LangManus – AI自动化框架，多智能体协同完成复杂任务-爱论文

LangManus是什么

LangManus 是 AI 自动化框架，基于分层多智能体系统设计。包含多种智能体，如协调员、规划员、研究员、程序员等，各司其职，协同完成复杂任务。框架支持多种开源语言模型，如通义千问，兼容 OpenAI API 接口，能根据任务复杂度灵活调用不同层级的模型。 LangManus 具备强大的搜索和检索能力，通过 Tavily API 实现网络搜索，结合 Jina 进行神经搜索，高效提取和分析信息。

LangManus的主要功能

多智能体协作：LangManus 采用分层多智能体系统架构，不同智能体各司其职：协调员（Coordinator）：负责接收任务并分配给其他智能体。规划员（Planner）：分析任务需求，制定执行策略。研究员（Researcher）：负责信息收集和分析，支持网络搜索和数据检索。程序员（Coder）：生成和执行代码，支持复杂的编程任务。汇报员（Reporter）：生成任务执行报告，总结工作流程。网络搜索：通过 Tavily API 实现高效的网络搜索功能，能快速获取最新信息。神经搜索：使用 Jina 实现神经搜索，支持复杂的数据检索和分析。代码执行与生成：LangManus 内置 Python 执行环境，支持代码生成和运行。用户可以直接在框架中编写和执行代码，完成复杂的编程任务，例如数据分析、自动化脚本等。任务可视化：通过工作流程图直观展示任务的执行过程和各智能体的协作关系。任务监控：实时监控任务的执行状态，确保任务顺利进行。API 服务器：LangManus 提供基于 FastAPI 的 API 服务器，支持流式响应。用户可以通过 API 接口将 LangManus 集成到其他系统中，实现更广泛的应用。灵活的配置：LangManus 支持通过 .env 文件进行配置，用户可以根据需要设置语言模型的 API 密钥、搜索工具的参数等，适应不同的使用场景。

LangManus的技术原理

语言模型集成：LangManus 支持多种语言模型，包括开源模型和闭源模型的 API 接口。它可以根据任务的复杂度自动选择合适的语言模型，优化性能和成本。LangManus 通过提示词管理工具将用户输入和其他外部数据转化为适合语言模型的提示词，实现多样化的任务执行。任务管理与执行：LangManus 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。支持流式响应，能实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。

LangManus的项目地址

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

LangManus的应用场景

人力资源：LangManus 可以快速分析多份简历，生成候选人排名与评估标准，提高招聘效率。房产决策：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。