LangManus：AI自动化与多智能体系统框架

你平时有没有那种“要做个自动化项目却总要自己拼命拼凑工具”的经历？我就经常会遇到这种情况。明明只是一个任务流程拆解+执行的过程，结果得自己写调度器、写脚本、集成浏览器、爬虫、还得能跑 Python——光准备环境就烦死人了。所以当我第一次接触到 LangManus 的时候，感觉真的就是“这才是我想要的那种自动化框架”。

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LangManus 是一个由社区驱动的开源项目，专门为 AI 多任务自动化而生。它不是一个“只能做一件事”的单一工具，而是一个支持 多智能体协作 的完整工作流系统。这种架构真的蛮像人类的团队合作，每个 Agent 各司其职，有协调员、研究员、程序员、浏览器、监督员……任务一发布，整个系统就像小工厂一样全自动转起来了，特别有意思。

最让我惊喜的是它的灵活性。LangManus 整合了大型语言模型（可以是 OpenAI、通义千问、Qwen 等）、网页搜索（Tavily）、爬虫（Jina）、Python 代码执行等多个模块。你不用到处装插件折腾一堆 API，所有的东西它都打包好了，拿来就能用。像我要跑一个自动化的数据抓取+分析任务，直接就能在它的 Python 执行环境里写代码，还可以控制浏览器去点网页、爬页面，真的很方便。

LangManus 里面有个很好玩的设计就是“多智能体协同系统”。它分了几个角色：

Coordinator（协调员）：入口点，主要负责分发任务
Planner（规划员）：根据任务来定策略
Supervisor（主管）：盯着整个过程，谁没干活一目了然
Researcher（研究员）：用搜索工具、网络爬虫去收集数据
Coder（程序员）：用 Python 编程解决任务
Browser（浏览器）：像人一样点网页、爬内容
Reporter（汇报员）：任务结束会自动生成报告

这种设计思路简直太贴合“人类解决复杂任务”的逻辑了，尤其适合搞多步骤的科研任务、数据分析项目，甚至是多轮交互问题求解。

它的任务执行方式我觉得也特别理性——比如我想让它计算一个模型在 HuggingFace 上的“影响力指数”，我就可以设定步骤让 Browser 去 HuggingFace 搜索并爬取数据、让 Researcher 找到“影响力算法公式”、让 Coder 编写 Python 脚本进行计算、最后让 Reporter 总结结果。全流程自动搞定，我连手都不用动。

说实话，现在很多 AI 工具都挺强的，但 LangManus 是我少数见到的可以把 “工具链+任务分解+智能体协作” 这些东西真正融合起来的一个系统。它不像某些框架那样功能很“散”，而是能把一个真实问题用模块化+自动执行的方式完全跑通。你不用去写一大堆 glue code，把不同服务粘在一起，也不用为了解决一个小任务花三天配置环境，LangManus 给你打好了地基。

还有一个我觉得挺重要的点——LangManus 是开源的，而且还是 MIT 协议。这就意味着你要商用、改代码、自己部署都没啥限制。而且项目背后的团队也特别实在，明确说了这东西只是他们业余时间做的、纯粹出于学术兴趣，不代表任何公司、没有宣传炒作，这种认真搞事的氛围还是很让人放心的。

最后嘛，我自己的感觉是，如果你也有那种“任务很多但流程重复、又不想手动做”的痛苦，那 LangManus 真的值得你试试。它不只是一个用 LLM 自动化执行的框架，它其实是一整套 “AI + 自动化 + 多智能体协同” 的思维方式。你可以用它做网页任务、爬虫、Python 脚本执行、智能分析，甚至可以搞出一个属于你自己的 Agent 系统。感觉以后搞科研、数据分析、AI 应用开发，用上 LangManus 都能让人轻松很多了。