深入学习AI Agent：6张图彻底看懂OpenManus，附从0入门教程
昨天我们介绍了什么是AI Agent，今天介绍一个开源的AI Agent框架，也是一号难求「Manus」的“平替”——OpenManus——曾经3小时完成Manus复刻的「神」
其实它背后逻辑跟Manus是一样的，搞懂了它，我们也就能搞懂风靡全球的Manus是怎么运作的。同时，我们也能「免费」着手去构建一个AI Agent
什么是OpenManus？
OpenManus是一个通用AI助手框架，能够处理各种用户请求并利用多种工具执行任务。简单来说，它就像是一个全能助理，只需用自然语言告诉它你想做什么，它就会自动帮你完成。
想象一下，你只需说出你的需求：
- "帮我搜索最新的AI技术趋势，并整理成简短报告"
- "写一个监控某电商网站MacBook价格的Python脚本"
- "帮我分析这段数据并生成图表"
而无需懂任何编程知识，OpenManus就能自动完成这些任务！这种"说一句话，完成一件事"的交互方式，让人人都能成为"AI操盘手"。
OpenManus如何工作？
OpenManus采用先进的"思考-行动"(ReAct)架构，这是目前大型语言模型应用的最佳实践之一。整个工作流程非常类似人类解决问题的方式：
- 接收用户的自然语言请求
- 分析请求并规划解决方案
- 选择并执行最适合的工具
- 评估执行结果并调整方向
- 重复以上步骤直到任务完成
- 提供人类可理解的最终答案
这种迭代式的工作方式使得OpenManus能够处理复杂的多步骤任务，而不仅仅是简单的问答。
OpenManus的六大处理阶段
要更深入理解OpenManus，我们需要了解它的六大处理阶段，这也是整个框架的核心工作流程：
第一阶段：初始化与请求接收
通过命令行或Web界面接收用户输入的问题，这是整个流程的起点。
第二阶段：Agent初始化
系统创建Agent实例，配置语言模型和工具集，准备开始工作。
第三阶段：思考阶段(Think)
AI生成系统思考，分析问题并决定使用什么工具来解决任务。
第四阶段：行动阶段(Act)
执行选定的工具，如网络搜索、浏览器操作、代码执行等，并处理结果。
第五阶段：迭代与完成
系统评估当前进度，决定是继续执行更多步骤还是生成最终结果。
第六阶段：输出与反馈
将处理结果呈现给用户，并记录日志以供参考和改进。
这六个阶段形成一个循环，系统会持续迭代直到任务完成或达到最大步骤限制。这种设计让AI能够像人类一样"边思考边行动"，逐步解决复杂问题。
Openmanus背后的AI提示词
在OpenManus中，提示词(Prompts)是指导AI行为的关键，就像是给AI下达的"指令集"。框架使用了三类核心提示词：
系统提示词：定义AI助手的角色和能力范围，决定了AI的整体行为模式。例如：
"You are OpenManus, an all-capable AI assistant, aimed at solving any task presented by the user. You have various tools at your disposal that you can call upon to efficiently complete complex requests."
工具使用提示词：指导AI如何选择和使用可用工具，确保AI知道各种工具的功能和适用场景。例如：
"You can interact with the computer using PythonExecute, save important content through FileSaver, open browsers with BrowserUseTool, and retrieve information using GoogleSearch."
卡住状态提示词：当AI陷入循环或遇到困难时使用的提示，帮助AI跳出思维定式，尝试新的解决方法。例如：
"Observed duplicate responses. Consider new strategies and avoid repeating ineffective paths already attempted."
这三类提示词相互配合，让OpenManus能够灵活应对各种复杂任务和挑战场景，避免AI陷入"思维定式"。
OpenManus组件交互流程
对于想要更深入了解OpenManus工作机制的读者，我们可以通过组件交互时序图来看清系统内部是如何协同工作的：
- 用户创建流程(FlowType.PLANNING)
- FlowFactory实例化PlanningFlow
- PlanningFlow初始化Agent
- Agent执行step()迭代和思考
- Agent调用工具执行任务
- 工具返回结果给Agent
- Agent提交中间状态给PlanningFlow
- 最终将结果返回给用户
这个交互流程清晰地展示了从用户输入到最终输出的完整数据流向，以及各组件之间的协作关系。核心是一个循环迭代机制，通过不断执行、评估和调整来解决复杂问题。
OpenManus框架结构与实际案例
OpenManus采用分层架构，各层次之间有明确的责任划分，从上到下包括：
用户界面层：负责接收用户输入和展示结果，包括命令行接口和报告显示。
控制层：负责任务规划和进度跟踪，分析需求并确定执行步骤。
核心层：负责内容分析和报告整合，是AI决策的主要场所。
工具层：包含搜索工具、浏览器工具、文本处理、文件保存等实用功能。
让我们通过一个实际案例来看看这个架构是如何工作的：
假设用户请求："帮我搜索最新的人工智能技术趋势，并整理成一个简短的报告"
OpenManus会这样处理：
- 请求解析阶段：系统识别用户需要搜索AI趋势并生成报告
- 信息收集阶段：调用搜索工具收集最新AI趋势信息
- 内容分析阶段：使用浏览器工具访问搜索结果并提取关键信息
- 内容整合阶段：对收集的信息进行分类、去重和整理
- 报告生成阶段：基于整理的信息生成结构化的简短报告
- 结果输出阶段：将报告保存并返回给用户
整个过程都是自动化的，用户只需等待最终结果即可，无需掌握搜索技巧、网页内容提取或报告撰写技能。
开始使用OpenManus：完整操作指南
想要开始使用OpenManus吗？下面是完整的操作指南，即使你是编程小白也能轻松上手：
1. 环境准备
首先需要安装Python环境，推荐使用Miniconda：
- Windows用户：下载并安装Miniconda，安装时选择"添加到PATH"选项
- Mac用户：下载Mac版Miniconda并完成安装
- 安装后，Windows用户使用Anaconda Prompt终端，Mac/Linux用户使用系统终端
- 验证安装：输入python --version检查是否安装成功
2. 获取代码
两种方式获取OpenManus代码：
- Git克隆（推荐）：git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
- ZIP直接下载：从GitHub下载压缩包，国内用户可使用镜像地址加速下载
3. 环境配置
创建并激活虚拟环境：
conda create -n open-manus python=3.12conda activate open-manus
安装依赖库：
pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simplepip install -r requirements.txtpip install playwright && playwright install
4. 模型配置
- 复制config.example.toml为config.toml
- 配置AI模型，国内用户推荐使用硅基流动或派欧算力等平台
- 重要提示：必须使用支持Function Calling的模型！
5. 启动使用
命令行版本：python main.py（适合本地简单使用）
Web界面版本：python app.py（需使用front-end分支）
使用示例指令：
- "帮我搜索最新的AI技术趋势，并整理成简短报告保存到trends.md"
- "写一个监控某电商网站MacBook价格的Python脚本"
文章来自于“饼干哥哥数据分析”，作者“饼干哥哥”。
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