引言
在AI时代，如何让机器帮助我们自动化完成复杂任务？Manus 作为一款由中国团队开发的 AI Agent 产品，以其强大的自主研究与任务执行能力引起广泛关注。然而，它的访问权限限制了许多开发者的使用。
幸运的是，社区已经提供了一款开源的替代方案——LangManus。它是一个 AI 自动化框架，能够通过智能规划、搜索、浏览器自动化和代码执行，帮助用户自动完成各种研究任务。
在本篇文章中，我们将手把手教你安装、配置 LangManus，并实战演示如何用它自动化完成一个真实的研究任务。
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LangManus：开源 AI 任务自动化框架
Github地址：https://github.com/langmanus/langmanus
LangManus的核心功能包括：
✅ 任务规划与分解——智能拆解任务，并选择最佳执行路径。
✅ 搜索与爬取——可集成 Tavily、Playwright 等工具，自动化信息抓取。
✅ AI 计算与分析——调用 AI 模型（如 OpenAI、DeepSeek）进行数据处理与推理。
✅ 自动化研究报告生成——根据研究需求自动生成结构化报告。
LangManus由两大核心模块组成：
- LangManus（后端）：负责任务调度与执行，提供 API 接口。
- LangManus Web（前端）：基于 Web UI，提供可视化交互方式。
接下来，我们进行安装与配置。
安装与配置 LangManus
安装LangManus核心
Step 1: 克隆代码仓库：
git clone https://github.com/langmanus/langmanus.gitcd langmanus
Step 2: 使用 uv 进行环境管理：
uv syncuv pip install playwright # 安装浏览器自动化工具cp .env.example .env # 复制环境变量文件
Step 3: 配置 .env，指定 AI 模型：
REASONING_MODEL_BASE_URL=https://api.deepseek.comREASONING_MODEL_NAME=deepseek-chatREASONING_MODEL_API_KEY=your_api_keyNON_REASONING_MODEL=deepseekVISION_MODEL=openai-gpt-4-vision
Step 4: 启动后端服务：
uv run server.py # 默认运行在 8000 端口
安装 LangManus Web
Step 1: 克隆 Web 端代码：
git clone https://github.com/langmanus/langmanus-web.gitcd langmanus-web
Step 2: 复制并修改 .env：
NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000 # 指定后端 API 地址
Step 3: 运行前端：
pnpm installpnpm run dev # 运行在 3000 端口
至此，我们完成了 LangManus 的环境搭建，接下来进入实际应用场景！
实战演示：用 LangManus 自动化企业信息研究
在 Manus 官网，我们发现一个研究任务：获取 YC（Y Combinator）旗下 B2B 公司的信息。我们将用 LangManus 复现这一任务。
提出任务在 LangManus Web 界面，我们输入：
“获取 YC W25 批次下所有 B2B 公司的信息，并生成表格。”
任务执行流程LangManus 会自动完成以下步骤：
- ✅任务规划 ?️ —— 识别所需信息，拆解任务。
- ✅搜索 YC 官网 ? —— 通过 Tavily 或 Google 搜索找到目标网页。
- ✅浏览器自动化 ? —— 使用 Playwright 访问 YC 网站，并爬取公司信息。
- ✅数据处理与分析 ? —— 解析网页结构，提取关键信息。
- ✅报告生成 ? —— 以表格形式整理企业数据，并生成最终报告。
在后台日志中，我们可以看到
- ✅ 浏览器自动化执行中（Chrome 界面打开）
- ✅ 数据抽取完成（公司名称、简介、融资信息等）
- ✅ 最终报告生成（可导出 Excel / Markdown 格式）
最终，我们获得了一份完整的企业信息研究报告！?
LangManus 的应用场景
除了上述案例，LangManus 还可以应用于：
- ✅ 自动化市场调研 —— 竞争对手分析、行业趋势报告。
- ✅ 科研辅助 —— 文献综述、学术搜索。
- ✅ 代码生成与执行 —— 结合 AI 进行编程任务自动化。
- ✅ 情报收集 —— 监控特定行业动态、自动提取关键信息。
总结
LangManus 作为一个 AI 任务自动化框架，为无法使用 Manus 的用户提供了一个强大的开源替代方案。它不仅能自动化执行研究任务，还可以通过不同的 AI 工具组合出各种智能工作流，大幅提升生产力。
