https://github.com/langmanus
时间: 2025-04-07 08:06:13 浏览: 123
### 关于 LangManus 项目的详细介绍
LangManus 是一个基于 LangChain 构建的开源多智能体助手系统,其核心目标是提供一种类似于“AI 智能之手”的工具来协助用户完成复杂的任务[^3]。该项目的名字融合了 LangChain 和拉丁语中的 Manus(意为手),象征着它作为人工智能辅助工具的角色。
#### 如何获取并运行 LangManus 项目
为了访问和使用 LangManus 项目,可以按照以下方法操作:
1. **克隆仓库**
需要先从官方 GitHub 地址克隆 LangManus 的源码至本地环境。执行如下命令即可实现这一过程:
```bash
git clone https://github.com/langmanus/langmanus.git
cd langmanus
```
这一步骤提供了完整的代码库以便进一步开发或部署[^1]。
2. **安装依赖项**
成功下载后,还需要确保所有必要的 Python 库已正确加载到环境中。这通常涉及 pip 或 conda 工具链的应用程序管理流程。
#### 获取更多信息资源链接
如果希望深入了解该系统的具体文档说明或者最新动态更新,则可以通过下面给出的 URL 访问详细的中文版 README 文件页面:
- [LangManus 中文指南](https://github.com/MaoTouHU/byte-langmanus/edit/main/README_zh.md)[^2]
此路径下包含了关于如何配置环境变量、启动服务端口以及其他高级特性的指导手册等内容。
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### 提供一段简单的示例脚本用于验证安装成功与否
假设已经完成了上述准备工作之后,这里展示一个小例子用来测试当前设置是否正常工作:
```python
from langchain import OpenAI, ConversationChain
llm = OpenAI(temperature=0)
conversation = ConversationChain(llm=llm)
print(conversation.predict(input="你好!"))
```
以上代码片段展示了利用 LangChain 创建对话链条的基本方式,并调用了预训练好的 LLM 来生成回复消息。
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