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Spring AI Alibaba Jmanus入门实操

Jmanus 是阿里开源的基于Java实现的Manus.可以实现多智能体协作。

项目开源地址：https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba/tree/main/spring-ai-alibaba-jmanus

项目运行

git clone https://github.com/alibaba/spring-ai-alibaba.git
cd spring-ai-alibaba/spring-ai-alibaba-jmanus

将项目拉取下来后，修改配置信息application.yml,我采用的是本地mysql数据库配置，所以还需要修改application-mysql.yml

server:
  port: 18080
spring:
  config:
    import: classpath:application-database-tool.yml
  application:
    name: spring-ai-alibaba-openmanus
  profiles:
    active: mysql   #如果是使用h2数据库，则这里修改为h2
  main:
    allow-circular-references: true
    lazy-initialization: false
  aop:
    proxy-target-class: true
  ai:
    openai:
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
      api-key: ${AI_DASHSCOPE_API_KEY}  #修改本地环境变量的命名 
      chat:
        options:
          model: qwen3-235b-a22b-thinking-2507
    mcp:
      client:
        enabled: false
......

applicatin-mysql.yml

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/openmanus_db?serverTimezone=UTC&useUnicode=true&characterEncoding=utf8
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    username: root
    password: 123456
  jpa:
    database-platform: org.hibernate.dialect.MySQLDialect

项目中使用的是hibernate框架会自动生成对应的数据库表

还有一处代码修改调整在在计划执行记录表中com.alibaba.cloud.ai.example.manus.recorder.entity,将``planExecutionRecord`属性增加支持大文本。否则在上下文记录时无法存储过大的记录内容，引发报错。在我拉取的这个版本中没有修复这个bug，不知道后续是否有修复，在issue中作者是修复来着的。蛮记录一下吧

	@Convert(converter = StringAttributeConverter.class)
	@Lob
	@Column(columnDefinition = "LONGTEXT")
	private PlanExecutionRecord planExecutionRecord;

目前为止，项目就可以直接运行启动了，在浏览器中直接访问http://localhost:18080/ui/index.html#/direct

启动界面如下

页面配置

在页面设置栏目可以进行一些基础配置，默认项目中已经增加了几个智能体和LLM模型，也可以自己手动添加，也可以在hf或则魔搭中引入mcp服务。

实际操作

配置运行计划

点击PLAN-ACT计划模式，既可以在左侧计划模板中填写要执行的任务了

我编写一个查询未来一周的天气情况，Jmanus就会自主的编写计划步骤，然后在通过已经配置好的智能体【BROWSER_AGENT】自动的打开浏览器进行查询天气情况，收集数据、汇总、最后给到大模型进行总结

通过点击左侧的步骤详情，右边会展现每个步骤的执行情况、调用的模型名称、执行的结果、使用的智能体是哪个，同时还有每个步骤的思考、行动

最后在项目目录的extensions/inner_storage中会有智能体生成的文件

最后这个简单的任务就运行完成。

最后在项目目录的extensions/inner_storage中会有智能体生成的文件

最后这个简单的任务就运行完成。

个人思考

在这个简单的demo运行中，会有大模型思考慢，执行卡顿的情况，可能是跟上下文信息过多导致的，但是目前只是一个简单的demo运行耗时在5~6分钟左右，如果出现多智能体多任务步骤的情况下，这个运行的效率可能还会大大降低。希望后续能有很好的优化效果