导语：欢迎来到AI智能体（Agent）的世界！如果您曾幻想过让电脑自动执行复杂任务——从搜集资料、编写代码到操作各种软件，那么OpenManus就是将这一幻想变为现实的钥匙。本文将首先深入剖析其工作原理，通过图文和代码示例让您彻底明白它如何“思考”与“行动”，然后再手把手带您完成从安装到运行的全过程。

🧠 核心原理深度剖析：OpenManus是如何工作的？

在开始任何操作前，我们先来揭开OpenManus的神秘面纱。理解了它的核心逻辑，你将能更好地驾驭它。

我们可以将OpenManus想象成一个拥有“超级大脑”的“数字管家”。它的整个工作流程可以概括为 思考（Think） -> 行动（Act） -> 观察（Observe） 的循环。

第一阶段：思考（Think & Plan）- 大脑的决策过程

当你下达一个任务时，比如：“帮我查找苹果公司最近的股价，并用Python写一个脚本来分析它的最高点和最低点。” OpenManus并不会盲目行动，而是先进行缜密的“思考”。

1. 任务理解与拆解 (Decomposition)： OpenManus内部的规划智能体 (Planning Agent) 会接收你的指令。这个Agent的核心大脑是大型语言模型（LLM），如GPT-4。它会像一个项目经理一样，将这个宏大的目标拆解成一系列更小、更具体的子任务。

   • 原始任务：分析苹果近期股价。

   • 拆解后的子任务列表：

     1. 需要找到一个能提供苹果公司（AAPL）股价数据的来源。

     2. 使用搜索工具查找实时或近期的股价信息。

     3. 获取到数据（例如，一串数字或一个数据文件）。

     4. 编写一个Python脚本来处理这些数据。

     5. 在脚本中，实现寻找最大值和最小值的功能。

     6. 执行这个脚本。

     7. 将执行结果（最高点和最低点）整理并呈现出来。

2. 生成行动计划 (Planning)： 基于拆解后的任务，规划智能体 (Planning Agent) 会制定一个详细的行动计划。这个计划明确了每一步应该使用什么“工具”来完成。

   “我要先用Google Search工具搜索‘Apple stock price’，然后用python_execute工具来编写和运行分析代码。”

这背后，其实是Agent在发挥作用。Agent是OpenManus中的核心角色，它定义了AI的行为模式。

代码视角下的Agent： 一个基础的Agent类结构可能如下所示，它定义了Agent必须具备“思考”的能力。

// 简化后的概念代码: app/agent/base.py

// 定义了一个所有Agent都必须遵守的“蓝图”
abstract class BaseAgent {
    // 每个Agent都有自己的名字、描述和系统指令
    String name;
    String description;
    String system_prompt; // 这是给LLM的“人设”，告诉它该扮演什么角色

    // “思考”是每个Agent的核心职责，用于决定下一步行动
    abstract Future<Plan> think(State state);
}

第二阶段：行动（Act & Tool Using）- 管家的工具箱

计划制定完毕后，执行智能体 (Execution Agent) 就该登场了。它会严格按照计划，一步步调用工具箱里的工具来完成任务。

OpenManus的工具集 (Tools) 是它的“双手”。每个工具都是一个专门为了完成特定操作而设计的模块。

• GoogleSearch：调用搜索引擎。

• BrowserUse：模拟人类操作浏览器，可以打开网页、点击按钮、抓取内容。

• PythonExecute：一个强大的工具，内置了Python代码解释器，可以动态执行代码片段。

• FileSaver / FileReader：用于读写本地文件。

行动流程示例：

1. 执行计划第一步：执行智能体选择 GoogleSearch 工具，并传入参数 query="Apple stock price"。

2. 执行计划第二步：假设搜索到了股价数据（如：[190.5, 192.3, 189.9, 193.0]），执行智能体接着调用 PythonExecute 工具，并传入一段由LLM动态生成的代码。

代码视角下的Tool： 一个工具的实现非常直观，它定义了自己能做什么以及如何去做。

// 简化后的概念代码: app/tool/python_execute.py

// 定义了所有工具的通用结构
class BaseTool {
    String name; // 工具名，如 "python_execute"
    String description; // 工具功能的描述，LLM会根据这个描述来选择工具

    // 每个工具最核心的方法：执行具体操作
    Future<String> execute(Map<String, dynamic> args);
}

// Python执行工具的具体实现
class PythonExecute extends BaseTool {
    // ... 构造函数等 ...

    @override
    Future<String> execute({String code}) async {
        // 在这里，它会调用一个沙箱环境来安全地运行传入的Python代码
        // 并返回代码的打印结果或错误信息
        String result = await runCodeInSandbox(code);
        return result;
    }
}

第三阶段：观察与反思（Observe & Reflect）- 自我修正与迭代

这是OpenManus区别于普通脚本的关键，也是其“智能”的体现。每一步行动完成后，它都会观察 (Observe) 结果。

• 如果结果符合预期：任务成功，继续执行计划的下一步。

• 如果结果出现意外：比如搜索失败、代码报错、或者网页结构变化导致内容抓取失败，OpenManus会进入反思 (Reflection) 阶段。

反思机制： 它会将失败的结果和原因反馈给“大脑”（LLM），并提问：“上一步使用GoogleSearch搜索‘Apple stock price’失败了，返回了错误。我应该如何修正我的计划？”

LLM可能会给出一个新的策略：“尝试更换搜索关键词为‘AAPL stock price today’，或者直接使用BrowserUse工具访问 finance.yahoo.com。”

然后，OpenManus会带着这个新策略，回到“行动”阶段，形成一个闭环迭代，直到任务最终完成。

流程图：串联所有环节

这张流程图将上述三个阶段完整地串联了起来，清晰地展示了OpenManus的智能工作流。

📖 OpenManus是什么？—— 原理之上的正式介绍

理解了上述原理后，我们现在可以给OpenManus一个更准确的定义：

OpenManus 是一个开源的、自主AI智能体框架。它通过将大型语言模型（LLM）的规划能力与强大的工具执行能力相结合，构建了一个能够自主理解、规划并执行复杂任务的系统。它的目标是成为一个通用的“数字员工”，能够操作电脑上的各种应用来完成工作。

 实战演练：保姆级安装与运行

理论已了然于胸，现在让我们亲自动手，只需四步，即可让你的OpenManus跑起来！

第一步：创建纯净的“实验室” (环境准备)

为了不污染你电脑原有的环境，我们使用conda工具创建一个独立的Python虚拟环境。

1. 安装Conda: 如果你还未安装，请访问 Anaconda官网 下载并安装。

2. 创建并激活环境: 打开终端 (Windows用户推荐使用CMD或Anaconda Prompt)，依次输入以下命令。

   # 1. 创建一个名为 openmanus_env 的新环境，并指定Python版本为3.12
   # 这就像为你的实验新建了一个干净的房间
   conda create -n openmanus_env python=3.12 -y
   
   # 2. 激活（进入）这个新环境
   # 现在你之后的所有操作都会在这个隔离的房间里进行
   conda activate openmanus_env
   

   当看到命令行前方出现 (openmanus_env) 标识，即表示成功。

第二步：下载并安装OpenManus

1. 安装Git: 若无Git，请先安装。

2. 克隆项目: 从GitHub下载OpenManus的全部源代码。

   git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
   

3. 安装依赖: 进入项目目录，并安装其所需的所有“零件”。

   # 进入刚刚下载的文件夹
   cd OpenManus
   
   # pip会根据requirements.txt文件，自动安装所有需要的第三方库
   pip install -r requirements.txt
   

4. 安装浏览器驱动: OpenManus需要一个能控制浏览器的“遥控器”。

   playwright install
   

第三步：配置你的AI“大脑” (API Key)

OpenManus需要连接到LLM服务才能思考。这里我们以OpenAI为例。

1. 获取API Key: 访问 OpenAI API密钥页面，登录并创建一个新的Secret Key。这个Key非常重要，相当于你家的钥匙，请妥善保管，绝不外泄！

2. 写入配置文件:

   • 在OpenManus项目文件夹中，找到config目录。

   • 将config.example.toml文件复制一份，并重命名为config.toml。

   • 使用文本编辑器（如VS Code, 记事本++）打开config.toml。

   • 找到[llm]部分，进行修改：

   # 这是TOML格式的配置文件
   [llm]
   # 指定驱动AI思考的模型，gpt-4系列能力更强，gpt-3.5-turbo速度更快成本更低
   model = "gpt-4-turbo"
   
   # 在双引号内，粘贴你刚刚获取的API Key
   api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
   
   # (可选) 如果你无法直接访问OpenAI，可能需要配置代理地址
   # base_url = "https://your.proxy.url/v1"
   

第四步：启动并下达你的第一个指令！

万事俱备，只欠东风！在依然处于OpenManus根目录的终端中，运行主程序：

python main.py

程序启动后，会提示你输入任务。让我们来个简单的：

输入: Write a python script that prints 'Hello, OpenManus!' and then save it to a file named hello.py.

按下回车，静静观察终端的输出。你会看到OpenManus开始打印它的思考过程、行动计划、工具调用和最终结果。任务完成后，检查你的OpenManus文件夹，会发现多了一个hello.py文件。

结语：你已推开新世界的大门

恭喜！你不仅成功运行了你的第一个AI智能体，更重要的是，你已经深度理解了其背后的工作逻辑。这使你不再是一个单纯的使用者，而是一个真正懂得如何与AI协作的“指挥官”。

从现在开始，发挥你的想象力，向OpenManus发起更具挑战性的任务吧！探索它的边界，甚至尝试为它添加新的工具，你将能构建一个真正为你所用的、无所不能的超级数字助理。