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LangManus社區驅動的AI自動化框架

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LangManus是一個社區驅動的人工智慧自動化框架，旨在將語言模型與網絡搜索、爬蟲和Python代碼執行等專業工具相結合，以自動化複雜任務。(langmanus/README_zh.MD at main · Darwin-lfl. - GitHub)

項目居間

LangManus建立在開源社區的優秀工作之上，目標是將語言模型與專業工具相結合來處理網絡搜索、爬行和Python代碼執行等任務。(langmanus/README_zh.MD at main · Darwin-lfl. - GitHub)

該項目採用多代理系統架構，主要包括以下角色：

  1. 協調員（協調員）：處理初始交互並分配任務。
  2. 規劃師：分析任務並制定執行策略。
  3. 主管（主管）：監督和管理其他代理人的執行。
  4. 研究員：收集和分析信息。
  5. 解碼器：負責代碼生成和修改。
  6. 瀏覽器：執行網頁瀏覽和信息檢索。
  7. 記者（記者）：生成工作流程結果的報告和摘要。(Darwin-lfl/langmanus - GitHub, 預提交- Darwin-lfl/langmanus - GitHub)

🚀主要功能

  • 語言模型集成：支持開源模型（例如Qwen）和OpenAI兼容的API接口，適合不同複雜性的任務。
  • 搜索和信息檢索：網絡搜索通過Tavily API進行，神經搜索通過Jina實現，以及高級內容提取功能。
  • Python集成：內置Python REPL，支持代碼執行環境，通過uv進行包管理。(Darwin-lfl/langmanus - GitHub)

榜樣示範

一個示例任務是計算DeepSeek R1模型對HuggingFace的影響指數。LangManus的自動化流程包括：（langmanus/README.md at main - GitHub)

  1. 在線搜索有關「DeepSeek R1」和「HuggingFace」的最新信息。
  2. 使用Chromium實例訪問HuggingFace官方網站，檢索「DeepSeek R1」的最新數據，例如關注者、點讚和下載量。
  3. 通過搜尋引擎和網絡抓取查找公式來計算模型的影響力。
  4. 使用Python根據收集的數據計算影響力指數。
  5. 向用戶呈現全面的報告。(langmanus/README.md at main - GitHub)

快速開始

要快速啟動項目，請遵循以下步驟：（langmanus/README.md at main - GitHub)

#克隆倉庫
git克隆https://github.com/langmanus/langmanus.git
CD蘭馬努斯

#安裝依賴項，uv將處理Python解釋器和虛擬環境的創建
紫外線同步

#安裝Playwright默認使用Chromium進行瀏覽器操作
uv運行劇作家安裝

#配置環境
cp .env.example .env
#編輯. dev文件並添加您的API密鑰

#運行項目
uv運行main.py

Web界面

LangManus提供了一個Web UI，允許用戶通過圖形界面與系統交互、提交任務和查看結果。

開源協議

該項目使用麻省理工學院許可證，歡迎社區成員貢獻代碼、改進文檔或添加新功能。

欲了解更多信息或貢獻，請訪問項目主頁：（Darwin-lfl/langmanus - GitHub)。

Github：https://github.com/Darwin-lfl/langmanus

輸油管：

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