第 0 篇OpenManus 深度分析与文档系列计划系列OpenManus 源码级深度解读Master 分支分析对象FoundationAgents/OpenManus前身 mannaandpoem/OpenManus版本锚点master 3309bf4e416fb1c74b008f3e86494439a31bad532026-08-22 推送58k stars文档参考DeepWiki 自动生成文档 https://deepwiki.com/FoundationAgents/OpenManus8 大章 43 页阅读本文你将了解本系列如何切分、每一篇讲什么、每篇对应哪些源码入口先配入口再下笔、官方/DeepWiki 章节与本系列的覆盖映射。1. 系列定位OpenManus 是 MetaGPT 社区核心成员在 2025 年初用3 小时完成的开源通用 Agent 框架原型如今已演化为 58k stars 的成熟项目。它用约 4700 行核心 Python 代码实现了一套完整的 think-act 循环、多 Agent 协作、工具生态、MCP 集成与沙箱执行体系——是学习Agent Harness 工程的最佳解剖标本之一体量足够小可以打穿每一行架构又足够完整覆盖了 ReAct、Planning、MCP、沙箱四大主题。本系列遵循四视角方法论架构 / 源码 / 生产 / 进阶所有结论锚定完整仓库相对路径:行号版本锁定 master 3309bf4保证可复现。2. 仓库内核地图源码镜像实测om-src/ ├── main.py / run_mcp.py / run_flow.py / sandbox_main.py # 四条入口 ├── app/ │ ├── agent/ # Agent 层base → react → toolcall → manus/mcp/browser/swe/data_analysis/sandbox_agent │ ├── flow/ # 编排层base → planningPlanningFlow 多 Agent 编排 │ ├── llm.py # LLM 门面776 行单例 多供应商 token 预算 │ ├── bedrock.py # AWS Bedrock 适配 │ ├── config.py # 配置单例tomllib 加载 config.toml │ ├── schema.py # Message/Memory/AgentState/ToolCall 数据契约 │ ├── prompt/ # 各 Agent 的 system_prompt / next_step_prompt │ ├── tool/ # 工具生态base/tool_collection 20 工具实现 │ │ ├── mcp.py # MCPClients / MCPClientTool │ │ ├── sandbox/ # 沙箱侧工具shell/files/browser/vision │ │ ├── search/ # 多引擎搜索Google/Bing/Baidu/DuckDuckGo │ │ └── chart_visualization/ # Python→Node.js 图表管线 │ ├── mcp/server.py # 内置 MCP Server把 OpenManus 工具暴露为 MCP 服务 │ └── sandbox/core/ # 本地 Docker 沙箱manager/sandbox/terminal ├── protocol/a2a/ # A2A (Agent-to-Agent) 协议接入 └── tests/ # 沙箱与工具测试3. 篇目规划DeepWiki 章节 ↔ 源码入口 ↔ 篇目三列索引DeepWiki 为该仓库自动拆分了 8 大章 43 页章节树于 2026-09-05 实测抓取。按一个二级章节簇 一篇的合并判据内聚共享同一条源码主链路映射为 7 篇正文 收尾篇目DeepWiki 章节源码入口file:line覆盖视角01 执行引擎全景think-act 循环1-introduction / 1.1~1.3 / 3.1app/agent/base.py:116、app/agent/react.py:33、app/agent/toolcall.py:39、app/agent/manus.py:41、main.py:17架构/源码02 配置系统与多供应商 LLM 封装2-configuration / 4-llm-integrationapp/config.py:197、app/llm.py:174、app/llm.py:45、app/bedrock.py:1源码/生产03 工具生态BaseTool 与 ToolCollection5-tool-ecosystem / 5.1 / 5.4 / 5.6app/tool/base.py:78、app/tool/tool_collection.py:9、app/tool/python_execute.py:1、app/tool/str_replace_editor.py:1源码/进阶04 浏览器、搜索与数据可视化管线5.2 / 5.3 / 5.5app/tool/web_search.py:1、app/tool/crawl4ai.py:1、app/tool/chart_visualization/data_visualization.py:1、app/agent/browser.py:1架构/生产05 MCP 集成客户端、服务端与工具桥接6-mcp / 6.1~6.3app/tool/mcp.py:1、app/mcp/server.py:1、app/agent/manus.py:83源码/进阶06 沙箱系统Docker 本地沙箱与 Daytona7-sandbox / 7.1~7.3app/sandbox/core/sandbox.py:1、app/sandbox/core/manager.py:1、app/daytona/sandbox.py:1、app/agent/sandbox_agent.py:1架构/生产07 编排与规划PlanningFlow 多 Agent 协作1.3 / 3.4 / 8-architecture-patternsapp/flow/planning.py:45、app/flow/base.py:9、app/tool/planning.py:1、run_flow.py:11架构/进阶99 收尾总结与设计思想提炼8-developer-guide / 8.1~8.5全系列汇总综合章节覆盖率口径DeepWiki 8 大章全部覆盖43 个子页按内聚合并进 7 篇正文5.2/5.3/5.5 合并为 04 篇6.x 整章并入 05 篇7.x 整章并入 06 篇8.x 拆入 07 与 99 篇覆盖率 8/8 章、43/43 页含合并。4. 环境准备Python 3.12setup.py:43要求uv venv --python 3.12 uv pip install -r requirements.txt配置cp config/config.example.toml config/config.toml不创建时框架自动回退读取 example见app/config.py:217-226可选Docker本地沙箱、Daytona API Key云沙箱、MCP server 配置config/mcp.example.json5. 批次交付计划批次 1本轮00 计划 01 样板篇打穿 Agent 执行引擎→ 过门禁 → 确认标准批次 202、03配置/LLM 与工具生态批次 304、05浏览器搜索可视化与 MCP批次 406、07、99沙箱、编排、收尾