随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型的应用场景不断拓展，从简单的问答到复杂的任务自动化，AI的能力边界正在被不断突破。LangManus作为一款社区驱动的AI自动化框架，凭借其多智能体协作、强大的搜索与检索能力以及灵活的任务管理功能，正在成为AI领域的新宠。本文将深入探讨LangManus的技术原理、功能特点、应用场景以及如何快速上手使用，帮助技术探索者更好地了解和利用这一前沿工具。
一、项目概述
LangManus是一个基于分层多智能体系统设计的AI自动化框架，旨在通过多种智能体的协同工作，高效完成复杂任务。它支持多种开源语言模型，如通义千问，并兼容OpenAI的API接口，能够根据任务的复杂度灵活调用不同层级的模型。LangManus的开发团队致力于将语言模型与网络搜索、爬虫、Python代码执行等工具相结合，为用户提供一个强大且灵活的AI自动化解决方案。
二、技术原理
1. 语言模型集成
LangManus支持多种语言模型，包括开源模型和闭源模型的API接口。它能够根据任务的复杂度自动选择合适的语言模型，优化性能和成本。此外，LangManus通过提示词管理工具将用户输入和其他外部数据转化为适合语言模型的提示词，实现多样化的任务执行。
2. 任务管理与执行
LangManus通过工作流程图可视化任务的执行过程，实时监控任务状态，支持流式响应，能实时输出任务执行的中间结果。这种可视化和实时监控机制为用户提供了清晰的任务执行视图，便于及时调整和优化。
3. 数据处理与检索
LangManus集成了神经搜索和网络搜索功能，通过Jina和Tavily API实现高效的数据检索。它支持向量化的数据存储和检索，能够处理多种类型的外部数据，为复杂任务的执行提供了强大的数据支持。
三、主要功能
1.多智能体协作
LangManus采用分层多智能体系统架构，包含多种智能体，如协调员、规划员、研究员、程序员等，各司其职，协同完成复杂任务。例如，协调员负责接收任务并分配给其他智能体，规划员分析任务需求并制定执行策略，研究员负责信息收集和分析，程序员则生成和执行代码。
2.强大的搜索和检索能力
LangManus通过Tavily API实现高效的网络搜索功能，能够快速获取最新信息。同时，它还使用Jina进行神经搜索，支持复杂的数据检索和分析。
3.代码执行与生成
LangManus内置Python执行环境，支持代码生成和运行。用户可以直接在框架中编写和执行代码，完成复杂的编程任务，例如数据分析、自动化脚本等。
4. 任务可视化与监控
LangManus通过工作流程图直观展示任务的执行过程和各智能体的协作关系。此外，它还支持实时监控任务的执行状态，确保任务顺利进行。
5. 灵活的配置
LangManus支持通过`.env`文件进行配置，用户可以根据需要设置语言模型的API密钥、搜索工具的参数等，适应不同的使用场景。
四、应用场景
1. 人力资源
LangManus可以快速分析多份简历，生成候选人排名与评估标准，提高招聘效率。例如，在一家大型企业的招聘过程中，LangManus可以自动筛选简历，根据岗位要求对候选人进行打分和排名，同时生成详细的评估报告，帮助招聘人员快速锁定合适的候选人，节省大量时间和精力。
2. 房产决策
它能够整合社区安全、学区评分、还贷能力等信息，输出个性化购房建议。例如，对于一个准备购房的家庭，LangManus可以根据他们的预算、位置偏好、家庭需求等因素，综合分析不同楼盘的优缺点，提供个性化的购房建议，帮助他们做出更明智的决策。
3. 旅行规划
根据用户预算与偏好，LangManus可以自动预订机票、酒店，生成行程地图。例如，一个计划出国旅游的用户，只需在LangManus中输入旅行时间、预算、目的地偏好等信息，LangManus就可以自动为其预订合适的机票和酒店，并生成详细的行程地图，让旅行规划变得轻松简单。
4. 内容创作
LangManus可以联动AI绘画工具完成图文混排设计方案，支持实时指令修正。例如，在制作一份宣传册时，用户可以通过LangManus生成文字内容，并调用AI绘画工具生成相应的图片，然后进行图文混排设计，过程中还可以根据需要实时修改指令，得到满意的设计方案。
5. 教育开发
它能够根据教学大纲自动生成互动课件与测评题库，支持多语言适配。例如，一位教师可以利用LangManus根据教学大纲快速生成互动课件，包括文字、图片、视频等多种形式的教学内容，同时生成相应的测评题库，用于课堂测试和课后作业，提高教学效率和质量。
五、快速使用
以下是快速上手LangManus的基本步骤：
1. 克隆仓库
git clone https://github.com/langmanus/langmanus.gitcd langmanus
2. 安装依赖
uv sync3. 配置环境
复制`.env.example`文件为`.env`，并根据需要填写API密钥等配置信息。
4. 运行项目
uv run main.py通过以上步骤，你就可以开始使用LangManus进行任务自动化。
5. API 服务器
LangManus 提供基于 FastAPI 的 API 服务器，支持流式响应：
# 启动 API 服务器make serve# 或直接运行uv run server.py
API 服务器提供以下端点：
POST /api/chat/stream：用于 LangGraph 调用的聊天端点，流式响应
请求体：
{
“messages”: [{ “role”: “user”, “content”: “在此输入您的查询” }],
“debug”: false
}
返回包含智能体响应的服务器发送事件（SSE）流
六、结语
LangManus作为一款社区驱动的AI自动化框架，凭借其多智能体协作、强大的搜索与检索能力以及灵活的任务管理功能，正在成为AI领域的新宠。它不仅为开发者提供了强大的工具支持，也为AI技术的普及和应用提供了新的思路和方法。希望本文的介绍能够帮助你更好地了解LangManus，并在你的技术探索中发挥重要作用。
GitHub仓库：https://github.com/langmanus/langmanus
（文：小兵的AI视界）