LangManus – 智能之手，开启 AI 自动化新篇章

LangManus 是一个基于 LangChain 全家桶开发的 AI 自主深度研究系统，其名字来源于 LangChain 和拉丁语中的 Manus（意为手），寓意为 AI 的智能之手，帮助用户完成复杂的研究任务。

核心功能

• 强大的 LLM 集成 ：支持多种语言模型，包括开源模型如通义千问和 OpenAI 的 API 接口。其多层 LLM 系统能够适应不同任务的复杂度，从简单任务到复杂推理分析都能轻松应对。
• 高效的搜索与检索 ：集成 Tavily API 进行网络搜索，使用 Jina 进行神经搜索，并且支持高级内容提取，能够获取最新信息并进行深度分析。
• 灵活的 Python 集成 ：内置 Python REPL，支持 Python 代码执行和分析，并通过 uv 包管理器简化了依赖管理。
• 直观的工作流管理 ：提供工作流程图可视化、任务分配和监控功能。开发者可以在可视化界面中轻松管理任务的执行过程，确保每个环节按计划执行。
• 深度思考模式 ：通过 deep_thinking_mode 标志启用，使用更强大的推理型 LLM，能够进行更深入的分析和推理，从而更好地解决复杂问题。
• 计划前搜索 ：通过 search_before_planning 标志启用，在制定计划前先进行搜索，以获取更多相关信息，从而制定更合理的执行策略。
• 浏览器自动化 ：使用专门的浏览器工具实现网页交互，模拟人类操作进行网页浏览和信息检索，可完成诸如自动登录、填写表单、提取网页数据等任务。
• 流式响应 ：支持实时流式输出 LLM 响应，用户可以及时看到任务执行的中间结果和进展情况。

技术原理

• 分层多智能体系统架构 ：LangManus 采用分层多智能体系统，包含协调员、规划员、研究员、程序员、浏览器、主管、报告员等不同类型的核心智能体。协调员处理用户输入并路由任务至其他智能体；规划员拆解任务并制定执行策略；研究员执行网络搜索与数据收集；程序员生成并调试 Python/bash 代码；浏览器模拟人类操作进行网页交互；主管管理特定领域的智能体团队；报告员生成结构化报告。
• 三级模型架构 ：采用基础模型、推理模型、视觉模型的三级模型架构。基础模型负责处理一般性任务，如文本生成、简单问答等；推理模型专注于需要深度思考和复杂推理的任务；视觉模型处理图像识别、OCR 等视觉相关任务。根据任务的复杂度和类型，选择最适合的模型进行处理，从而提高系统的整体效率和准确性。
• 任务管理与执行 ：通过工作流程图可视化任务的执行过程，实时监控任务状态，并支持流式响应，能及时输出任务执行的中间结果。
• 数据处理与检索 ：集成神经搜索和网络搜索功能，通过 Jina 和 Tavily API 实现高效的数据检索，支持向量化的数据存储和检索，能处理多种类型的外部数据。

支持平台

LangManus 支持在本地进行部署使用，也支持通过 Docker 容器运行，提供了 Web UI，方便用户进行可视化交互操作。

团队介绍

LangManus 是由一群对 AI 技术充满热情的开发者团队打造，他们致力于通过开源的方式，让更多人能够体验到类似 Manus 的强大功能。目前，该项目已得到了 LangChain 作者 Harrison Chase 等专业人士的认可和支持，开源社区活跃，不断有开发者贡献代码和建议，共同推动 LangManus 的发展和进步。

项目资源

官网：https://langmanus.github.io/；

源码：https://github.com/langmanus/langmanus。

业务场景

• 人力资源管理 ：能够快速分析多份简历，生成候选人排名与评估标准，提高招聘效率。
• 房地产决策支持 ：整合社区安全、学区评分、还贷能力等信息，输出个性化购房建议。
• 旅行规划 ：根据用户预算与偏好，自动预订机票、酒店，生成行程地图。
• 内容创作 ：联动 AI 绘画工具完成图文混排设计方案，支持实时指令修正。
• 教育开发 ：根据教学大纲自动生成互动课件与测评题库，支持多语言适配。