LangManus 使用方法 - AI 自動化框架開發(fā)指南

基本執(zhí)行

使用默認(rèn)設(shè)置運行 LangManus：

uv run main.py

API 服務(wù)器

LangManus 提供基于 FastAPI 的 API 服務(wù)器，支持流式響應(yīng)：

## 啟動 API 服務(wù)器
make serve


## 或直接運行
uv run server.py

API 服務(wù)器提供以下端點：

• POST /api/chat/stream

：用于 LangGraph 調(diào)用的聊天端點，流式響應(yīng)

• 請求體：

  {
    "messages": [{ "role": "user", "content": "在此輸入您的查詢" }],
    "debug": false
  }

• 返回包含智能體響應(yīng)的服務(wù)器發(fā)送事件（SSE）流

高級配置

LangManus 可以通過 src/config 目錄中的各種配置文件進行自定義：

• env.py：配置 LLM 模型、API 密鑰和基礎(chǔ) URL
• tools.py：調(diào)整工具特定設(shè)置（如 Tavily 搜索結(jié)果限制）
• agents.py：修改團隊組成和智能體系統(tǒng)提示

智能體提示系統(tǒng)

LangManus 在 src/prompts 目錄中使用復(fù)雜的提示系統(tǒng)來定義智能體的行為和職責(zé)：

核心智能體角色

• 主管（src/prompts/supervisor.md）：通過分析請求并確定由哪個專家處理來協(xié)調(diào)團隊并分配任務(wù)。負責(zé)決定任務(wù)完成情況和工作流轉(zhuǎn)換。
• 研究員（src/prompts/researcher.md）：專門通過網(wǎng)絡(luò)搜索和數(shù)據(jù)收集來收集信息。使用 Tavily 搜索和網(wǎng)絡(luò)爬取功能，避免數(shù)學(xué)計算或文件操作。
• 程序員（src/prompts/coder.md）：專業(yè)軟件工程師角色，專注于 Python 和 bash 腳本。處理：
  • Python 代碼執(zhí)行和分析
  • Shell 命令執(zhí)行
  • 技術(shù)問題解決和實現(xiàn)
• 文件管理員（src/prompts/file_manager.md）：處理所有文件系統(tǒng)操作，重點是正確格式化和保存 markdown 格式的內(nèi)容。
• 瀏覽器（src/prompts/browser.md）：網(wǎng)絡(luò)交互專家，處理：
  • 網(wǎng)站導(dǎo)航
  • 頁面交互（點擊、輸入、滾動）
  • 從網(wǎng)頁提取內(nèi)容

提示系統(tǒng)架構(gòu)

提示系統(tǒng)使用模板引擎（src/prompts/template.py）來：

• 加載特定角色的 markdown 模板
• 處理變量替換（如當(dāng)前時間、團隊成員信息）
• 為每個智能體格式化系統(tǒng)提示

每個智能體的提示都在單獨的 markdown 文件中定義，這樣無需更改底層代碼就可以輕松修改行為和職責(zé)。