LangManus：开源AI自动化框架的全面解析与使用指南

引言
在人工智能技术飞速发展的今天，如何将语言模型与专业工具无缝结合，实现复杂任务的自动化处理，成为开发者与企业的核心诉求。
LangManus——一个由社区驱动的开源AI自动化框架——应运而生。它不仅继承了开源社区的创新基因，更通过多智能体协作系统，将网络搜索、代码执行、数据分析等能力整合为高效的工作流。
本文将深入解析LangManus的核心架构、功能特性与实操指南，助你快速掌握这一前沿工具。

简单说就是：字节复刻了一个 manus 并开源了

一、LangManus的核心功能与架构

1.1 开源协作的AI自动化引擎

LangManus的诞生源于“源于开源，回馈开源”的理念。其核心目标是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（Tavily搜索、Jina神经搜索、Python执行环境），解决以下场景：

• 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

1.2 分层的多智能体架构

LangManus的架构设计灵感来源于团队协作，包含7类核心智能体：

通过智能体间的动态协作，LangManus可完成从“计算HuggingFace模型影响力指数”到“自动化生成数据分析报告”的复杂任务。

二、安装与配置指南

2.1 快速启动：5步搭建本地环境

1. 克隆仓库

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

2. 创建虚拟环境（需提前安装uv包管理器）

   uv python install 3.12  uv venv --python 3.12  source .venv/bin/activate  # Windows使用.venv\Scripts\activate  

3. 安装依赖

   uv sync  

4. 配置环境变量
   复制.env.example并填写API密钥：

   cp .env.example .env  

   需配置的密钥包括：

   • Tavily搜索API
   • Jina神经搜索API（可选）
   • 推理/基础/视觉语言模型的API密钥

5. 启动服务

   uv run main.py  

2.2 网页界面集成

LangManus提供开箱即用的Web UI（langmanus-web），支持通过浏览器实时监控任务流程。

三、多智能体系统与工作流程

3.1 任务执行示例：影响力指数计算

假设需计算某AI模型在HuggingFace的影响力指数，LangManus的工作流程如下：

1. 协调员接收任务，交由规划员拆解为“数据收集→公式设计→代码实现”三步。
2. 研究员调用Tavily搜索API获取模型的下载量、点赞数等原始数据。
3. 程序员编写Python代码实现加权计算，并通过内置REPL环境验证结果。
4. 汇报员生成Markdown格式的报告，自动保存至指定目录。

3.2 核心工具集成

• 搜索与爬虫：Tavily API支持深度网络检索，Jina提供向量化内容匹配。
• 代码执行：内置Python REPL环境，支持动态调试与依赖安装（通过uv包管理器）。
• 浏览器自动化：可模拟点击、滚动、表单填写等交互行为。

四、高级配置与扩展

4.1 自定义智能体行为

通过修改src/prompts目录下的Markdown模板，可调整智能体的决策逻辑。例如：

• 在researcher.md中限制搜索结果的返回数量
• 在coder.md中预设代码风格规范

4.2 多模型混合调度

LangManus支持为不同任务分配专用模型：

# .env 配置示例  REASONING_MODEL=gpt-4-turbo      # 复杂推理任务  BASIC_MODEL=qwen-7b             # 简单文本处理  VL_MODEL=gpt-4o                 # 图像理解任务  

4.3 预提交钩子与代码质量

通过预提交钩子（pre-commit）自动执行代码检查与格式化：

chmod +x pre-commit  ln -s ../../pre-commit .git/hooks/pre-commit  

五、为什么选择LangManus？

5.1 开源生态的优势

• 灵活扩展：所有组件（智能体、工具、模型）均可自定义替换。
• 社区驱动：持续集成Qwen、Jina等优秀开源项目的最新功能。

5.2 企业级应用场景

• 数据分析：自动化生成市场趋势报告
• 运维自动化：实时监控与告警处理
• 研发助手：代码生成与单元测试

结语：加入开源协作的浪潮

LangManus不仅是一个工具，更是开源社区智慧的结晶。无论是通过提交代码、改进文档，还是分享使用案例，你的每一份贡献都将推动AI自动化技术的边界。

下一步行动建议：

1. 🌟 在GitHub上Star LangManus仓库
2. 💬 加入Discord社区参与讨论
3. 🛠️ 参考贡献指南提交你的第一个PR

让开源的力量，赋能每一个创新者。