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

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

1. 创建新的 conda 环境：

   conda create -n open_manus python=3.12
   conda activate open_manus
   

2. 克隆仓库：

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

3. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

方法 2：使用 uv（推荐）

1. 安装 uv：

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

2. 克隆仓库：

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

3. 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
   

4. 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：

1. 创建 config.toml 文件：

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

2. 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。