OpenManus 使用教程：构建智能体应用的全流程指南

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OpenManus 使用教程：构建智能体应用的全流程指南

OpenManus 是由 MetaGPT 团队开发的开源智能体框架，支持快速构建基于大语言模型（LLM）的智能应用。本教程将详细解析其安装配置、核心功能及实战应用。

1. 项目概览

核心特性

零门槛接入：无需邀请码，支持主流 LLM（GPT-4o/Claude/Gemini 等）
多模态支持：集成文本、视觉、浏览器自动化能力
模块化设计：灵活配置智能体工作流
强化学习优化：配套训练框架

应用场景

自动化办公流程
智能数据分析
网页自动化操作
多智能体协作系统

2. 环境部署

2.1 硬件要求

组件	最低配置	推荐配置
CPU	4核	8核+
内存	8GB	16GB+
显存	无	4GB+

2.2 快速安装（推荐uv方式）

# 安装超高速包管理器
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
# 创建Python 3.12虚拟环境
uv venv --python 3.12
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate  # Windows
# 安装依赖
uv pip install -r requirements.txt
# 安装浏览器自动化组件（可选）
playwright install chromium

3. 配置管理

3.1 密钥配置

cp config/config.example.toml config/config.toml

编辑 config/config.toml：

[llm]
model = "gpt-4o"         # 支持 gpt-4-turpo/claude-3-opus 等
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-xxxxxx"    # 替换真实密钥
temperature = 0.3        # 控制生成随机性
[llm.vision]            # 多模态配置
model = "gpt-4-vision-preview"

3.2 多服务支持

[services.ppio]        # 示例：PPIO云服务
api_base = "https://api.ppio.ai/v1"
api_key = "ppio-xxxxxx"

4. 核心功能实战

4.1 基础文本交互

# main.py 基础使用示例
from core.engine import OpenManusEngine
engine = OpenManusEngine()
response = engine.execute("生成Python快速排序代码，要求添加中文注释")
print(response.content)

4.2 网页自动化操作

# 浏览器控制示例
def web_task():
    return """
    任务步骤：
    1. 访问 https://news.baidu.com
    2. 截取首屏截图
    3. 分析今日热点新闻趋势
    """
result = engine.execute(web_task(), enable_browser=True)
result.save_screenshot("news.png")

4.3 多智能体协作

# run_flow.py 多智能体模式
from multi_agent import ResearchTeam
team = ResearchTeam(
    roles=["数据分析师", "市场研究员", "技术顾问"],
    topic="新能源汽车市场趋势分析"
)
report = team.generate_report()

5. 高级功能开发

5.1 自定义工具开发

# custom_tools/weather.py
from core.tools import BaseTool
class WeatherTool(BaseTool):
    name = "天气查询"
    description = "获取指定城市天气信息"
    def execute(self, city: str):
        import requests
        res = requests.get(f"https://api.weather.com/v3?city={city}")
        return res.json()
# 注册工具
OpenManusEngine.register_tool(WeatherTool())

5.2 记忆增强配置

# 启用长期记忆存储
engine.configure(
    memory_type="chromadb",
    memory_config={"path": "./memory"}
)
# 进行多轮对话
history = []
while True:
    query = input("用户输入: ")
    response = engine.execute(query, chat_history=history)
    history.append((query, response.content))

6. 性能优化技巧

6.1 批处理加速

# 批量处理任务
tasks = [
    "总结arXiv:2305.12345论文要点",
    "翻译'Hello World'为法语",
    "生成猫的ASCII艺术"
]
results = engine.batch_execute(tasks)

6.2 缓存机制

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=100)
def cached_query(prompt: str):
    return engine.execute(prompt)

6.3 分布式部署

# 启动API服务
uvicorn api_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000
# 客户端调用
import requests
response = requests.post("http://localhost:8000/execute", json={
    "prompt": "解释量子纠缠原理"
})

7. 常见问题排查

Q1：依赖安装失败

症状：uv pip install 报错

方案：

export UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
uv pip install -r requirements.txt -v

Q2：浏览器自动化异常

症状：Playwright 无法启动

修复：

playwright install
playwright install-deps

Q3：API响应缓慢

优化策略：

engine.configure(
    llm_params={"max_tokens": 512},
    timeout=30
)

8. 生态整合

8.1 接入LangChain

from langchain.agents import AgentExecutor
from core.integrations import OpenManusToolkit
tools = OpenManusToolkit().get_tools()
agent = AgentExecutor.from_agent_and_tools(
    agent=initialize_agent(),
    tools=tools
)

8.2 可视化监控

# 启用监控面板
engine.enable_monitoring(
    prometheus_port=9090,
    grafana_config="./monitoring/grafana.ini"
)

9. 项目资源

官方文档：OpenManus Wiki
社区支持：Discord 频道
在线体验：Hugging Face Demo
进阶教程：OpenManus-RL

最佳实践提示：

使用 temperature=0.2 保证技术文档生成的稳定性
复杂任务建议拆分为 [思考]->[行动]->[验证] 三步流程