1. 面试题目 #

请详细阐述什么是OpenManus？它的核心实现原理是什么？请结合其分层代理架构、ReAct模式、工具系统等关键组件，分析OpenManus如何实现自主规划与执行能力。并说明其与MCP协议的集成方式。

2. 参考答案 #

2.1 OpenManus的核心概念 #

2.1.1 定义与特点 #

OpenManus是一个开源的自主规划智能体项目，其核心亮点在于"自主执行"能力。它能够自主规划任务，并在虚拟机中调用各种工具（如编写代码、爬取数据）来完成用户指定的复杂任务。

2.1.2 核心价值 #

• 自主规划：无需人工干预即可制定任务执行计划
• 工具集成：在隔离的沙箱环境中安全执行各种工具
• 复杂任务处理：能够处理多步骤、多工具的复杂任务
• 开源生态：提供完整的开源解决方案，支持定制和扩展

2.2 OpenManus的核心实现原理 #

2.2.1 分层代理架构（Layered Agent Architecture） #

OpenManus采用分层代理架构，不同层次的代理负责不同功能，便于系统扩展和维护：

# 基础代理层
class BaseAgent:
    """基础代理，管理状态和执行循环"""
    def __init__(self):
        self.state = AgentState()
        self.memory = Memory()
        self.llm = LLM()

    def execute_loop(self):
        """执行循环，管理任务流程"""
        while not self.is_task_complete():
            self.think()
            self.act()
            self.observe()

# ReAct代理层
class ReActAgent(BaseAgent):
    """实现ReAct模式的代理"""
    def think(self):
        """思考阶段：分析任务并选择工具"""
        pass

    def act(self):
        """行动阶段：执行选定的工具"""
        pass

    def observe(self):
        """观察阶段：分析执行结果"""
        pass

# 工具调用代理层
class ToolCallAgent(ReActAgent):
    """扩展了工具调用能力的代理"""
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.tool_collection = ToolCollection()

    def select_tool(self, task_description):
        """根据任务描述选择合适的工具"""
        return self.tool_collection.get_best_tool(task_description)

# 具体智能体实例
class Manus(ToolCallAgent):
    """OpenManus的主要智能体实例"""
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setup_tools()

    def setup_tools(self):
        """初始化工具集"""
        self.tool_collection.add_tool(CodeTool())
        self.tool_collection.add_tool(WebScrapingTool())
        self.tool_collection.add_tool(TerminateTool())
        self.tool_collection.add_tool(AskHumanTool())

2.2.2 ReAct模式实现 #

OpenManus的工作流程遵循"思考-行动-观察"循环：

class ReActWorkflow:
    def __init__(self, agent, tools):
        self.agent = agent
        self.tools = tools
        self.context = ""

    def execute_task(self, user_input):
        """执行任务的主循环"""
        while not self.is_complete():
            # 1. 思考阶段
            thinking_result = self.agent.think(user_input, self.context)

            # 2. 行动阶段
            action_result = self.agent.act(thinking_result)

            # 3. 观察阶段
            observation = self.agent.observe(action_result)

            # 更新上下文
            self.context = self.update_context(observation)

    def think(self, user_input, context):
        """思考阶段：与LLM交互并选择工具"""
        prompt = f"""
        基于以下上下文和用户输入，分析任务并决定下一步行动：

        上下文：{context}
        用户输入：{user_input}
        可用工具：{self.get_available_tools()}

        请分析并选择最合适的工具。
        """
        return self.agent.llm.generate(prompt)

    def act(self, thinking_result):
        """行动阶段：执行选定的工具"""
        tool_name, parameters = self.parse_thinking_result(thinking_result)
        tool = self.tools.get_tool(tool_name)
        return tool.execute(parameters)

    def observe(self, action_result):
        """观察阶段：分析执行结果"""
        return self.agent.llm.analyze_result(action_result)

2.2.3 工具系统设计 #

OpenManus具有灵活的工具系统，所有工具都继承自BaseTool抽象基类：

# 工具基类
class BaseTool:
    """工具抽象基类"""
    def __init__(self):
        self.name = self.get_name()
        self.description = self.get_description()
        self.parameters = self.get_parameters()

    def get_name(self):
        """获取工具名称"""
        raise NotImplementedError

    def get_description(self):
        """获取工具描述"""
        raise NotImplementedError

    def get_parameters(self):
        """获取工具参数"""
        raise NotImplementedError

    def execute(self, parameters):
        """执行工具"""
        raise NotImplementedError

# 具体工具实现
class CodeTool(BaseTool):
    """代码编写工具"""
    def get_name(self):
        return "code_writer"

    def get_description(self):
        return "编写和执行代码"

    def get_parameters(self):
        return {
            "language": "编程语言",
            "code": "代码内容",
            "execute": "是否执行代码"
        }

    def execute(self, parameters):
        # 在沙箱环境中执行代码
        return self.sandbox.execute_code(
            parameters["language"],
            parameters["code"],
            parameters["execute"]
        )

class WebScrapingTool(BaseTool):
    """网页爬取工具"""
    def get_name(self):
        return "web_scraper"

    def get_description(self):
        return "爬取网页数据"

    def get_parameters(self):
        return {
            "url": "目标URL",
            "selectors": "CSS选择器",
            "data_type": "数据类型"
        }

    def execute(self, parameters):
        # 执行网页爬取
        return self.scraper.scrape(
            parameters["url"],
            parameters["selectors"],
            parameters["data_type"]
        )

# 特殊工具设计
class TerminateTool(BaseTool):
    """任务终止工具"""
    def get_name(self):
        return "terminate"

    def get_description(self):
        return "自主决定何时结束任务"

    def execute(self, parameters):
        return "TASK_COMPLETED"

class AskHumanTool(BaseTool):
    """人工求助工具"""
    def get_name(self):
        return "ask_human"

    def get_description(self):
        return "遇到困难时寻求人工帮助"

    def execute(self, parameters):
        question = parameters.get("question", "需要人工帮助")
        return f"人工求助：{question}"

# 工具集合管理
class ToolCollection:
    """工具集合管理类"""
    def __init__(self):
        self.tools = {}

    def add_tool(self, tool):
        """添加工具"""
        self.tools[tool.name] = tool

    def get_tool(self, name):
        """获取工具"""
        return self.tools.get(name)

    def get_available_tools(self):
        """获取可用工具列表"""
        return list(self.tools.keys())

2.2.4 核心组件架构 #

# 记忆系统
class Memory:
    """存储对话历史和中间状态"""
    def __init__(self):
        self.conversation_history = []
        self.task_state = {}
        self.intermediate_results = []

    def add_conversation(self, role, content):
        """添加对话记录"""
        self.conversation_history.append({
            "role": role,
            "content": content,
            "timestamp": datetime.now()
        })

    def update_task_state(self, key, value):
        """更新任务状态"""
        self.task_state[key] = value

    def get_context(self):
        """获取上下文信息"""
        return {
            "conversation": self.conversation_history[-10:],  # 最近10条对话
            "task_state": self.task_state,
            "results": self.intermediate_results
        }

# 大模型接口
class LLM:
    """提供思考和决策能力"""
    def __init__(self, model_name="gpt-4"):
        self.model_name = model_name
        self.client = self.init_client()

    def generate(self, prompt):
        """生成响应"""
        response = self.client.chat.completions.create(
            model=self.model_name,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        return response.choices[0].message.content

    def analyze_result(self, result):
        """分析执行结果"""
        prompt = f"""
        分析以下执行结果：
        {result}

        请判断：
        1. 任务是否完成？
        2. 是否需要继续执行？
        3. 下一步应该做什么？
        """
        return self.generate(prompt)

# 流程控制
class AgentState:
    """管理状态转换和任务流程"""
    def __init__(self):
        self.current_state = "IDLE"
        self.task_progress = 0
        self.error_count = 0

    def transition_to(self, new_state):
        """状态转换"""
        self.current_state = new_state

    def update_progress(self, progress):
        """更新任务进度"""
        self.task_progress = progress

    def is_task_complete(self):
        """判断任务是否完成"""
        return self.current_state == "COMPLETED"

2.3 MCP协议集成 #

2.3.1 MCP客户端实现 #

class MCPClients:
    """MCP协议客户端管理"""
    def __init__(self):
        self.clients = {}
        self.remote_tools = {}

    def add_mcp_service(self, service_name, service_config):
        """添加MCP服务"""
        client = MCPClient(service_config)
        self.clients[service_name] = client

        # 将远程工具注册为本地工具
        remote_tools = client.get_available_tools()
        for tool in remote_tools:
            self.remote_tools[tool.name] = MCPToolWrapper(tool, client)

    def get_remote_tool(self, tool_name):
        """获取远程工具"""
        return self.remote_tools.get(tool_name)

class MCPToolWrapper(BaseTool):
    """MCP工具包装器"""
    def __init__(self, remote_tool, mcp_client):
        self.remote_tool = remote_tool
        self.mcp_client = mcp_client
        super().__init__()

    def get_name(self):
        return self.remote_tool.name

    def get_description(self):
        return self.remote_tool.description

    def get_parameters(self):
        return self.remote_tool.parameters

    def execute(self, parameters):
        """通过MCP协议执行远程工具"""
        return self.mcp_client.call_tool(self.remote_tool.name, parameters)

2.3.2 集成示例 #

# 集成MCP服务的OpenManus
class OpenManusWithMCP(Manus):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.mcp_clients = MCPClients()
        self.setup_mcp_services()

    def setup_mcp_services(self):
        """设置MCP服务"""
        # 添加数据库MCP服务
        self.mcp_clients.add_mcp_service("database", {
            "host": "localhost",
            "port": 5432,
            "database": "mydb"
        })

        # 添加API服务
        self.mcp_clients.add_mcp_service("api", {
            "base_url": "https://api.example.com",
            "api_key": "your-api-key"
        })

    def get_available_tools(self):
        """获取所有可用工具（本地+远程）"""
        local_tools = super().get_available_tools()
        remote_tools = list(self.mcp_clients.remote_tools.keys())
        return local_tools + remote_tools

2.4 项目结构分析 #

基于图片中的项目结构，OpenManus的组织如下：

OPENMANUS/
├── app/
│   ├── agent/          # 智能体核心
│   │   ├── base_agent.py
│   │   ├── react_agent.py
│   │   └── tool_call_agent.py
│   ├── flow/           # 工作流
│   │   ├── react_workflow.py
│   │   └── task_planner.py
│   ├── mcp/            # MCP协议实现
│   │   ├── mcp_client.py
│   │   └── mcp_tool_wrapper.py
│   ├── prompt/         # 提示词
│   │   ├── thinking_prompts.py
│   │   └── action_prompts.py
│   ├── sandbox/        # 沙箱环境
│   │   ├── code_executor.py
│   │   └── web_scraper.py
│   └── tool/           # 各种工具
│       ├── base_tool.py
│       ├── code_tool.py
│       └── web_tool.py
├── config.py           # 配置
├── exceptions.py       # 异常处理
├── llm.py             # 大模型调用
└── schema.py          # 数据模式

2.5 实际应用场景 #

2.5.1 自动化代码生成 #

# 用户需求："帮我创建一个用户管理系统"
# OpenManus执行流程：
# 1. 思考：分析需求，制定开发计划
# 2. 行动：调用代码工具创建数据库模型
# 3. 观察：检查代码质量
# 4. 思考：继续下一步开发
# 5. 行动：创建API接口
# 6. 观察：测试接口功能
# 7. 思考：完成前端界面
# 8. 行动：调用前端开发工具
# 9. 观察：检查整体功能
# 10. 终止：任务完成

2.5.2 数据采集与分析 #

# 用户需求："采集某网站数据并生成分析报告"
# OpenManus执行流程：
# 1. 思考：确定采集目标和策略
# 2. 行动：调用网页爬取工具
# 3. 观察：检查数据质量
# 4. 思考：确定分析方法
# 5. 行动：调用数据分析工具
# 6. 观察：分析结果
# 7. 思考：生成报告
# 8. 行动：调用报告生成工具
# 9. 终止：任务完成

2.6 OpenManus的优势 #

2.6.1 自主规划能力 #

• 任务分解：能够将复杂任务分解为可执行的步骤
• 动态调整：根据执行结果动态调整策略
• 持续学习：通过观察结果不断优化决策

2.6.2 安全性与隔离性 #

• 沙箱环境：在隔离环境中执行工具，确保系统安全
• 权限控制：对工具执行进行权限管理
• 错误隔离：工具执行错误不会影响主系统

2.6.3 扩展性与集成性 #

• 工具插件化：支持动态添加和移除工具
• MCP协议支持：与外部服务无缝集成
• 模块化设计：各组件独立，便于维护和扩展

2.7 总结 #

OpenManus通过其分层代理架构、ReAct模式实现、灵活的工具系统和MCP协议集成，为构建自主规划智能体提供了完整的解决方案。它不仅能够处理复杂的多步骤任务，还能在安全的环境中执行各种工具，真正实现了AI智能体的自主规划与执行能力。这种设计为AI应用的发展开辟了新的可能性，使得AI系统能够像人类一样进行复杂的任务规划和执行。