OpenManus
OpenManus 简介
OpenManus是一个开源的AI代理框架，旨在帮助开发者轻松构建和部署自己的AI代理。无需任何邀请码，您可以立即开始使用这个强大的工具，实现各种创意想法。我们的团队成员来自MetaGPT，在短短几小时内完成了原型设计，并持续进行改进。
作为一个简单但功能强大的实现，我们欢迎任何建议、贡献和反馈！无论您是想要自动化网站创建、内容生成、数据分析，还是其他任何创意任务，OpenManus都能为您提供支持。
核心理念
无壁垒，纯开放。 OpenManus致力于打破AI开发的壁垒，为所有开发者提供一个开放、自由的平台，让每个人都能轻松创建自己的AI代理。
项目架构
OpenManus的核心架构设计简洁而强大，下图展示了主要组件及其关系：
graph TD
A[用户输入] --> B[OpenManus 核心]
B --> C{任务处理器}
C -->|网页设计| D[网页设计器]
C -->|内容创建| E[内容生成器]
C -->|数据分析| F[数据分析器]
C -->|其他任务| G[扩展模块]
D --> H[HTML生成]
D --> I[CSS样式]
D --> J[JavaScript交互]
E --> K[文章生成]
E --> L[营销文案]
E --> M[技术文档]
F --> N[数据处理]
F --> O[可视化]
F --> P[报告生成]
H & I & J --> Q[网页输出]
K & L & M --> R[内容输出]
N & O & P --> S[分析结果]
Q & R & S & G --> T[最终结果]
核心特性
无代码自动化
仅通过自然语言描述，即可创建复杂的应用程序和自动化流程，无需编写一行代码。
模块化设计
灵活的模块化架构，允许开发者自定义和扩展功能，满足特定需求和场景。
多模型支持
支持多种LLM模型，包括GPT-4o、Claude等，让您可以根据需要选择最适合的技术。
多语言支持
内置多语言支持，包括英文、中文、日文和韩文，满足全球用户的需求。
增强学习功能
通过OpenManus-RL项目，提供基于强化学习(如GRPO)的LLM代理调优方法，提升性能。
活跃社区
拥有活跃的开发者社区，持续贡献新功能、修复问题，并分享使用经验和最佳实践。
安装指南
安装方法
我们提供两种安装方法。推荐使用方法2（使用uv），它能提供更快的安装速度和更好的依赖管理。
1. 创建新的conda环境：
conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus
2. 克隆代码库：
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus
3. 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
配置指南
OpenManus需要配置LLM API以正常工作。请按照以下步骤设置您的配置：
1. 创建配置文件：
cp config/config.example.toml config/config.toml
2. 编辑配置文件：
# 全局LLM配置 [llm] model = "gpt-4o" base_url = "https://api.openai.com/v1" api_key = "sk-..." # 替换为您的实际API密钥 max_tokens = 4096 temperature = 0.0 # 特定LLM模型的可选配置 [llm.vision] model = "gpt-4o" base_url = "https://api.openai.com/v1" api_key = "sk-..." # 替换为您的实际API密钥
快速开始
只需一行命令即可启动OpenManus：
python main.py
然后通过终端输入您的创意！
对于不稳定版本，您也可以运行：
python run_flow.py
加入社区
社区交流群
加入我们的飞书交流群，与其他开发者分享您的经验！
如何贡献
我们欢迎任何友好的建议和有益的贡献！只需创建问题或提交PR即可。
提交PR
提交PR前，请使用pre-commit工具检查您的更改。运行pre-commit run --all-files执行检查。
报告问题
发现bug或有改进建议？请在GitHub上创建issue，详细描述问题或建议。
联系我们
或者直接联系@mannaandpoem：[email protected]
延伸资源
延伸阅读
1. 《人工智能：现代方法（第4版）》
作者: Stuart Russell, Peter Norvig
最全面的AI入门教材，涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面，为理解AI代理系统提供了坚实基础。
2. 《深度强化学习实践》
作者: 王伟、刘建伟
深入探讨了强化学习算法及其在智能代理上的应用，对理解OpenManus-RL的实现原理很有帮助。
3. 《LLMs as Agents: 大型语言模型的代理应用》
作者: 李飞飞、张明
专注于大型语言模型在代理系统中的应用，深入解析了现代AI代理的工作原理和核心技术。
4. 《构建AI驱动的应用》
作者: Emmanuel Ameisen
提供了从概念到部署的实用指南，特别适合开发者将AI集成到实际应用中。
5. 《认知架构：人工智能系统设计的理论基础》
作者: John E. Laird, Christian Lebiere, Paul S. Rosenbloom
深入探讨了认知架构在AI系统设计中的重要性，为构建更智能、更符合人类思维的AI代理提供了理论框架。
