OpenManus代码解读

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前言

OpenManus 是一个开源项目，由 MetaGPT 团队的几位成员在短短三个小时内构建完成。通过阅读其代码，我们可以深入了解 AI Agent 的框架设计与实现细节。对于希望构建自己 AI Agent 的开发者而言，这是一份极佳的学习资源。

OpenManus 采用模块化架构设计，包含多个核心组件：

这种模块化设计确保了高代码复用性、强扩展性和清晰的职责分离。

LLM（大型语言模型）作为 Agent 的大脑，负责理解用户输入、生成响应和做出决策。OpenManus 通过 LLM 类封装了与语言模型的交互：

LLM 类提供两个核心方法：

记忆组件负责存储和管理 Agent 的对话历史，确保上下文的连贯性：

记忆组件通过 BaseAgent 的 update_memory 方法与 Agent 紧密集成：

工具是 Agent 与外部世界交互的接口。OpenManus 基于 BaseTool 实现了灵活的工具系统：

工具执行的结果由 ToolResult 类表示：

OpenManus 提供了多个内置工具，如 PlanningTool：

规划组件是 OpenManus 的核心特性之一，使 Agent 能够创建和管理计划，将复杂任务分解为可管理的步骤。规划组件包含两个主要部分：

PlanningAgent 的核心方法包括：

流程组件用于管理多个 Agent 的协作，以实现更复杂的任务处理工作流：

PlanningFlow 是用于规划和执行任务的特定流程实现：

OpenManus 的代理采用层次化架构设计，从基础代理构建到专门代理。这种设计确保了高代码复用性、强扩展性和清晰的职责分离。