LangManus：打造下一代智能助手的多智能体架构解析

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探索下一代智能助手，LangManus多智能体架构的深度解析。

核心内容：
1. LangManus的创新多智能体协作系统如何运作
2. 四层架构设计详解，从用户输入到输出的全流程
3. 七大智能体角色和三类大语言模型的协同效应

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

本文详解LangManus系统的核心架构设计，揭秘多智能体如何协同工作，让AI真正理解并完成复杂任务。

一、引言

在AI快速发展的今天，单一大语言模型已经无法满足复杂任务的需求。LangManus采用了一种创新的多智能体协作系统，像一个高效运转的团队，每个成员各司其职，共同完成用户交给它们的任务。

这种架构让AI不再是简单的"问答机器"，而是能够规划、搜索、编程、浏览网页，并最终整合信息生成完整报告的综合性助手。下面，让我们一起揭开LangManus的架构之谜。

二、系统全景

LangManus采用了精心设计的四层架构，从用户输入到最终输出，每一层都扮演着不可或缺的角色：

• 用户接口层：系统的"门面"，接收用户需求
• 工作流层：系统的"大脑"，协调各智能体工作
• 语言模型层：系统的"思维中枢"，提供AI智能
• 工具层：系统的"手脚"，执行各种具体操作

这种分层设计让系统既灵活又强大，能够处理从简单问答到复杂任务的各种需求。

七大智能体：

1️⃣ 协调员（Coordinator）

就像一位优秀的前台接待，它负责接收用户请求，判断需求类型，并决定如何处理。简单问题直接回答，复杂问题则交给专家团队。

2️⃣ 规划员（Planner）

团队的项目经理，接到任务后会深入思考，制定详细的执行计划，为每个步骤分配最适合的智能体。

3️⃣ 主管（Supervisor）

团队的执行主管，根据规划员的计划，协调各智能体的工作，确保任务按部就班地完成。

4️⃣ 研究员（Researcher）

系统的信息搜集专家，善于通过网络搜索和内容爬取获取各类信息，为任务提供必要的知识支持。

5️⃣ 程序员（Coder）

代码执行高手，能够运行Python脚本或Bash命令，解决需要编程的问题，进行数据处理和分析。

6️⃣ 浏览器（Browser）

网页交互能手，可以像真人一样浏览网页、点击按钮、填写表单，完成各种网页操作任务。

7️⃣ 汇报员（Reporter）

信息整合专家，将各环节收集的信息和结果整合成清晰、专业的最终报告，呈现给用户。

LangManus根据不同任务的特点，巧妙地使用了三种类型的大语言模型：

• 基础型LLM：处理常规对话和简单决策，支持协调员、主管等日常工作
• 推理型LLM：用于复杂思考和规划，支持规划员进行深度分析
• 视觉型LLM：处理视觉相关任务，辅助浏览器智能体理解网页内容

系统支持多种知名模型，包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini、QWen等，用户可以根据需求灵活选择。

LangManus配备了多种强大工具，让AI能够与现实世界交互：

• 浏览器工具：可以像人类一样浏览网页，点击、滚动、填写表单
• 搜索工具：利用Tavily API进行高效网络搜索
• 爬虫工具：抓取和分析网页内容
• 代码工具：执行Python代码，进行数据分析和处理
• 终端工具：运行Bash命令，与系统交互

这些工具让LangManus不再局限于"只会说话"，而是能够真正执行任务、获取信息。

四、工作流程

当你向LangManus提出一个问题，它会按照以下步骤高效工作：

1. 接收需求 - 协调员接收你的请求，进行初步分析
2. 分类处理 - 简单问题直接回答，复杂问题进入专业处理流程
3. 制定计划 - 规划员深入分析任务，创建详细的执行步骤
4. 任务分配 - 主管根据计划，将任务分配给最适合的智能体
5. 执行任务 - 各专业智能体执行分配的任务，并返回结果
6. 整合报告 - 完成所有步骤后，生成最终报告返回给用户

五、数据流

在LangManus系统中，数据的流动遵循一个清晰的路径：

1. 你的问题通过CLI或API进入系统
2. 协调员处理后，问题和上下文传递给规划员
3. 规划员制定计划（可能会搜索额外信息）
4. 计划传递给主管，主管据此分配任务
5. 各智能体执行任务并生成结果，通过中央状态对象传递
6. 最终报告生成并返回给你

系统中的主要数据对象包括：

• 用户输入（你的问题）
• 执行计划（任务拆解）
• 中间结果（各步骤的产出）
• 状态信息（系统运行状态）
• 最终报告（你获得的答案）

六、核心技术

LangManus建立在一系列先进技术之上：

• 核心框架：LangChain和LangGraph提供智能体协作的基础
• AI模型：支持OpenAI、Anthropic、Gemini等主流大模型
• 浏览控制：基于browser-use和Playwright实现智能网页交互
• 系统后端：Python + FastAPI构建高性能API服务
• 用户界面：独立的Next.js前端项目提供友好交互
• 部署方案：支持Docker容器化快速部署

结语

LangManus展示了多智能体系统的强大潜力。通过专业分工和协作，AI不再是简单的聊天工具，而是能够执行复杂任务的综合助手。这种架构设计让AI更接近人类团队的工作方式，能够规划、执行、协调和总结，大大扩展了AI应用的边界。

未来，我们可以期待这样的多智能体系统在更多领域发挥作用，成为人类的得力助手，处理各种复杂任务，释放人类创造力。