LangManus: 国内大厂复刻了一个Manus，并开源

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国内大厂复刻Manus，开源AI Agent技术的新突破。

核心内容：
1. LangManus的社区驱动AI自动化框架介绍
2. LangManus核心特点与项目架构解析
3. 开源替代方案的崛起与Manus热潮

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

在AI Agent 领域，Manus的横空出世引发了一场轰动。这款通用AI Agent以其自主执行复杂任务的能力，迅速成为AI领域的焦点。随着Manus的走红，开源社区也迅速行动起来，今天又发现一个项目，LangManus，旨在提供一个社区驱动的AI自动化框架，让更多开发者和用户能够接触并利用先进的AI Agent技术。

LangManus介绍

LangManus 是一个社区驱动的 AI 自动化框架，它基于开源社区的杰出工作成果构建而成。我们的目标是将语言模型与网络搜索、爬虫、Python 代码执行等专用工具相结合，

核心特点

LangManus实现了一个分层多代理系统，其中一个主管协调专业代理来完成复杂任务：

1. 核心能力

- ? LLM集成：支持Qwen等开源模型

- 与OpenAI兼容的API接口

- 多层次LLM系统，适应不同复杂度的任务

2. 工具与集成

- ? 搜索和检索：通过Tavily API进行网络搜索

- 使用Jina进行神经搜索

- 高级内容提取功能

3. 开发功能

- ? Python集成：内置Python REPL

- 代码执行环境

- 使用uv进行包管理

4. 工作流管理

- ? 可视化和控制：工作流图形可视化

- 多代理协调

- 任务委派和监控

项目架构

LangManus的系统由以下代理协同工作组成：

1. 协调者(Coordinator) - 处理初始交互并路由任务的入口点

2. 规划者(Planner) - 分析任务并创建执行策略

3. 主管(Supervisor) - 监督和管理其他代理的执行

4. 研究员(Researcher) - 收集和分析信息

5. 编码员(Coder) - 处理代码生成和修改

6. 浏览器(Browser) - 执行网页浏览和信息检索

7. 报告员(Reporter) - 生成工作流结果的报告和摘要

开源代替品的崛起

随着Manus的爆红，开源社区迅速行动起来，创建了多个开源替代方案：

OpenManus

由MetaGPT团队的核心成员在短短3小时内打造而成，OpenManus是一个简化版的Manus实现，无需邀请码即可使用。该项目在GitHub上迅速获得了3000多颗星。

 OWL (CAMEL-AI)

CAMEL-AI团队推出的OWL（Optimized Workforce Learning）是另一个值得关注的开源项目。它是一个用于多代理协作的前沿框架，推动了任务自动化的边界。OWL在GAIA基准测试中取得了58.18的平均分，在开源框架中排名第一。

在Manus掀起AI Agent热潮的背景下，LangManus以及其他开源项目如OpenManus和OWL，为开发者和用户提供了接触先进AI代理技术的机会。这些项目不仅展示了开源社区的创新能力和响应速度，还为AI代理技术的普及和发展做出了重要贡献。

项目地址：

https://github.com/langmanus/langmanus

https://github.com/langmanus/langmanus-web