高效地收集、处理和分析数据应该是每一个人都非常渴望的。
不知道你们有没有感觉到，想查点资料是真费劲。
虽然现在有AI搜索，但远远还不够。
今天看到一个不错的开源项目LangManus，上周刚开源的，已经2500星了。
更准确的来说，是3天涨了2000多星。
当然，LangManus可不只是能帮我们查查资料总结下信息这么简单。
LangManus和普通的AI搜索相比有非常显著的区别，它不仅仅是搜索工具，还是一个综合性的AI自动化框架。
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项目简介
LangManus 是一个AI自动化框架，结合大语言模型和工具用于网络搜索、爬取和 Python 代码执行。它具有多层次 LLM 集成、搜索功能和任务管理等核心特性。
适用于学术研究和数据分析场景。
DEMO
任务：计算DeepSeek R1对HuggingFace的影响力指数。该指数可以通过考虑关注者、下载量和点赞量等因素的加权和来设计。
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使用搜索工具定位 HuggingFace 项目页面。 -
提取相关指标，如关注者、下载量和点赞。 -
使用内置 Python 环境计算影响指数。
架构设计
LangManus 采用分层多代理系统，核心架构包括多个代理角色。
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协调者（Coordinator）：处理初始交互并路由任务。
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规划者（Planner）：分析任务并创建执行策略。
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监督者（Supervisor）：监督和管理其他代理的执行。
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研究者（Researcher）：负责信息收集和分析，使用 Tavily 搜索和网络爬取。
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编码者（Coder）：处理 Python 和 Bash 脚本生成及修改。
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浏览器（Browser）：执行网络浏览、信息检索等操作。
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报告者（Reporter）：生成报告和总结工作流结果。
这种架构设计可以确保任务高效分发，适合复杂自动化场景。
功能特点
· LLM 集成：支持多种语言模型，包括开源模型如 Qwen，提供 OpenAI 兼容 API 接口，采用多层次 LLM 系统，适合处理不同复杂度的任务。
· 搜索与检索：通过 Tavily API 和 Jina 神经搜索进行网络搜索和高级内容提取，确保高效获取相关信息。
· Python 集成：内置 Python REPL 和代码执行环境，使用 uv 包管理器，简化开发流程，方便运行脚本和管理依赖。
· 工作流管理：提供工作流图可视化、多代理协调和任务监控，增强复杂任务的管理能力。
项目链接
https://github.com/langmanus/langmanus
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（文：开源AI项目落地）