OpenManus架构解析

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往期推荐:

1. OpenManus架构解析
2. OpenManus代码详解(一):app/agent
3. OpenManus代码详解(二):app/flow
4. OpenManus代码详解(三):app/tool
5. OpenManus代码详解(四):app/schema.py
6. OpenManus代码详解(五):app/tool/planning.py
7. OpenManus代码详解(六):代码调用流程

官方地址:https://github.com/mannaandpoem/OpenManus


1.目录结构

OpenManus/
├── app/                    # 核心应用代码
│   ├── agent/             # 智能体相关实现
│   ├── flow/              # 工作流程实现
│   ├── prompt/            # 提示词模板
│   ├── tool/              # 工具集实现
│   ├── llm.py            # LLM 集成实现
│   ├── config.py         # 配置管理
│   └── schema.py         # 数据模型定义
├── config/                # 配置文件目录
├── static/                # 静态资源文件
├── templates/             # 模板文件
├── examples/              # 示例代码
└── logs/                  # 日志文件

2. 主要组件

a. Web 服务层

  • 使用 FastAPI 框架提供 RESTful API
  • 支持 CORS 跨域请求
  • 提供 WebSocket/SSE 实时通信功能
  • 集成 Jinja2 模板引擎

b. 任务管理系统

  • TaskManager 类负责管理任务的生命周期
  • 支持任务的创建、更新、完成和失败处理
  • 实现了异步任务处理机制

c. LLM 集成

  • 支持配置不同的 LLM 模型(如 GPT-4)
  • 通过 config.toml 进行 API 配置
  • 支持视觉模型配置

d. 工具系统

  • 位于 app/tool 目录
  • 提供各种工具供智能体使用
  • 可扩展的工具集架构

e. 智能体系统

  • 位于 app/agent 目录
  • 实现智能体的核心逻辑
  • 支持思考(think)和行动(action)机制

3. 核心组件功能

a. 智能体系统 (agent/)

  • base.py: 定义了基础智能体类 BaseAgent
    ○ 状态管理:使用 AgentState 枚举管理智能体状态
    ○ 内存系统:通过 Memory 类管理对话历史
    ○ 执行控制:实现了 run() 和 step() 方法控制执行流程
    ○ 最大步数限制和重复检测机制

  • 专门化智能体实现:
    ○ manus.py: Manus 特定实现
    ○ planning.py: 规划型智能体
    ○ react.py: ReAct 模式智能体
    ○ swe.py: 软件工程师智能体
    ○ toolcall.py: 工具调用智能体

b. 工具系统 (tool/)

  • base.py: 定义了基础工具类 BaseTool 和结果类 ToolResult
    ○ 统一的工具接口:execute() 方法
    ○ 参数化配置:支持工具描述和参数定义
    ○ 结果处理:标准化的工具执行结果处理

  • 具体工具实现:
    ○ bash.py: 命令行工具
    ○ browser_use_tool.py: 浏览器操作工具
    ○ create_chat_completion.py: LLM 对话工具
    ○ file_saver.py: 文件保存工具
    ○ google_search.py: 搜索工具
    ○ planning.py: 规划工具
    ○ python_execute.py: Python 代码执行工具
    ○ str_replace_editor.py: 文本编辑工具

4. 执行流程

4.1. 初始化阶段

  1. 加载配置(config.py)
  2. 初始化 LLM 连接(llm.py)
  3. 创建智能体实例(agent/)
  4. 准备工具集(tool/)

4.2. 运行阶段

  1. 用户输入处理
  2. 智能体状态更新
  3. 执行步骤(step):
    ○ 思考(Think)
    ○ 选择工具(Tool Selection)
    ○ 执行工具(Tool Execution)
    ○ 更新记忆(Memory Update)
  4. 检查终止条件
  5. 返回结果

4.3. 工具调用流程

  1. 工具选择:基于当前任务选择合适的工具
  2. 参数准备:根据工具定义准备参数
  3. 执行调用:通过 execute() 方法执行工具
  4. 结果处理:处理 ToolResult 并更新智能体状态

5.关键特性

5.1. 状态管理

  • 使用上下文管理器 state_context 管理状态转换
  • 支持 IDLE、THINKING、EXECUTING 等状态
  • 实现状态检查和异常处理

5.2. 内存系统

  • 支持多种消息类型:user、system、assistant、tool
  • 实现消息历史管理
  • 支持记忆检索和更新

5.3. 工具抽象

  • 统一的工具接口
  • 可扩展的工具系统
  • 标准化的结果处理
  • 支持同步和异步操作

5.4. 错误处理

  • 工具执行错误处理
  • 状态异常检测
  • 重复操作检测
  • 最大步数限制

5.5. 扩展性设计

  • 模块化的智能体系统
  • 可插拔的工具系统
  • 灵活的配置管理
  • 标准化的接口定义

这个系统采用了现代化的 Python 异步编程模式,使用 Pydantic 进行数据验证,实现了一个灵活且可扩展的智能体框架。系统的核心是智能体和工具的交互,通过状态管理和内存系统来协调整个执行流程。

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