LangManus:社区驱动的AI自动化框架,多智能体协作完成复杂任务

LangManus是什么?

LangManus 是一个社区驱动的 ai 自动化框架,基于分层多智能体系统设计。它旨在将语言模型与专业工具(如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行)相结合,以完成复杂任务。LangManus 支持多种开源语言模型,如通义千问,兼容 OpenAI API 接口。

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LangManus 架构

LangManus 实现了一个分层的多智能体系统,其中有一个主管智能体协调专门的智能体来完成复杂任务:

智能体角色职责
协调员(Coordinator)工作流程的入口点,处理初始交互并路由任务
规划员(Planner)分析任务并制定执行策略
主管(Supervisor)监督和管理其他智能体的执行
研究员(Researcher)收集和分析信息
程序员(Coder)负责代码生成和修改
浏览器(Browser)执行网页浏览和信息检索
汇报员(Reporter)生成工作流结果的报告和总结

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LangManus功能特征

  • 多智能体协作:不同智能体各司其职,协同完成复杂任务。

  • 强大的搜索和检索能力:通过 Tavily API 实现网络搜索,结合 Jina 进行神经搜索。

  • 代码执行与生成:内置 Python 执行环境,支持代码生成和运行。

  • 任务可视化与监控:通过工作流程图直观展示任务的执行过程和各智能体的协作关系,实时监控任务状态。

  • 灵活的配置:支持通过 .env 文件进行配置,用户可以根据需要设置语言模型的 API 密钥、搜索工具的参数等。

  • API 服务器:提供基于 FastAPI 的 API 服务器,支持流式响应。

LangManus应用

  • 人力资源:快速分析多份简历,生成候选人排名与评估标准。

  • 房产决策:整合社区安全、学区评分、还贷能力等信息,输出个性化购房建议。

  • 旅行规划:根据用户预算与偏好,自动预订机票、酒店,生成行程地图。

  • 内容创作:联动 AI 绘画工具完成图文混排设计方案,支持实时指令修正。

  • 教育开发:根据教学大纲自动生成互动课件与测评题库,支持多语言适配。

LangManus优势

  • 开源协作:基于开源社区的贡献,致力于回馈社区。

  • 强大的工具集成:支持多种语言模型和工具,能够灵活应对不同任务复杂度。

  • 高效的任务管理:通过分层多智能体系统,实现任务的高效分配和执行。

  • 灵活的配置和扩展性:用户可以根据需要进行自定义配置,适应不同的使用场景。

LangManus安装使用

1. 前置要求:需要安装 uv 包管理器。

2. 安装步骤:

  • 克隆仓库:git clone https://github.com/langmanus/langmanus.git,进入项目目录 cd langmanus。

  • 创建并激活虚拟环境:uv python install 3.12uv venv --python 3.12,然后根据操作系统分别执行 source .venv/bin/activate(Unix/macOS 系统)或 .venv\Scripts\activate(Windows 系统)。

  • 安装项目依赖:uv sync

3. 配置:在项目根目录创建 .env 文件,根据需要配置语言模型的 API 密钥、搜索工具的参数等。

4. 运行项目:执行 uv run main.py

GitHub仓库:https://github.com/langmanus/langmanus

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