OpenManus 项目说明文档

OpenManus 项目说明文档

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项目简介

OpenManus 是一个开源的智能体(Agent)项目,它的目标是让用户无需邀请码就能实现各种创意想法。该项目由 MetaGPT 团队的成员在短短 3 小时内完成开发,提供了一个简洁而强大的智能体实现方案。

核心特点

  1. 开源免费:无需邀请码即可使用
  2. 简单易用:提供简洁的命令行界面
  3. 灵活配置:支持多种 LLM 模型配置
  4. 功能强大:支持多种智能交互能力

技术架构

项目主要包含以下核心组件:

  • main.py: 主程序入口,提供命令行交互界面
  • app/agent/manus.py: Manus 智能体的核心实现
  • config/: 配置文件目录,包含 LLM API 配置
  • assets/: 资源文件目录
  • run_flow.py: 开发版本的运行入口

主要依赖

项目使用了多个重要的 Python 包:

  • openai: LLM API 调用
  • pydantic: 数据验证
  • loguru: 日志管理
  • browser-use: 浏览器交互
  • playwright: Web 自动化
  • gymnasium: 强化学习环境

安装步骤

  1. 创建并激活 conda 环境:
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
  1. 克隆项目:
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt

配置说明

使用前需要配置 LLM API:

  1. 复制配置模板:
cp config/config.example.toml config/config.toml
  1. config/config.toml 中配置:
  • LLM 模型类型
  • API 密钥
  • 基础 URL
  • 其他参数(如 max_tokens, temperature 等)

使用方法

  1. 基础版本运行:
python main.py
  1. 开发版本运行:
python run_flow.py

未来发展

项目计划实现的功能:

  • 优化规划系统
  • 实时演示功能
  • 运行回放功能
  • 强化学习模型微调
  • 性能基准测试

社区支持

  • 项目提供 Discord 和飞书交流群支持
  • 欢迎通过 Issues 和 Pull Requests 参与贡献
  • 可以通过邮件联系团队:mannaandpoem@gmail.com

许可证

项目包含 LICENSE 文件,具体使用许可请参考该文件。

这个项目展现了很好的潜力,特别适合想要探索和实验 AI 智能体开发的开发者。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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