这是我录制的一个视频，主要是描述我理解的 OpenManus 的思维逻辑，通过这个小的思维逻辑的复现，为后面要再分析其他 Agent 的实现做一个准备。
1. 项目概述
OpenManus 是一个基于大语言模型的智能体框架，旨在提供一个无需邀请码的创意实现平台。项目由 MetaGPT 社区的贡献者开发，采用 Python 语言实现。
2. 系统架构
2.1 核心组件
2.1.1 入口层
main.py: 主程序入口，提供命令行交互界面run_flow.py: 开发版本运行入口
2.1.2 应用层 (app/)
agent/: 智能体核心实现，详细设计分析flow/: 多 Agent 实现，详细设计分析prompt/: 提示词模板，详细设计分析tool/: 工具集实现，详细设计分析config.py: 配置管理exceptions.py: 异常处理llm.py: 大语言模型接口封装logger.py: 日志管理schema.py: 数据模型定义
2.1.3 配置层 (config/)
- 使用 TOML 格式的配置文件
- 支持多环境配置
2.2 技术栈
2.2.1 核心依赖
pydantic: 数据验证和序列化openai: OpenAI API 接口fastapi: Web API 框架browser-use: 浏览器自动化playwright: 浏览器控制gymnasium: 强化学习环境
2.2.2 工具链
uv: 包管理工具pre-commit: 代码质量检查loguru: 日志管理
3. 关键特性
3.1 模块化设计
- 智能体、工具、提示词等核心组件解耦
- 支持插件式扩展
3.2 配置灵活
- 支持多种 LLM 模型配置
- 可自定义 API 设置
- 环境变量管理
3.3 异步处理
- 使用
asyncio实现异步操作 - 提高系统并发性能
3.4 错误处理
- 完善的异常处理机制
- 详细的日志记录
4. 工作流程
4.1 初始化流程
- 加载配置文件
- 初始化日志系统
- 设置 LLM 接口
4.2 运行流程
- 接收用户输入
- 通过智能体处理请求
- 调用相应工具执行任务
- 返回处理结果
5. 扩展性设计
5.1 工具扩展
- 支持自定义工具开发
- 工具注册机制
5.2 模型扩展
- 支持多种 LLM 模型接入
- 统一的模型接口
5.3 提示词扩展
- 可自定义提示词模板
- 支持多语言
6. 部署架构
6.1 环境要求
- Python 3.12+
- 支持 conda 和 uv 两种安装方式
- 跨平台支持
6.2 配置管理
- 环境变量配置
- 配置文件管理
- 密钥管理
7. 开发规范
7.1 代码规范
- 使用 pre-commit 进行代码检查
- 遵循 PEP 8 规范
- 类型注解支持
7.2 文档规范
- 中英文文档支持
- 详细的安装和使用说明
- 贡献指南