OpenManus 是一个开源的多智能体协作平台，旨在实现与 Manus 类似的功能，并支持本地部署。其底层架构基于多种大型语言模型（LLM），中间层通过多智能体协作机制将任务分解为可执行的子任务，执行层则调用各类 API 接口完成具体操作。OpenManus 无缝集成了包括 Claude 3.5 和 Qwen VL Plus 在内的多个顶级大模型。

一、技术架构

1. 模块化设计：
   OpenManus 采用高度模块化的架构，支持可插拔的 Tools（工具）和 System Prompts（系统指令）。这种设计便于快速扩展功能模块，例如，用户可以自定义添加浏览器自动化或数据分析工具，以满足不同任务需求。
   2.基于 LLM 的规划系统：
   核心规划系统基于大型语言模型（LLM），默认支持 OpenAI 的 GPT-4o，用户也可通过配置文件切换至其他模型，如 Claude 3.5 或 Qwen VL Plus。采用 ReAct（推理与行动）框架，将复杂任务分解为可执行的子步骤，例如“信息收集 → 分析 → 报告生成”，并通过动态协调工具调用来实现任务的高效执行。
   3.多智能体协作：
   基于 MetaGPT 框架，主代理扮演“项目经理”角色，负责需求解析与任务分配，支持多模态输入。规划代理将复杂任务拆解为可执行的子任务，工具调用代理则集成了一系列工具链，包括浏览器自动化、Python 代码执行器、文件管理系统等，支持跨平台操作。各智能体之间相互协作，共同完成复杂任务。
   4.实时反馈机制：
   在命令行界面中实时展示智能体的思考过程，如任务分解逻辑、工具调用步骤等，并通过日志文件记录完整执行路径，增强了透明度和可调试性。用户可以实时监控系统的决策过程和执行状态，通过日志、进度条、文件通知等方式直观展示 LLM 思维链的过程，从而增加对 AI 行为的理解和信任，便于即时干预和调整，确保任务顺利完成。
   5.功能丰富：
   内置 Python 代码执行模块，支持代码生成、执行和实时调试；提供各种文件处理操作，包括文档生成、内容解析和数据整理；通过内置的网络搜索工具和浏览器自动化模块，可检索、收集和分析网络信息，满足代码撰写、信息检索、文件管理、网络浏览和数据处理等多种任务需求。

二、主代理需求解析

OpenManus 的主代理在任务中基于 ReAct（推理与行动）框架进行需求解析，具体流程如下：

1. 接收用户需求：
   主代理首先接收用户输入的任务指令，例如“帮我整理一份周计划”或“分析 Karpathy 网站的 SEO 问题”。
   2.基于提示模板生成推理：
   主代理利用提示系统中的专门提示模板，结合用户需求生成初步推理。提示模板引导主代理对需求进行初步理解和分析，确定任务的大致方向和关键信息。
   3.调用 LLM 进行深入解析：
   主代理通过集成的大型语言模型（如 GPT-4o、Claude 3.5 等）进一步解析需求。将用户需求和生成的推理作为输入传递给 LLM，LLM 基于其预训练的知识和强大的语言理解能力，对需求进行深入分析，提取关键概念、判断任务类型、识别潜在约束条件等。例如，对于“分析 Karpathy 网站的 SEO 问题”的需求，LLM 会理解到需要对指定网站进行搜索引擎优化方面的分析，涉及网页结构、关键词、链接等多个要素。
   4.分解任务为子步骤：
   根据 LLM 的分析结果，主代理将复杂的任务分解为一系列可执行的子步骤。例如，“生成周计划”的任务可能被分解为确定任务类别、设定优先级、生成具体日程安排等子步骤；“分析 Karpathy 网站的 SEO 问题”可能被分解为访问网站、提取 Meta 标签、检测技术缺陷、分析关键词密度等子步骤。
   5.确定工具调用方案：
   主代理根据子步骤的需求，确定需要调用的工具。
   6.分配子任务给规划代理：
   主代理将分解后的子步骤分配给规划代理。规划代理负责进一步细化每个子步骤的具体执行计划，并确保各个子步骤之间的协调和衔接。例如，在“生成周计划”的任务中，规划代理会根据主代理提供的任务类别和优先级，制定详细的日程安排；而在“分析 Karpathy 网站的 SEO 问题”任务中，规划代理则会确定具体的检测步骤和顺序。
   7.工具调用代理执行具体操作：
   工具调用代理接收规划代理的指令，调用相应的工具来执行具体的子任务。例如，对于“访问网站”这一子步骤，工具调用代理会使用浏览器自动化工具（如 Selenium）来打开指定的网页；对于“提取 Meta 标签”这一子步骤，工具调用代理会使用 HTML 解析库（如 BeautifulSoup）来提取相关标签信息。在代码生成和执行方面，工具调用代理会利用内置的 Python 代码执行模块来生成并运行所需的脚本。
   8.实时反馈与监控：
   在整个任务执行过程中，OpenManus 通过实时反馈机制向用户提供透明度。用户可以在命令行界面中看到智能体的思考过程、任务分解逻辑以及工具调用步骤。此外，系统还会生成详细的日志文件，记录每一步的执行路径和结果。这种实时反馈机制不仅增强了系统的可调试性，还使用户能够更好地理解和信任 AI 的行为。用户可以根据反馈进行即时干预和调整，确保任务按预期顺利完成。
   9.结果汇总与报告生成：
   当所有子任务完成后，主代理会收集各个子任务的结果，并进行汇总。对于“生成周计划”的任务，主代理会整合所有日程安排，生成一份完整的周计划文档；对于“分析 Karpathy 网站的 SEO 问题”的任务，主代理会整理所有的检测结果，生成一份详细的 SEO 分析报告。这些最终结果可以通过多种方式呈现，如文本文件、图表或可视化报告，以便用户更直观地理解任务成果。
   10.用户确认与优化：
   最后，主代理将生成的结果提交给用户进行确认。用户可以审查任务结果，并提供反馈意见。如果用户对某些部分不满意或有新的需求，可以提出修改建议。主代理会根据用户的反馈重新调整任务计划，再次执行必要的子任务，直至满足用户的需求。这种迭代优化过程确保了任务的高质量完成，并且能够不断改进系统的性能和用户体验。

三、不足之处

1.性能方面
稳定性待提升：其复刻的Manus被用户反馈任务常因服务器负载过高中断，复杂任务需多次重试，甚至出现长时间“思考”仍无法完成任务的情况。虽然OpenManus在架构和功能上进行了改进，但作为基于类似技术架构的开源项目，可能也会面临稳定性方面的挑战，尤其是在处理复杂或高负载任务时。
速度不够快：有体验者称OpenManus生成速度不快，在实际应用中，无论是处理简单任务还是复杂任务，较长的响应时间可能会影响用户体验，降低工作效率，特别是对于那些对时间要求较高的任务场景。
2.技术方面
底层技术依赖：OpenManus大量使用了LangChain、AutoGPT等开源框架，其核心技术并非完全自主创新，在一定程度上依赖于现有技术栈，这可能会限制其技术的独特性和竞争力，也可能面临技术版权和兼容性等方面的潜在问题。
场景局限性：Manus在真实场景中遭遇反爬机制、付费墙时成功率骤降，OpenManus虽然可能在设计上有所改进，但在面对各种复杂的实际应用场景时，仍然可能会受到类似因素的影响，导致任务执行失败或效果不佳。
3.成本方面：据推测，类似Manus的产品单次任务成本较高，OpenManus若要实现商业化或大规模应用，可能也需要考虑如何在保证性能的前提下降低成本，以提高产品的性价比和市场竞争力。

四、应用场景

1.自动化办公：可以生成周计划、整理会议纪要，还能自动化处理Excel数据，例如进行数据统计、分析和可视化等，提高办公效率，减少重复性工作。
2.开发者辅助：帮助开发者快速生成代码片段，比如根据需求生成特定功能的Python、Java等代码；还能用于调试程序，找出代码中的错误和问题；以及规划项目架构，为项目的整体设计提供思路和方案。
3.教育与研究：在教育领域，可辅助编程学习，为学生提供代码示例和解释；生成教学材料，如教案、练习题等；在学术研究中，能自动整理学术文献，帮助研究者快速获取和分析相关资料。
4.企业级工具：企业可以定制数据分析工具，对业务数据进行深入分析，为决策提供支持；构建客户支持系统，自动回答客户常见问题，提高客户服务效率；还能用于SEO优化报告生成，帮助企业提升网站在搜索引擎中的排名。
5.创意实现：根据用户描述生成美观的HTML页面，实现网页设计的快速原型制作；或对网站进行深度技术分析，如SEO审核，提出优化建议，帮助网站提高流量和曝光度。