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前提条件
在 Trae 中打开 OpenManus 工程，使用 build 模式，模型选择 claude-sonnet-3.7
提示词
分析 manus.py 中 main 方法及相关类的执行流程，以流程图的方式展示
Manus 执行流程分析
类继承关系
Manus 类的继承链如下：
BaseAgent (base.py)↑
ReActAgent (react.py)↑
ToolCallAgent (toolcall.py)↑
BrowserAgent (browser.py)↑
Manus (manus.py)
执行流程图
关键方法说明
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main.py - main(): 程序入口点，创建Manus实例并调用run方法。
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BaseAgent.run(): 基础执行方法，管理整个执行流程，包括状态转换和步骤控制。
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ReActAgent.step(): 实现了基本的思考-行动循环模式。
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ToolCallAgent.think(): 处理工具调用的思考过程，与LLM交互获取下一步操作。
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ToolCallAgent.act(): 执行工具调用并处理结果。
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BrowserAgent.think(): 添加浏览器状态到上下文，增强浏览器相关任务的处理能力。
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Manus.think(): 根据上下文动态切换提示模板，优化不同类型任务的处理。
工具集合
Manus类配置了以下工具：
- PythonExecute: 执行Python代码
- BrowserUseTool: 控制浏览器进行网页交互
- StrReplaceEditor: 编辑文本内容
- Terminate: 终止执行
Manus 执行流程图（去掉类和方法信息）
提示词
分析 manus.py 中 main 方法及相关类的执行流程，以流程图的方式展示整个执行流程，不需要类和方法的信息，只需要完整的处理流程
以下流程图展示了Manus代理的完整执行流程，从用户输入到任务完成的整个过程。
执行流程说明
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用户输入: 用户在main.py中输入提示。
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初始化: 创建Manus实例并调用run方法。
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设置环境: 将用户请求添加到memory并设置状态为RUNNING。
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执行循环: 循环执行步骤直到完成或达到最大步数。
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思考过程:
- 保存原始prompt
- 检查最近消息是否有浏览器活动
- 根据是否使用浏览器选择适当的prompt
- 获取浏览器状态（如果使用浏览器）
- 添加浏览器状态到上下文（如果使用浏览器）
- 调用LLM获取响应
- 处理工具调用和内容
- 恢复原始prompt
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执行操作:
- 如果需要执行操作，执行相应的工具调用
- 将结果添加到memory
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完成处理:
- 清理资源
- 返回执行结果
这个流程图展示了Manus代理如何处理用户请求，从接收输入到返回结果的完整过程，包括思考和执行操作的关键步骤。
备注：使用 claude-3.5-sonnet 的结果如下，效果明显差了一大截，而用 DeepSeekR1 效果更差