OpenManus

概述

OpenManus 是一个开源项目，旨在复刻由 Monica 开发的尖端通用人工智能 Manus AI Agent 的能力。Manus 以其自主执行复杂任务（从个性化旅行规划到股票分析）的能力而闻名，在 GAIA 基准测试中超越了 GPT-4 等模型。OpenManus 致力于通过使用 Docker、Python 和 JavaScript 构建的模块化、容器化框架，将这些能力带给开源社区。

该仓库为开发者和研究人员构建、部署和试验多 Agent AI 系统提供了一个起点。我们的目标是创建一个灵活且可扩展的平台，既能模仿 Manus 的自主任务执行能力，又能促进社区贡献。

特性

• 多 Agent 系统：协作型 AI Agent 共同解决复杂任务。
• 容器化环境：通过容器化技术实现轻松的配置与部署。
• 任务执行：支持旅行规划、数据分析和内容生成等任务。
• 工具集成：具备网页浏览、代码执行和数据检索功能。
• 模块化设计：可轻松扩展新的 Agent、工具或功能。
• 社区驱动：欢迎社区贡献与改进。

前置要求

在开始之前，请确保已安装以下软件：

• Docker (20.10 或更高版本)
• Docker Compose (1.29 或更高版本)
• Node.js (20.18 或更高版本，用于本地开发)
• Python (3.9 或更高版本，用于本地开发)
• Git (用于克隆仓库及贡献代码)

快速入门

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/henryalps/OpenManus.git
cd OpenManus

2. 使用 Docker 构建并运行

# 构建并启动所有容器
docker-compose up --build

此操作将启动：

• 包含多 Agent 系统和集成工具的后端容器
• 提供 Next.js Web 界面的前端容器
• 用于任务分发和执行的 FastAPI 服务器

3. 测试系统

系统运行后，您可以通过以下方式与 OpenManus 交互：

• CLI：使用提供的 Python 客户端 (python client.py)
• API：向 http://localhost:8000 发送请求（详见下方的 API 文档）
• Web UI：访问 http://localhost:3000

CLI 命令示例：

python client.py --task "Plan a 3-day trip to Tokyo"

项目结构

OpenManus/
├── docker/               # Docker 配置
│   ├── frontend/        # Next.js 前端容器
│   │   └── Dockerfile   # 前端容器配置
│   └── unified/         # 后端容器配置
│       ├── Dockerfile   # 后端容器配置
│       └── start.sh     # 容器启动脚本
├── src/                 # 源代码
│   ├── agents/          # 多 Agent 逻辑 (Python)
│   │   ├── nodes/       # Agent 节点实现
│   │   ├── browser_agent.py
│   │   ├── coder_agent.py
│   │   ├── coordinator.py
│   │   ├── reporter_agent.py
│   │   └── research_agent.py
│   ├── components/      # React 组件
│   ├── config/          # 配置文件
│   ├── graph/           # 基于图的工作流
│   ├── llms/            # LLM 集成
│   ├── pages/           # Next.js 页面
│   ├── prompts/         # Agent 提示词
│   ├── service/         # 后端服务
│   ├── tools/           # 工具实现
│   ├── utils/           # 工具函数
│   ├── workflow/        # 工作流管理
│   ├── client.py        # 用于测试的 CLI 客户端
│   └── server.py        # FastAPI 服务器
├── docs/                # 文档与 API 规范
├── package.json         # Next.js 前端依赖
├── next.config.js       # Next.js 配置
├── docker-compose.yml   # Docker Compose 配置
└── README.md           # 本文件

配置

编辑 docker-compose.yml 文件以进行自定义：

services:
  backend:
    build: 
      context: .
      dockerfile: docker/unified/Dockerfile
    ports:
      - "8000:8000"  # FastAPI 端口
    environment:
      - WEB_BROWSER_API_KEY=your_key_here
    volumes:
      - ./src:/app/src
      - ./data:/app/data

  frontend:
    build:
      context: .
      dockerfile: docker/frontend/Dockerfile
    ports:
      - "3000:3000"  # Web UI 端口
    depends_on:
      - backend

API 文档

Agent 服务器在 http://localhost:8000 提供 REST API。核心接口：

POST /task：提交任务以进行执行。

Body: { "task": "Analyze Tesla stock trends" }
Response: { "status": "success", "result": "..." }

GET /status：查询任务状态。