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标题: Manus开源!Go言语版本, 改造的Go言语多智能体自规划系统 [打印本页]

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作者: KOsV    时间: 9 小时前
标题: Manus开源!Go言语版本, 改造的Go言语多智能体自规划系统
基于OpenManus开源！Go言语版本， 改造的Go言语多智能体自规划系统

源代码

https://www.gitpp.com/navigatee/project0717gvv-manus-with-mcp

基于 OpenManus 改造的Go言语多智能体自规划系统，引入了相似Claude的MCP（模型上下文协议）配置才能，可自在接入第三方MCP。
示例

功能特性

多智能体自规划MCP配置才能便捷接入第三方MCP

配置阐明

config.yaml 文件用于配置系统，以下是基本填写阐明：

Manus开源项目解析：Go言语多智能体自规划系统与MCP协议的交融实际

一、项目背景与核心定位

该项目基于OpenManus（Manus的开源复刻版本）改造，采用Go言语重构，聚焦于多智能体自规划系统的开发。其核心目的是经过引入MCP（模型上下文协议），完成AI智能体与外部工具、数据源的高效集成，构建一个灵敏、可扩展的AI运用生态。

技术栈转型：从Python转向Go言语，应用Go的高并发功能和简约语法，提升系统波动性和执行效率。功能晋级：在OpenManus的基础上，添加多智能体协作、自规划义务分解才能，并强化MCP协议支持。开源生态：经过GitPP平台开放源代码，鼓励社区参与优化，推进AI智能体从单一义务执行向复杂决策退化。

二、MCP协议：AI智能体的“USB-C接口”

MCP（Model Context Protocol）由Anthropic提出，旨在处理AI模型与外部工具、数据源之间的集成难题。其核心价值在于：

标准化集成：
MCP为AI模型提供一致的通讯协议，相似USB-C接口，使智能体可以无缝衔接邮件、日历、GitHub、数据库等外部服务，无需为每个工具单独编写适配代码。

案例：经过MCP，AI可直接调用GitHub API创建代码文件，或衔接Slack发送音讯，完成跨平台自动化。


动态交互才能：
MCP支持双向通讯，AI模型既能获取外部数据（如查询日历安排），也能触发操作（如重新安排会议）。这种实时上下文更新才能，使智能体可以处理复杂、动态的义务场景。

安全与灵敏性：
MCP服务器内置访问控制机制，确保数据安全；同时支持云端或本地部署，顺应不同场景需求。例如，企业可将敏感数据部署在本地，而公开工具经过云端访问。

生态扩展性：
开发者可经过MCP疾速扩展AI功能。例如，将Blender（3D建模软件）接入MCP后，AI可直接生成并修正3D模型，无需手动操作界面。

三、项目功能特性与完成途径

多智能体自规划系统

义务分解：将复杂义务（如“规划一次游览”）拆解为多个子义务（机票预订、酒店挑选、行程安排），并分配给不同智能体执行。智能体协作：经过共享上下文和记忆，完成智能体间的无缝协作。例如，担任行程安排的智能体可调用天气API，动态调整活动计划。自优化才能：系统根据义务执行结果反馈，自动调整策略（如更换更高效的工具或模型），提升义务成功率。

MCP配置才能

一致接口：经过config.yaml文件配置MCP服务器，支持接入第三方MCP服务（如GitHub、Slack、数据库等）。动态加载：系统启动时自动加载配置的MCP服务，无需重启即可扩展功能。例如，新增一个天气查询MCP服务后，智能体可直接调用该服务获取实时天气。

便捷接入第三方MCP

标准化协议：遵照MCP协议规范，确保与任何兼容MCP的外部工具无缝集成。低代码开发：提供MCP服务开发模板，开发者只需完成核心逻辑（如数据查询、操作执行），即可疾速创建新的MCP服务。

四、技术架构与代码完成

核心模块

智能体核心（agent/）：定义智能体行为逻辑，包括义务规划、工具调用、记忆管理等。工作流管理（flow/）：担任义务分解、执行调度和结果汇总。MCP协议支持（mcp/）：完成MCP客户端与服务器通讯，处理协议解析、数据封装等。工具集合（tool/）：提供基础工具（如Web搜索、文件操作）和MCP工具封装。

关键代码示例

MCP服务配置：
yaml


# config.yaml

mcp_servers:

-name:"github"

type:"github"

api_key:"your_github_api_key"

base_url:"https://api.github.com"

-name:"weather"

type:"weather_api"

api_key:"your_weather_api_key"

智能体调用MCP服务：
go


// 调用GitHub MCP服务创建代码文件

funccreateGitHubFile(repo, path, content string)error {

mcpClient := mcp.NewClient("github")

response, err := mcpClient.CallTool("create_file", map[string]interface{}{

"repo":    repo,

"path":    path,

"content": content,

})

if err != nil {

return err

}

log.Printf("File created: %v", response)

returnnil

}

五、AI运用趋向与项目价值

从单一义务到复杂决策
传统AI助手（如ChatGPT）仅能提供建议，而Manus开源项目经过多智能体协作和自规划才能，完成从“思索”到“举动”的无缝衔接。例如，用户只需输入“帮我找一份Java开发工作”，系统即可自动完成简历挑选、职位婚配、面试安排等全流程。

MCP驱动的生态扩展
MCP协议的普及将降低AI工具集成门槛，推进构成“AI+工具”的开放生态。将来，开发者可基于MCP构建垂直范畴处理方案（如医疗、教育、金融），而无需反复造轮子。

开源社区的力气
该项目经过开源形式吸引全球开发者参与，加速技术迭代。例如，社区已贡献多个MCP服务（如arXiv论文检索、地图导航），分明丰富系统功能。

六、将来展望

功能优化：经过Go言语特性（如协程、内存管理）进一步提升系统并发处理才能。行业垂直化：针对特定范畴（如智能制造、智慧城市）开发公用智能体和MCP服务。标准化推进：参与MCP协议标准化工作，助力其成为AI范畴的通用接口标准。

Manus开源！Go言语版本， 改造的Go言语多智能体自规划系统

源代码

https://www.gitpp.com/navigatee/project0717gvv-manus-with-mcp

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