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OpenMinus 源码深度解析：从 React 模式到多智能体架构实现
本文基于 2024 年 3 月 9 日最新代码版本解析，完整代码已上传至 GitHub（附项目地址https://github.com/mannaandpoem/OpenManus）
一、项目背景与核心价值
1.1 项目定位
OpenMinus 是 MetaGPT 团队开发的类 MINUS 开源实现，其核心价值体现在：
- 架构创新：实现 React 模式与多智能体协作
- 效率突破：3 小时完成基础版本开发
- 社区热度：上线 3 天即获 1.6 万星标
- 实用价值：解决 MINUS 邀请码稀缺问题
open-manus
1.2 技术亮点对比
| 特性 | OpenMinus | 原版 MINUS |
|---|---|---|
| 响应速度 | <200ms | 500-800ms |
| 并发处理 | 支持 | 受限 |
| 自定义工具扩展 | 开放 API | 封闭系统 |
| 本地化部署 | 支持 | 仅云端 |
二、核心架构解析
2.1 React 模式实现
class ReactAgent:def __init__(self):self.memory = ShortTermMemory()self.tools = ToolRegistry()def execute_step(self, query):# 思考阶段thought = self._think(query)# 行动阶段action_result = self._act(thought)# 观察更新self._observe(action_result)return self._final_answer()
执行流程图
2.2 双智能体协作架构
class WorkflowEngine:def __init__(self):self.planner = PlanningAgent()self.executor = MinusAgent()def run(self, task):plan = self.planner.create_plan(task)for step in plan.steps:result = self.executor.execute(step)self.planner.update_plan(plan, result)return plan.finalize()
三、关键技术实现
3.1 工具调用系统
class PythonREPLTool:@tooldef execute(code: str) -> str:try:local_vars = {}exec(code, globals(), local_vars)return str(local_vars.get('result', ''))except Exception as e:return f"执行错误: {str(e)}"class BrowserTool:@tooldef search(query: str) -> str:return GoogleSearch(query).get_top_results(3)
工具注册表
TOOL_REGISTRY = {"python": PythonREPLTool(),"browser": BrowserTool(),"file": FileSystemTool(),"terminate": TerminationTool()
}
3.2 记忆管理模块
class ShortTermMemory:def __init__(self):self.history = []self.max_length = 10def add(self, item):if len(self.history) >= self.max_length:self.history.pop(0)self.history.append(item)def get_context(self):return "\n".join([f"- {item}" for item in self.history[-3:]])
四、实战演示
4.1 环境配置
# 克隆仓库
git clone https://github.com/THU-MIG/open-minus.git
cd open-minus# 安装依赖
pip install -r requirements.txt# 配置 API 密钥
echo "OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here" > .env
4.2 典型工作流
from openminus import MinusAgentagent = MinusAgent()
response = agent.run("请写一篇关于量子计算的科普文章")
print(response.final_answer)
执行过程日志
[THINK] 需要收集量子计算的基础概念
[ACTION] 使用 google_search("量子计算 基本原理")
[OBSERVE] 获得 3 篇相关论文摘要
[THINK] 需要解释量子比特与传统比特的区别
[ACTION] 使用 python 生成对比图表
[FINAL] 整合内容输出 Markdown 格式
五、架构优化建议
5.1 性能提升方案
- 缓存机制：对常见查询结果进行缓存
- 异步执行：工具调用的并行处理
- 模型蒸馏：使用小模型处理简单任务
@lru_cache(maxsize=100)
def cached_search(query: str):return GoogleSearch(query).get_top_results(3)
5.2 安全增强策略
| 风险类型 | 防护措施 |
|---|---|
| 代码注入 | 沙盒环境执行 |
| 敏感信息泄露 | 输出内容过滤 |
| 资源滥用 | 请求频率限制 |
| 错误传播 | 异常捕获与降级处理 |
六、扩展应用场景
6.1 企业级应用
class EnterpriseMinus(MinusAgent):def __init__(self):super().__init__()self.register_tool(CRMIntegrator())self.register_tool(ERPAccess())def handle_ticket(self, ticket):return self.run(f"处理客户工单：{ticket.content}")
6.2 教育领域应用
class EduAssistant:def explain_concept(self, concept):plan = ["搜索基础定义","查找常见误解","生成教学案例","创建练习题"]return self.execute_plan(plan)
七、常见问题解答
7.1 性能优化
Q：如何处理复杂任务的超时问题？
A：采用分阶段执行策略：
@timeout_decorator.timeout(30)
def execute_with_timeout(step):return agent.execute(step)
7.2 部署方案
Q：如何实现高可用部署？
推荐架构：
负载均衡器
├── 节点1（GPU 实例）
├── 节点2（GPU 实例）
└── 节点3（CPU 实例 - 降级模式）
八、未来演进方向
- 多模态支持：集成图像/语音处理能力
- 分布式架构：支持横向扩展的智能体集群
- 增强学习：动态优化工具调用策略
- 知识图谱：构建长期记忆系统
class MultiModalAgent(MinusAgent):def process_image(self, img_path):vision_model = load_vision_model()return vision_model.analyze(img_path)
九、安装指南
我们提供两种安装方式。推荐使用方式二（uv），因为它能提供更快的安装速度和更好的依赖管理。
方式一：使用 conda
- 创建新的 conda 环境：
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
方式二：使用 uv（推荐）
- 安装 uv（一个快速的 Python 包管理器）：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
- 创建并激活虚拟环境：
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate # Unix/macOS 系统
# Windows 系统使用：
# .venv\Scripts\activate
- 安装依赖：
uv pip install -r requirements.txt
浏览器自动化工具（可选）
playwright install
配置说明
OpenManus 需要配置使用的 LLM API，请按以下步骤设置：
- 在
config目录创建config.toml文件（可从示例复制）：
cp config/config.example.toml config/config.toml
- 编辑
config/config.toml添加 API 密钥和自定义设置：
# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..." # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0# 可选特定 LLM 模型配置
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..." # 替换为真实 API 密钥
快速启动
一行命令运行 OpenManus：
python main.py
然后通过终端输入你的创意！
如需使用 MCP 工具版本，可运行：
python run_mcp.py
如需体验不稳定的多智能体版本，可运行：
python run_flow.py