深入拆解OpenManus：AI Agent项目运行流程解析

在上一篇文章中，我们详细介绍了AI Agent的相关概念，并通过开源框架OpenManus展示了AI Agent的基本运作原理。今天我们将继续深入，拆解OpenManus项目的具体运行流程，帮助大家更好地理解其内部机制。

项目概述

OpenManus是一个通用的AI代理系统，支持通过命令行（main.py）运行。它的核心是基于大语言模型（LLM）的Agent，能够理解用户需求、思考解决方案，并通过多种工具（如Python执行、信息检索、文件处理等）完成复杂任务。此外，OpenManus还支持通过MCP协议与外部服务集成，进一步扩展其功能。

数据流转流程图

上图展示了OpenManus的数据流转过程：用户输入请求后，Agent会根据系统提示词和当前状态选择合适的工具执行任务。工具的输出结果会被反馈给LLM进行下一步决策，直到任务完成或达到终止条件。

关键文件与函数

1. 入口文件（main.py）

# main.py

if __name__ == "__main__":

    # 初始化Agent

    agent = OpenManus()

    # 执行用户请求

    result = agent.run("你的任务指令")

    print(result)

2. 核心代理类继承关系

classDiagram

    class BaseAgent {

        +run()

        +step()

    }

    class OpenManus <<Abstract>> {

        +select_tools()

        +execute_tool()

    }

    BaseAgent --> OpenManus

详细运行流程

阶段一：初始化与输入解析

用户输入：通过命令行或API提交任务指令。
系统提示词加载：定义Agent的身份和能力范围。

# 系统提示词示例

system_prompt = "You are OpenManus, an all-capable AI assistant..."

阶段二：工具选择与执行

工具列表准备：根据任务需求，准备可用的工具（如Python执行、网络搜索等）。
工具调用：Agent通过LLM推理选择最合适的工具，并执行操作。

# 工具调用示例

selected_tool = agent.select_tools(user_request)

result = selected_tool.execute()

阶段三：结果反馈与循环

结果分析：将工具输出返回给LLM，进行下一步决策。
循环执行：重复“思考-行动”过程，直到任务完成或达到终止条件。

# 循环示例

while not agent.is_finished():

    agent.step()

阶段四：终止与清理

终止条件检查：
- 达到最大执行步数。
- 调用终止工具（如Terminate）。
资源清理：释放占用的沙箱环境和临时文件。

# 终止示例

if agent.is_stuck():

    agent.handle_stuck_state()

AI提示词使用情况

OpenManus通过多种提示词指导AI行为：

系统提示词：

"You are OpenManus, an all-capable AI assistant..."

下一步提示词：

"Based on user needs, proactively select the most appropriate tool..."

卡住状态提示词：

"Observed duplicate responses. Consider new strategies..."

MCP集成架构

OpenManus支持通过MCP协议与外部服务集成，提供更强大的功能扩展：

单一MCP模式：连接单个MCP服务。
多MCP模式：同时连接多个MCP服务，并支持动态切换。

# 配置示例

[mcp_servers."@modelcontextprotocol/brave-search"]

url = "https://router.mcp.so/sse/z3sscqm8qom78c"

执行过程记录

OpenManus提供了多种方式记录执行过程：

日志系统：
- 位置：app/logger.py
- 格式：使用emoji和清晰的格式化消息。

✨ Manus's thoughts: 我需要帮助用户...

🛠️ Manus selected 1 tools to use

控制台输出：
- 直接在终端显示执行步骤和结果。
内存状态：
- 存储所有消息历史和工具调用记录。

总结

通过本次拆解，我们深入理解了OpenManus的运行机制，包括其核心组件、执行流程以及扩展功能。希望这篇文章能为你的AI Agent开发提供有价值的参考！如果想了解更多细节，欢迎关注后续文章或加入讨论群（微信：dszb199）。

持续更新中，欢迎交流学习！

深入学习AI Agent：OpenManus项目运行流程详解

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