述：运行时提示 Python 版本不兼容。
解决方法：确保使用 Python 3.12。可以通过以下命令安装并激活 Python 3.12：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

（二）依赖安装问题

问题描述：运行时提示某些依赖未安装。
解决方法：确保所有依赖已正确安装。可以尝试重新安装依赖：

pip install -r requirements.txt

（三）API 密钥问题

问题描述：运行时提示 API 密钥无效。
解决方法：检查 config.toml 文件中的 API 密钥是否正确。确保你已经替换了示例文件中的占位符。

（四）网络问题

问题描述：运行时提示无法连接到 LLM 服务。
解决方法：检查网络连接是否正常，并确保 LLM 服务可用。如果使用代理服务器，需要配置相应的代理设置。

五、相关论文信息

（一）通用人工智能（AGI）

论文名称：The Path to Artificial General Intelligence
作者：Nick Bostrom
发表年份：2014
论文链接：The Path to Artificial General Intelligence
简介：该论文探讨了实现通用人工智能的路径和挑战，为 AGI 的研究提供了理论基础。

（二）强化学习（RL）

论文名称：Reinforcement Learning: An Introduction
作者：Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
发表年份：1998
论文链接：Reinforcement Learning: An Introduction
简介：该书是强化学习领域的经典著作，详细介绍了强化学习的基本概念和算法。

（三）语言模型（LLM）

论文名称：Language Models are Few-Shot Learners
作者：Tom B. Brown, Benjamin Mann, Nick Ryder, et al.
发表年份：2020
论文链接：Language Models are Few-Shot Learners
简介：该论文介绍了 GPT-3 等大型语言模型的能力，展示了其在少样本学习中的强大性能。

六、总结

OpenManus 是一个强大的开源框架，旨在帮助开发者快速构建通用人工智能代理。通过提供灵活的配置、快速的原型开发支持和强化学习调优方法，OpenManus 为 AGI 的研究和实际应用提供了坚实的基础。在实际使用中，开发者可以根据需要进一步优化和扩展框架，以满足特定的应用需求。

希望这篇文章对您有所帮助。如果您有其他问题或需要进一步的指导，欢迎随时提问。