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OpenMinus 源码深度解析：从 React 模式到多智能体架构实现

news 来源：原创 2025/9/6 9:47:23

OpenMinus 源码深度解析：从 React 模式到多智能体架构实现

本文基于 2024 年 3 月 9 日最新代码版本解析，完整代码已上传至 GitHub（附项目地址https://github.com/mannaandpoem/OpenManus）

一、项目背景与核心价值

1.1 项目定位

OpenMinus 是 MetaGPT 团队开发的类 MINUS 开源实现，其核心价值体现在：

架构创新：实现 React 模式与多智能体协作
效率突破：3 小时完成基础版本开发
社区热度：上线 3 天即获 1.6 万星标
实用价值：解决 MINUS 邀请码稀缺问题

open-manus

1.2 技术亮点对比

特性	OpenMinus	原版 MINUS
响应速度	<200ms	500-800ms
并发处理	支持	受限
自定义工具扩展	开放 API	封闭系统
本地化部署	支持	仅云端

二、核心架构解析

2.1 React 模式实现

class ReactAgent:def __init__(self):self.memory = ShortTermMemory()self.tools = ToolRegistry()def execute_step(self, query):# 思考阶段thought = self._think(query)# 行动阶段action_result = self._act(thought)# 观察更新self._observe(action_result)return self._final_answer()

执行流程图

2.2 双智能体协作架构

class WorkflowEngine:def __init__(self):self.planner = PlanningAgent()self.executor = MinusAgent()def run(self, task):plan = self.planner.create_plan(task)for step in plan.steps:result = self.executor.execute(step)self.planner.update_plan(plan, result)return plan.finalize()

三、关键技术实现

3.1 工具调用系统

class PythonREPLTool:@tooldef execute(code: str) -> str:try:local_vars = {}exec(code, globals(), local_vars)return str(local_vars.get('result', ''))except Exception as e:return f"执行错误: {str(e)}"class BrowserTool:@tooldef search(query: str) -> str:return GoogleSearch(query).get_top_results(3)

工具注册表

TOOL_REGISTRY = {"python": PythonREPLTool(),"browser": BrowserTool(),"file": FileSystemTool(),"terminate": TerminationTool()
}

3.2 记忆管理模块

class ShortTermMemory:def __init__(self):self.history = []self.max_length = 10def add(self, item):if len(self.history) >= self.max_length:self.history.pop(0)self.history.append(item)def get_context(self):return "\n".join([f"- {item}" for item in self.history[-3:]])

四、实战演示

4.1 环境配置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/THU-MIG/open-minus.git
cd open-minus# 安装依赖
pip install -r requirements.txt# 配置 API 密钥
echo "OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here" > .env

4.2 典型工作流

from openminus import MinusAgentagent = MinusAgent()
response = agent.run("请写一篇关于量子计算的科普文章")
print(response.final_answer)

执行过程日志

[THINK] 需要收集量子计算的基础概念
[ACTION] 使用 google_search("量子计算 基本原理")
[OBSERVE] 获得 3 篇相关论文摘要
[THINK] 需要解释量子比特与传统比特的区别
[ACTION] 使用 python 生成对比图表
[FINAL] 整合内容输出 Markdown 格式

五、架构优化建议

5.1 性能提升方案

缓存机制：对常见查询结果进行缓存
异步执行：工具调用的并行处理
模型蒸馏：使用小模型处理简单任务

@lru_cache(maxsize=100)
def cached_search(query: str):return GoogleSearch(query).get_top_results(3)

5.2 安全增强策略

风险类型	防护措施
代码注入	沙盒环境执行
敏感信息泄露	输出内容过滤
资源滥用	请求频率限制
错误传播	异常捕获与降级处理

六、扩展应用场景

6.1 企业级应用

class EnterpriseMinus(MinusAgent):def __init__(self):super().__init__()self.register_tool(CRMIntegrator())self.register_tool(ERPAccess())def handle_ticket(self, ticket):return self.run(f"处理客户工单：{ticket.content}")

6.2 教育领域应用

class EduAssistant:def explain_concept(self, concept):plan = ["搜索基础定义","查找常见误解","生成教学案例","创建练习题"]return self.execute_plan(plan)

七、常见问题解答

7.1 性能优化

Q：如何处理复杂任务的超时问题？

A：采用分阶段执行策略：

@timeout_decorator.timeout(30)
def execute_with_timeout(step):return agent.execute(step)

7.2 部署方案

Q：如何实现高可用部署？

推荐架构：

负载均衡器
├── 节点1（GPU 实例）
├── 节点2（GPU 实例）
└── 节点3（CPU 实例 - 降级模式）

八、未来演进方向

多模态支持：集成图像/语音处理能力
分布式架构：支持横向扩展的智能体集群
增强学习：动态优化工具调用策略
知识图谱：构建长期记忆系统

class MultiModalAgent(MinusAgent):def process_image(self, img_path):vision_model = load_vision_model()return vision_model.analyze(img_path)

九、安装指南

我们提供两种安装方式。推荐使用方式二（uv），因为它能提供更快的安装速度和更好的依赖管理。

方式一：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

方式二：使用 uv（推荐）

安装 uv（一个快速的 Python 包管理器）：

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  # Unix/macOS 系统
# Windows 系统使用：
# .venv\Scripts\activate

安装依赖：

uv pip install -r requirements.txt

浏览器自动化工具（可选）

playwright install

配置说明

OpenManus 需要配置使用的 LLM API，请按以下步骤设置：

在 config 目录创建 config.toml 文件（可从示例复制）：

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

编辑 config/config.toml 添加 API 密钥和自定义设置：

# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0# 可选特定 LLM 模型配置
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥

快速启动

一行命令运行 OpenManus：

python main.py

然后通过终端输入你的创意！

如需使用 MCP 工具版本，可运行：

python run_mcp.py

如需体验不稳定的多智能体版本，可运行：

python run_flow.py

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