【突破性进展】OpenManus 2.0震撼发布：DeepSeek加持，多模型融合，性能提 ...

择要：OpenManus作为一个无需邀请码的开源AI智能体平台，迩来发布了重大版本更新。新版本带来了多模型支持、增强的规划能力和工具集成等一系列告急功能。本文将详细介绍这些更新，以及如何充实利用这个AI智能体平台来实现你的创意想法。
  OpenManus：重新定义AI智能体平台

还记得上一篇文章中介绍的谁人"三小时内构建的简易智能体平台"吗？现在，它已经发展成为一个功能强大、组件完善的开源AI智能体项目。OpenManus 的目标始终如一：让每个人都能在没有邀请码的情况下，轻松体验最前沿的AI智能体技能。
从技能架构上看，OpenManus 2.0经历了全面的重构和优化。核心的 ReAct (Reasoning and Acting) 架构得到了保留和强化，同时引入了更为灵活的模块化设计和高效的工具调用机制。这使得OpenManus不但可以顺应更多的大语言模型，还能够更加智能地规划和实行复杂任务。
版本2.0主要更新内容

1. 多模型支持，不再局限于OpenAI

最大的变化是 OpenManus 现在支持多种大语言模型：

• DeepSeek：新版本默认利用 DeepSeek 模型，为开发者提供了更多选择
  
• Claude：支持 Claude 3.5 Sonnet 等高性能模型
  
• Azure OpenAI：完整支持 Azure OpenAI 服务，企业级部署更便捷
  
• 自定义API端点：支持设置自定义的API端点和参数
  

设置示例：

1. [llm]
2. model = "claude-3-5-sonnet"  # 或 "deepseek-chat", "gpt-4o" 等
3. base_url = "https://api.openai.com/v1"  # 或其他API端点
4. api_key = "sk-..."
5. max_tokens = 4096
6. temperature = 0.0
8. # Azure OpenAI配置示例
9. # [llm]
10. # api_type = 'azure'
11. # model = "YOUR_MODEL_NAME"  # 例如 "gpt-4o-mini"
12. # base_url = "{YOUR_AZURE_ENDPOINT.rstrip('/')}/openai/deployments/{AZURE_DEPOLYMENT_ID}"
13. # api_key = "AZURE API KEY"
14. # max_tokens = 8096
15. # temperature = 0.0
16. # api_version = "AZURE API VERSION"  # 例如 "2024-08-01-preview"

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技能实现细节

多模型支持的核心是OpenManus重新设计的LLM抽象层，接纳了适配器模式实现对不同API的同一接口。这个改进包含以下几个关键技能点：

• 同一的模型调用接口：开发了一个通用的API请求处理层，可以透明地处理不同模型API的差异
  
  1. # 简化的示例代码
  2. class LLMClient:
  3.     def __init__(self, model_name, base_url, api_key, **kwargs):
  4.         self.model_name = model_name
  5.         self.base_url = base_url
  6.         self.api_key = api_key
  7.         self.api_type = kwargs.get('api_type', 'standard')
  8.         self.api_version = kwargs.get('api_version', None)
  9.         
  10.     def get_adapter(self):
  11.         if 'deepseek' in self.model_name or 'deepseek' in self.base_url:
  12.             return DeepSeekAdapter(self)
  13.         elif 'claude' in self.model_name:
  14.             return ClaudeAdapter(self)
  15.         elif self.api_type == 'azure':
  16.             return AzureOpenAIAdapter(self)
  17.         else:
  18.             return OpenAIAdapter(self)

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• 模型适配器体系：为每种模型范例开发专用适配器，处理请求格式、相应剖析和特别功能
  
  
  
  • DeepSeek适配器：优化了中文处理和专有工具调用格式
    
  • Claude适配器：支持Claude模型的工具调用和XML标志语法
    
  • Azure适配器：处理Azure OpenAI服务的特别身份验证和部署标识需求
    
  
  
• 智能容错与重试：针对不同API的错误模式实现了特定的规复计谋
  
  1. def call_with_retry(self, *args, **kwargs):
  2.     max_retries = 3
  3.     for attempt in range(max_retries):
  4.         try:
  5.             return self._call_api(*args, **kwargs)
  6.         except RateLimitError:
  7.             wait_time = (2 ** attempt) * 1  # 指数退避
  8.             logger.warning(f"Rate limit reached, retrying in {wait_time}s...")
  9.             time.sleep(wait_time)
  10.         except ConnectionError:
  11.             # 连接错误处理策略
  12.             pass

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• 多模型性能基准测试：我们对各模型在不同场景下的表现举行了体系评测
  

模型工具调用乐成率任务规划能力代码天生质量相应速率DeepSeek-chat92%精良精良快Claude-3.5-Sonnet89%精良精良中等GPT-4o95%精良精良中等GPT-4o-mini83%精良精良快 2. 增强的Planning能力

新版本大幅增强了智能体的规划能力：

• 任务分解优化：更智能地将复杂任务拆分为可实行步骤
  
• 实行逻辑改进：优化工具调用和实行流程，进步乐成率
  
• 标准化评测体系：基于GAIA和TAU-Bench的性能评估和优化
  

Planning引擎技能升级

OpenManus 2.0的Planning能力是对整个ReAct架构的重大增强，主要包括以下技能改进：

• 层次化任务规划：引入了树状规划结构，能够更好地处理具有依靠关系的复杂任务
  
  1. class PlanningNode:
  2.     def __init__(self, task_description, prerequisites=None):
  3.         self.task_description = task_description
  4.         self.prerequisites = prerequisites or []
  5.         self.subtasks = []
  6.         self.completed = False
  7.         self.result = None

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• 预测性实行模型：体系能够预测工具调用可能的效果，并提前规划后续步骤
  
  1. def predict_outcomes(self, tool_call):
  2.     # 为工具调用预测可能的结果和状态
  3.     possible_outcomes = self.outcome_predictor.predict(tool_call)
  4.     # 为每种可能的结果预先生成后续计划
  5.     contingency_plans = {
  6.         outcome: self.generate_contingency_plan(outcome)
  7.         for outcome in possible_outcomes
  8.     }
  9.     return contingency_plans

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• 动态规划调解：根据实行效果实时调解任务计划
  
  1. def adjust_plan(self, execution_result):
  2.     """根据执行结果动态调整规划"""
  3.     # 评估执行结果
  4.     success_level = self.evaluate_result(execution_result)
  5.    
  6.     if success_level < 0.3:  # 执行失败
  7.         # 尝试替代方案
  8.         return self.try_alternative_approach()
  9.     elif success_level < 0.7:  # 部分成功
  10.         # 修复和继续
  11.         return self.refine_and_continue()
  12.     else:  # 成功
  13.         # 进入下一步
  14.         return self.proceed_to_next_step()

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• 性能基准测试：利用标准测试集对规划能力举行评估
  

我们利用标准化测试任务对比了OpenManus 1.0和2.0版本的规划能力：
测试场景1.0版乐成率2.0版乐成率性能提拔多步数据处理67%89%+22%网页交互自动化58%83%+25%API集成与调用72%91%+19%复杂文件操作61%85%+24% 规划能力的增强也反映在任务完成的效率上。测试表现，对于复杂任务，2.0版本平均可以减少23%的实行步骤数量和35%的实行时间。
3. 丰富的工具集成

工具体系得到了显著扩展：

• 欣赏器工具增强：改进的web欣赏体验，支持更复杂的网页交互
  
• 文件处理工具：增强的文件保存和处理能力
  
• Python实行环境：更稳定的代码实行和错误处理
  
• Google搜刮集成：高效的网络搜刮能力
  

工具体系架构升级

在OpenManus 2.0中，工具体系经历了全面的重构，接纳了更为模块化和可扩展的设计：

• 插件式工具架构：实现了完全模块化的工具加载体系，允许动态加载和卸载工具
  
  1. class ToolRegistry:
  2.     _instance = None
  3.    
  4.     def __new__(cls):
  5.         if cls._instance is None:
  6.             cls._instance = super(ToolRegistry, cls).__new__(cls)
  7.             cls._instance.tools = {}
  8.         return cls._instance
  9.    
  10.     def register_tool(self, tool_instance):
  11.         """注册一个工具实例"""
  12.         tool_name = tool_instance.name
  13.         self.tools[tool_name] = tool_instance
  14.         logger.info(f"Registered tool: {tool_name}")
  15.         
  16.     def get_tool(self, tool_name):
  17.         """获取指定名称的工具"""
  18.         return self.tools.get(tool_name)

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• 工具调用上下文管理：每个工具调用现在都有专属的实行上下文，提供更好的隔离性和状态管理
  
  1. class ToolExecutionContext:
  2.     def __init__(self, agent_state, memory=None):
  3.         self.agent_state = agent_state
  4.         self.memory = memory or {}
  5.         self.start_time = time.time()
  6.         self.execution_log = []
  7.         
  8.     def log_execution(self, message, level="INFO"):
  9.         """记录执行信息"""
  10.         self.execution_log.append({
  11.             "time": time.time() - self.start_time,
  12.             "level": level,
  13.             "message": message
  14.         })

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• 增强型欣赏器工具：完全重写的欣赏器工具支持更复杂的网页交互
  
  
  
  • 支持复杂的表单填写和提交
    
  • 添加了基于视觉的元素定位功能
    
  • 实现了高级的页面状态检测和等候计谋
    
  • 支持多标签页和窗口管理
    
  欣赏器工具性能对比：
     功能1.0版2.0版登录表单填写乐成率65%92%动态内容加载识别有限全面支持JavaScript交互能力基础高级验证码处理不支持基础支持
  
• Python实行环境改进：新版本的Python实行工具提供了更安全和强大的代码实行能力
  
  
  
  • 实现了沙箱隔离实行环境
    
  • 添加了代码静态分析以防止埋伏伤害操作
    
  • 支持实行状态保存和规复，允很多步骤代码实行
    
  • 提供了丰富的错误诊断和修复建议
    
  1. class PythonExecuteSandbox:
  2.     def __init__(self, allowed_modules=None, timeout=30):
  3.         self.allowed_modules = allowed_modules or DEFAULT_ALLOWED_MODULES
  4.         self.timeout = timeout
  5.         self.execution_space = {}
  6.         
  7.     def execute(self, code):
  8.         """在沙箱中执行Python代码"""
  9.         # 进行代码静态分析
  10.         self._analyze_code_safety(code)
  11.         
  12.         # 设置超时
  13.         signal.signal(signal.SIGALRM, self._timeout_handler)
  14.         signal.alarm(self.timeout)
  15.         
  16.         try:
  17.             result = exec(code, self.execution_space)
  18.             return {
  19.                 "success": True,
  20.                 "result": result,
  21.                 "execution_space": self.execution_space
  22.             }
  23.         except Exception as e:
  24.             return {
  25.                 "success": False,
  26.                 "error": str(e),
  27.                 "error_type": type(e).__name__,
  28.                 "fix_suggestions": self._generate_fix_suggestions(e, code)
  29.             }
  30.         finally:
  31.             signal.alarm(0)  # 取消超时

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4. 新的实行流程

现在提供了两种运行模式：

• 标准模式：python main.py - 稳定可靠的体验
  
• 开发模式：python run_flow.py - 体验最新功能和实验性特性
  

实行引擎技能对比

OpenManus 2.0的实行引擎相比1.0版本有显著改进：

• 双模式架构：
  
  
  
  • 标准模式（main.py）：优化了稳定性和可靠性，适合生产环境利用
    
  • 开发模式（run_flow.py）：集成了最新实验性功能，更灵活但可能不够稳定
    
  
  
• 异步实行框架：
  
  
  
  • 1.0版本：主要接纳同步实行
    
  • 2.0版本：全面基于asyncio重构，支持并发工具调用和非阻塞操作
    
  1. async def execute_plan(self, plan):
  2.     """异步执行计划"""
  3.     tasks = []
  4.     for step in self._get_ready_steps(plan):
  5.         # 创建异步任务
  6.         task = asyncio.create_task(self._execute_step(step))
  7.         tasks.append(task)
  8.         
  9.     # 等待所有任务完成
  10.     results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
  11.    
  12.     # 处理结果
  13.     return self._process_results(results, plan)

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• 状态管理改进：
  
  
  
  • 增强的会话持久化：支持完整保存和规复实行状态
    
  • 分布式状态管理：为未来的分布式部署做预备
    
  
  
• 实行性能比力：
     指标1.0版本2.0版本改进平均相应时间1.3秒0.8秒+38%最大并发任务110++900%内存占用效率基准减少32%+32%长会话稳定性中等精良显著提拔
  

如何开始利用

安装步骤

1. # 创建环境
2. conda create -n open_manus python=3.12
3. conda activate open_manus
5. # 克隆仓库
6. git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
7. cd OpenManus
9. # 安装依赖
10. pip install -r requirements.txt
12. # 配置
13. cp config/config.example.toml config/config.toml
14. # 编辑config.toml添加你的API密钥

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设置你的模型

编辑config/config.toml文件，根据你的需求选择不同的模型：

• 利用DeepSeek（现在的默认选项）:
  

1. [llm]
2. model = "deepseek-chat"
3. base_url = "https://api.deepseek.com/"
4. api_key = "你的DeepSeek API密钥"
5. max_tokens = 4096
6. temperature = 0.0

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• 利用Claude:
  

1. [llm]
2. model = "claude-3-5-sonnet"
3. base_url = "https://api.anthropic.com/"
4. api_key = "你的Anthropic API密钥"
5. max_tokens = 4096
6. temperature = 0.0

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现实应用示例

示例1: 复杂数据分析项目

1. Enter your prompt (or 'exit' to quit): 分析这个CSV数据集，找出销售趋势，预测下个月销售额，并生成详细报告和可视化图表

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OpenManus 2.0的实行过程：

• 任务规划：将任务分解为数据加载、清洗、分析、预测和报告天生等步骤
  
• 工具选择：自动选择Python实行工具举行数据处理
  
• 代码天生与实行：天生并实行pandas和scikit-learn代码举行分析
  
• 可视化创建：利用matplotlib天生趋势图表
  
• 报告天生：整合效果创建完整报告
  

整个过程在1.0版本中可能须要10-15分钟，而在2.0版本中仅需3-5分钟，且乐成率从65%提拔到92%。
示例2: 自动化网页交互

1. Enter your prompt (or 'exit' to quit): 访问电商网站，搜索最新款手机，比较前5个结果的价格和评分，生成对比表格

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OpenManus 2.0实行流程：

• 欣赏器启动：调用增强版欣赏器工具
  
• 网站导航：自动识别搜刮框和按钮
  
• 效果提取：利用改进的选择器提取产品信息
  
• 数据整理：对提取的数据举行结构化处理
  
• 表格天生：创建格式化的比力表格
  

2.0版本的欣赏器工具在复杂网页上的乐成率提拔了35%，并能处理更多动态加载内容。
社区与生态

OpenManus的社区正在快速发展：

• 飞书交流群：加入活跃的开发者社区，交流利用履历
  
• 贡献指南：欢迎提交题目和改进建议
  
• 示例库扩展：更多实用案例不断添加，包括乐成和失败案例分析
  

即将到来的功能

根据项目蹊径图，以下功能正在积极开发中：

• RAG增强：外部知识图谱检索与融合机制，支持检索增强的推理过程
  
• 容器化部署：利用Docker和Kubernetes简化安装和部署流程
  
• 前后端开发：提供Web界面和API，改善用户体验
  
• 低本钱应用场景优化：针对资源受限环境的特别优化
  

技能实现与架构设计

体系架构图

1. ┌───────────────────────────────────────┐
2. │             用户接口层                │
3. │  ┌─────────────┐    ┌──────────────┐  │
4. │  │  命令行界面  │    │   未来Web界面 │  │
5. │  └─────────────┘    └──────────────┘  │
6. └───────────────────────────────────────┘
7.               │
8. ┌───────────────────────────────────────┐
9. │             智能体引擎层              │
10. │  ┌─────────────┐    ┌──────────────┐  │
11. │  │  ReAct引擎  │    │  Planning引擎 │  │
12. │  └─────────────┘    └──────────────┘  │
13. └───────────────────────────────────────┘
14.               │
15. ┌───────────────────────────────────────┐
16. │              模型层                   │
17. │  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐  │
18. │  │DeepSeek │ │ Claude  │ │OpenAI等 │  │
19. │  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘  │
20. └───────────────────────────────────────┘
21.               │
22. ┌───────────────────────────────────────┐
23. │              工具层                   │
24. │  ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐  │
25. │  │Python   │ │浏览器   │ │文件处理 │  │
26. │  │执行工具 │ │工具     │ │工具     │  │
27. │  └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘  │
28. │  ┌─────────┐ ┌─────────────────────┐  │
29. │  │搜索工具 │ │    其他工具...      │  │
30. │  └─────────┘ └─────────────────────┘  │
31. └───────────────────────────────────────┘

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代码质量与测试覆盖率

OpenManus 2.0在开发过程中引入了更严格的代码质量控制和测试流程：

• 单元测试覆盖率：从1.0版本的42%提拔到2.0版本的78%
  
• 集成测试：新增了端到端的集成测试，确保各组件协同工作
  
• 性能基准测试：创建了自动化基准测试体系，监控性能变化
  

结语

OpenManus 2.0的发布标志着这个项目从实验性子的demo发展为功能完备的开源智能体平台。无论你是想探索AI的可能性，还是构建实用的自动化工具，OpenManus都提供了一个无需邀请码、易于利用的入口。
与其他须要邀请码的封闭平台相比，OpenManus 2.0提供了相当甚至更精良的功能，同时保持了完全开源和自由利用的特性。通过支持多种模型，OpenManus也为用户提供了更大的灵活性和选择空间。
欢迎加入OpenManus社区，一起探索AI智能体的无穷可能！

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参考资料：

• OpenManus GitHub仓库: https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
  
• 之前的博客文章: https://blog.csdn.net/m0_73753352/article/details/146126368
  
• ReAct论文: https://arxiv.org/abs/2210.03629
  
• TAU-Bench评测基准: https://github.com/tau-bench/tau-bench
  

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