OpenManus 开源项目介绍
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OpenManus 项目通过开源方式复制 Manus AI 代理的功能。
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展示了 MetaGPT 框架的能力，并为开发者提供了学习资源。
（下面文字主要由 Grok 3 协助生成）
背景与概述
OpenManus 是一个开源项目，旨在复制 Manus AI 代理的功能。Manus 是一个由中国团队开发的通用 AI 代理，擅长自主执行复杂任务，如旅行规划、股票分析等。根据 Manus - AI Agent that bridges minds and actions，Manus 被描述为能够将思想转化为行动的 AI，特别是在工作和生活中的各种任务上。OpenManus 的目标是将这些能力带入开源社区，使开发者能够贡献和修改代码。
从 GitHub 仓库 GitHub - mannaandpoem/OpenManus: No fortress, purely open ground. OpenManus is Coming. 和相关文章如 OpenManus: A 3-Hour Replica of Manus, Now on GitHub with 3000+ Stars!，可以看出 OpenManus 是一个快速开发的原型，由 MetaGPT 的核心贡献者构建，仅用 3 小时就完成了初始版本。截至 2025 年 3 月 10 日，它在 GitHub 上已获得超过 3300 颗星，显示了社区的积极响应。
主要特性
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自主任务执行：类似于 Manus，能够独立完成复杂任务，如根据示例生成 7 天日本旅行计划，包括详细行程和 HTML 旅行手册（见 GitHub - mannaandpoem/OpenManus 的 examples 目录）。
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开源性质：项目完全开源，欢迎开发者贡献，相关项目如 OpenManus-RL 专注于 LLM 代理的强化学习调优（GitHub - OpenManus/OpenManus-RL）。
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简单安装：提供两种安装方法，使用 conda 或推荐的 uv 包管理器，uv 被描述为比传统 pip 快 10-100 倍（Installation | uv）。
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配置灵活性：通过 config.toml 文件配置 LLM API，当前示例支持 OpenAI 的 GPT-4o 模型，但可能支持其他 LLM，具体取决于配置。
架构与技术
OpenManus 采用多代理系统架构，代理之间协作解决复杂任务。根据 GitHub - henryalps/OpenManus 的描述，它使用 Docker、Python 和 JavaScript 构建，可能是模块化设计。ReAct 方法被用作推理和行动的整合方式，根据 ReAct Prompting | Prompt Engineering Guide，ReAct 在知识密集型任务上表现优于仅行动的模型，结合了推理和执行。
从代码结构看，核心实现使用 Python，main.py 和 run_flow.py 是主要脚本，requirements.txt 列出依赖项。配置中提到的 LLM API（如 OpenAI 的 GPT-4o）表明它依赖外部语言模型服务。
| 特性 | 描述 |
|---|---|
| 架构 | 多代理系统，模块化设计，使用 Docker、Python 和 JavaScript |
| 方法 | 采用 ReAct 方法，结合推理和行动 |
| 安装方法 | 支持 Conda 和 uv 包管理器，uv 推荐，速度快 10-100 倍 |
| 配置 | 通过 config.toml 设置 LLM API 密钥，如 OpenAI 的 GPT-4o |
| 示例 | 生成旅行计划等复杂任务，输出包括详细行程和 HTML 手册 |
安装与配置详情
安装方法如下：
| 方法 | 步骤 |
|---|---|
| 使用 Conda | conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus 克隆仓库并 pip install -r requirements.txt |
| 使用 uv | `curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh |
配置需要：
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复制 config/config.example.toml 到 config/config.toml。
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编辑文件，设置 LLM 参数，如模型（"gpt-4o"）、基 URL（"https://api.openai.com/v1"）、API 密钥、最大令牌数（4096）和温度（0.0）。
根据 OpenManus首页、文档和下载 - Manus 开源复刻版 - OSCHINA，OpenManus 使用传统的 ReAct 模式，基于当前状态决策，上下文和记忆管理方便。
使用与示例
运行 OpenManus：
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稳定版本：python main.py
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不稳定版本：python run_flow.py
用户可以通过终端输入想法，与代理交互。例如，示例中提到生成日本旅行计划，涉及历史遗址、隐藏宝石和日本文化活动，输出包括详细行程和 HTML 手册（见 GitHub examples 目录）。
社区与贡献
OpenManus 由 MetaGPT 社区的核心贡献者开发，团队成员包括 @mannaandpoem、@XiangJinyu 等。相关项目 OpenManus-RL 由 UIUC 和 OpenManus 研究人员合作开发，专注于 LLM 代理的强化学习调优（GitHub - OpenManus/OpenManus-RL）。
意义分析
OpenManus 的意义可以从以下几个方面进行分析：
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开源可访问性
OpenManus 的开源性质使其成为 AI 代理技术的民主化工具。开发者可以免费访问代码，研究其实现方式，并根据需要进行修改。这降低了使用先进 AI 技术的门槛，特别是在商业解决方案（如 Manus）成本高的情况下。根据 OpenManus: The Open Source Version of Manus by MetaGPT - Chief AI Sharing Circle，这种可访问性可能加速 AI 代理在教育和小型项目中的应用。 -
社区协作与创新
作为一个开源项目，OpenManus 鼓励社区参与。更多开发者可以审查代码，快速发现和修复漏洞，并提出新功能。例如，相关项目 OpenManus-RL 专注于 LLM 代理的强化学习调优（GitHub - OpenManus/OpenManus-RL），显示了社区扩展的可能性。截至 2025 年 3 月 10 日，其 GitHub 仓库的 3300 颗星表明社区对该项目的支持和兴趣，这可能推动 AI 代理领域的创新。 -
展示 MetaGPT 框架能力
OpenManus 是使用 MetaGPT 框架构建的，MetaGPT 是一个多智能体框架，旨在通过大型语言模型（LLMs）实现自然语言编程。根据 GitHub - geekan/MetaGPT: 编辑 The Multi-Agent Framework: First AI Software Company, Towards Natural Language Programming，MetaGPT 模拟软件公司的协作流程，允许智能体协作解决复杂任务。OpenManus 的快速开发（3 小时内完成）展示了 MetaGPT 框架的高效性，这可能激励更多开发者使用该框架进行类似项目。 -
教育资源
对于开发者和研究人员，OpenManus 提供了一个学习 AI 代理设计的平台。通过研究其代码和架构，他们可以了解多智能体系统、ReAct 方法（推理和行动结合）以及 LLM 集成的实现方式。根据 ReAct Prompting | Prompt Engineering Guide，ReAct 在知识密集型任务上表现优于仅行动的模型，OpenManus 的开源实现为社区提供了学习和实验的机会。 -
实用性与示例
OpenManus 的安装和使用设计简单，支持两种方法：使用 Conda 或推荐的 uv 包管理器（Installation | uv）。它可以通过终端输入任务，与代理交互，例如生成 7 天日本旅行计划（见 GitHub examples 目录）。这种实用性使其成为开发者快速测试和应用的工具。
小结
OpenManus 为开发者提供了一个实验和贡献通用 AI 代理的平台，其复制 Manus 的能力使其成为 AI 技术领域的宝贵工具。未来可能扩展支持更多 LLM 和优化性能，社区贡献将进一步增强其功能。
关键引用
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GitHub - mannaandpoem/OpenManus: No fortress, purely open ground. OpenManus is Coming.
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OpenManus: A 3-Hour Replica of Manus, Now on GitHub with 3000+ Stars!
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Installation | uv
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Manus - AI Agent that bridges minds and actions
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ReAct Prompting | Prompt Engineering Guide
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GitHub - OpenManus/OpenManus-RL
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OpenManus首页、文档和下载 - Manus 开源复刻版 - OSCHINA
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GitHub - henryalps/OpenManus