LangManus

LangManus – AI自动化框架，多智能体协同完成复杂任务

LangManus是什么

LangManus 是一款先进的 AI 自动化框架，采用分层多智能体系统设计。框架内包含多种专业智能体，如协调员、规划员、研究员、程序员等，彼此协作以高效完成复杂任务。LangManus 兼容多种开源语言模型，如通义千问，并可通过 OpenAI API 接口灵活调用不同层级的模型，以适应任务的复杂性。此外，LangManus 具备强大的信息搜索与检索能力，借助 Tavily API 进行网络搜索，并结合 Jina 实现神经搜索，从而高效提取和分析信息。

LangManus的主要功能

• 智能体协作：LangManus 基于分层多智能体系统架构，各智能体具备明确的角色与功能：
  • 协调员（Coordinator）：负责接收和分配任务给其他智能体。
  • 规划员（Planner）：分析任务需求并制定执行策略。
  • 研究员（Researcher）：负责信息收集及分析，支持网络搜索与数据检索。
  • 程序员（Coder）：生成并执行代码，处理复杂的编程任务。
  • 汇报员（Reporter）：负责生成执行报告，并总结任务进展。
• 高效网络搜索：通过 Tavily API 实现快速的网络搜索，能够迅速获取最新的信息。
• 神经搜索功能：利用 Jina 实现神经搜索，支持复杂的数据检索与分析。
• 代码生成与执行：LangManus 内置 Python 执行环境，支持用户直接编写和运行代码，完成如数据分析和自动化脚本等复杂编程任务。
• 任务可视化：通过工作流程图直观展示任务执行过程及各智能体之间的协作关系。
• 实时任务监控：提供实时监控任务执行状态的功能，确保任务顺利进行。
• API 服务器：LangManus 提供基于 FastAPI 的 API 服务，支持流式响应，便于用户将其集成到其他系统中，拓展应用场景。
• 灵活配置：用户可通过 .env 文件进行配置，定制语言模型的 API 密钥、搜索工具参数等，以适应不同使用需求。

LangManus的技术原理

• 语言模型集成：LangManus 支持多种语言模型，包括开源和闭源的 API 接口，能够根据任务复杂性自动选择合适的语言模型，从而优化性能与成本。通过提示词管理工具，LangManus 将用户输入及外部数据转化为适合语言模型的提示词，支持多样化的任务执行。
• 任务管理与执行：框架通过工作流程图可视化任务执行过程，实时监控任务状态，并支持流式响应，能够及时输出任务执行的中间结果。
• 数据处理与检索：LangManus 集成了神经搜索与网络搜索功能，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与检索，能够处理多种外部数据类型。

LangManus的项目地址

• Github仓库：https://github.com/langmanus/langmanus

LangManus的应用场景

• 人力资源管理：LangManus 能够快速分析多份简历，生成候选人排名与评估标准，从而提高招聘效率。
• 房地产决策支持：整合社区安全、学区评分和还贷能力等信息，为用户提供个性化的购房建议。
• 旅行规划：根据用户的预算与偏好，自动进行机票与酒店预订，生成详细的行程安排。
• 内容创作：与 AI 绘画工具联动，完成图文混排设计方案，并支持实时指令修正。
• 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。

常见问题

• LangManus 如何处理复杂任务？：通过分层多智能体系统，各智能体根据任务需求分工合作，确保高效完成复杂任务。
• 是否支持自定义语言模型？：是的，LangManus 支持多种开源和闭源语言模型，用户可以根据需要配置并使用。
• 如何集成 LangManus 到其他系统？：用户可以通过提供的 FastAPI 接口，将 LangManus 集成到其他应用系统中，实现更广泛的应用。