最近，AI圈子里有个词儿特别火——Agent（智能体）。随着大模型在推理与生成上的能力不断提升，Agent技术也迎来了它的“高光时刻”。特别是3月初，Manus展示的多智能体Demo，直接让整个行业沸腾了。紧接着，国内的DeepWisdom MetaGPT团队和CAMEL AI团队也迅速跟进，开源了OpenManus和OWL，瞬间在社交媒体和GitHub上掀起了一股多智能体技术的热潮。

今天，我们就来聊聊这个开源项目OpenManus，看看它到底有什么魔力，能在短短几天内收获过万Star。

3小时上线初版

OpenManus的研发团队在1小时内实现了核心功能，3小时内上线了初版本。我觉得这种高效并非偶然，而是源于团队在多智能体框架上的长期技术积累，以及系统内部设计的高度抽象和可组合性。

OpenManus的核心设计思路非常清晰：极简、可插拔、工具驱动。它通过Prompt（提示词）和Tools（工具）的组合，快速“拼装”出新的Agent，赋予其处理不同类型任务的能力。这种设计不仅降低了开发门槛，还让Agent的定制变得异常灵活。

设计理念

OpenManus本质上是一个多智能体系统（Multi-Agent System）。与单一大模型的“大而全”不同，多智能体系统通过“规划—执行—反馈”的循环，逐步解决复杂的现实问题。它的设计思路可以概括为以下几点：

1.极简可插拔框架
OpenManus的核心是一个精简的Agent框架，强调模块化和可扩展性。通过Prompt和Tools的自由组合，开发者可以快速定义Agent的行为逻辑和功能。比如，Prompt决定了Agent的思考方式，而Tools则提供了具体的行动能力（如代码执行、搜索、文件操作等）。

2.工具驱动的ReAct Agent
OpenManus基于ReAct（Reason + Act）模式，以工具为核心驱动Agent的行动。Prompt引导Agent的推理和逻辑，而Tools则赋予Agent行动能力。这种设计让Agent不仅能“想”，还能“做”。

3.规划能力处理复杂任务
OpenManus延续了Manus的多智能体规划优势，通过PlanningTool对用户需求进行高层规划。它将复杂任务分解为线性的子任务计划，显著提升了任务的成功率。这种“先规划，后执行”的思路，在处理长链任务时尤为有效。

4.动态Agent分配与工具调度
当一个任务被拆解为多个子任务后，系统会根据任务类型，动态分配给预先定义或适配的Agent。这种“临时分配 + 工具协作”的机制，最大化利用了多模型、多工具的组合优势，提高了系统的灵活性和效率。

工作流程

OpenManus的运行流程非常清晰，可以概括为以下几个步骤：

1.用户需求输入
用户在前端或命令行中输入复杂需求，比如“写一段代码并自动部署到服务器上”。

2.PlanningTool规划
系统调用PlanningTool，对需求进行分析与分解，形成一个线性结构的任务序列。比如，将需求拆解为“分析需求→编写代码→测试修复→部署验证”。

3.任务分配与执行
系统根据任务类型，动态分配给最合适的Agent。每个Agent采用ReAct循环与Tools交互，完成子任务。

4.结果汇总与状态更新
子任务执行完毕后，系统会将结果进行总结与压缩，存入共享内存。如果任务顺利完成，进入下一子任务；如果失败，系统会进行自动调试或重新规划。

5.整体产出
所有子任务执行完毕后，系统对整体结果进行汇总并返回给用户。

架构

OpenManus的工程结构非常简洁，截止到目前核心仅包含约30个文件，依赖库也相对简单（如pydantic、openai、playwright等）。它的架构由四个主要模块构成：

1.核心多智能体框架（Agent）
采用清晰的继承层次，自底向上逐步增强功能。从BaseAgent到ReActAgent，再到ToolCallAgent，最后到Manus，每一层都通过定制Prompt和Tools赋予Agent不同的能力。

2.工具层（Tools）
工具模块是OpenManus的行动基础，包括Python执行、网络搜索、文件读写、任务规划等。每个工具都继承自BaseTool，具有高度的可扩展性。

3.提示词模块（Prompt）
Prompt模块包含了各种Agent使用的指令模板，定义了Agent的行为逻辑和思考方式。

4.执行流程模块（Flow）
Flow模块负责任务的高层编排和执行流程管理，确保任务按计划逐步完成。

不同模型实测效果

通过测试，我发现不同模型在OpenManus的使用效果差异明显：

踩坑记录

1. google_search 无法调用

⚠️ Tool 'google_search' encountered a problem: HTTPSConnectionPool(host='www.google.com', port=443): Max retries exceeded with url: /search?q=Google+homepage&num=12&hl=en&start=0&safe=active (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x0000020960CF1520>, 'Connection to www.google.com timed out. (connect timeout=5)'))

解决方式：

1.科学上网全局代理，或者切换稳定的谷歌代理站点

2.已经有issue提供了pr, 支持将google search替换成baidu搜索

2. 缺少浏览器组件

Error: Browser action 'navigate' failed: BrowserType.launch: Executable doesn't exist at C:\Users\admin\AppData\Local\ms-playwright\chromium-1148\chrome-win\chrome.exe
╔════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ Looks like Playwright was just installed or updated.       ║
║ Please run the following command to download new browsers: ║
║                                                            ║
║     playwright install                                     ║
║                                                            ║
║ <3 Playwright Team                                         ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════╝

需要先下载浏览器组件

python -m playwright install chromium

pip install playwright

如果依然安装失败，可以尝试：

pip install --no-deps -r requirements.txt
# 对于playwright，我使用这个方法成功解决了问题 
pip install playwright==1.40.0 --no-build-isolation 
playwright install chromium
# 如果仍然遇到问题，尝试手动安装核心依赖
pip install pydantic==2.5.2 langchain==0.1.6 beautifulsoup4==4.12.3

3. conda环境

我用的版本是python3.10，没有使用python3.12, 没有出现一些issue中提到的conda环境问题

总结

当面对高度复杂、逻辑交织的任务时，OpenManus 的任务规划能力有时会显得力有不逮。以涉及多部门协同、多环节衔接的大型项目为例，系统在梳理任务优先级和优化执行顺序时，可能会出现偏差，从而导致任务执行过程中出现资源浪费、进度延误等问题，影响整体效率。

此外，在实际测试中，OpenManus 偶尔会在任务执行过程中出现卡顿或报错，尤其是在多任务并行且负载较高的情况下，这种现象更为突出。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】