LangManus 实现了一个分层的多智能体系统，其中有一个主管智能体协调专门的智能体来完成复杂任务. 其中：

• Qwen：提供开源语言模型

• Tavily：提供搜索能力

• Jina：提供网络爬虫技术

• Browser-use：提供浏览器控制能力

• LangChain：支撑 LLM 交互和链式操作

• LangGraph：为复杂多智能体编排提供支持

LangManus 使用三层 LLM 系统，分别用于推理、基础任务和视觉语言任务。

系统由以下智能体协同工作：

• 协调员（Coordinator）：工作流程的入口点，处理初始交互并路由任务

• 规划员（Planner）：分析任务并制定执行策略

• 主管（Supervisor）：监督和管理其他智能体的执行

• 研究员（Researcher）：收集和分析信息

• 程序员（Coder）：负责代码生成和修改

• 浏览器（Browser）：执行网页浏览和信息检索

• 汇报员（Reporter）：生成工作流结果的报告和总结

核心智能体角色

• 主管（src/prompts/supervisor.md）：通过分析请求并确定由哪个专家处理来协调团队并分配任务。负责决定任务完成情况和工作流转换。

• 研究员（src/prompts/researcher.md）：专门通过网络搜索和数据收集来收集信息。使用 Tavily 搜索和网络爬取功能，避免数学计算或文件操作。

• 程序员（src/prompts/coder.md）：专业软件工程师角色，专注于 Python 和 bash 脚本。处理：

• Python 代码执行和分析

  • Shell 命令执行

  • 技术问题解决和实现

  • 文件管理员（src/prompts/file_manager.md）：处理所有文件系统操作，重点是正确格式化和保存 markdown 格式的内容。

• 浏览器（src/prompts/browser.md）：网络交互专家，处理：

  • 网站导航

  • 页面交互（点击、输入、滚动）

  • 从网页提取内容

• 提示系统使用模板引擎（src/prompts/template.py）来：

  • 加载特定角色的 markdown 模板

  • 处理变量替换（如当前时间、团队成员信息）

  • 为每个智能体格式化系统提示

  • 每个智能体的提示都在单独的 markdown 文件中定义，这样无需更改底层代码就可以轻松修改行为和职责。

 

 如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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