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OpenManus 非常棒,但 OpenManus-Max 将其提升到了一个全新的高度!
受 Manus 的沙盒安全性和 IronClaw 的本地执行灵活性的启发,OpenManus-Max 是一个经过全面重构的企业级 AI Agent 框架。它引入了 DAG 任务调度器、分层记忆系统、20+ 内置工具,以及革命性的多级权限引擎与 Skill 信任衰减机制。
无论你是需要一个在 Docker 沙盒中安全运行的 Agent,还是一个完全释放本地权限、能控制你桌面的全能助手,OpenManus-Max 都能满足你的需求。
- 🛡️ 多级权限引擎:支持
YOLO(完全放权)、STANDARD(拦截高危操作)、STRICT(严格审批)或SANDBOX(Docker 隔离)四种模式。 - 🧩 Skill 系统与信任衰减:支持加载自定义
SKILL.md文件。当加载第三方不受信的 Skill 时,系统会自动触发“信任衰减”,剥夺 Agent 的写入/执行权限,防止 Prompt 注入攻击。 - 🧠 分层记忆系统:工作记忆(精确上下文)
$\rightarrow$ LLM 驱动的情节记忆(智能摘要)$\rightarrow$ 全局黑板(共享状态)。 - ⚡ DAG 任务调度器:自动将复杂目标分解为有向无环图(DAG),并支持异步并行执行。
- 🛠️ 20+ 内置工具:Python/Shell 执行、多引擎 Web 搜索、深度网页爬取、多模态视觉分析、数据可视化、桌面自动化(RPA)等。
- 🔌 MCP & A2A 协议:内置 Model Context Protocol (MCP) 客户端和 Agent-to-Agent (A2A) HTTP 服务器。
- ⏰ Routine 守护进程:支持在后台运行定时任务(Cron/Interval),状态持久化到 SQLite。
我们推荐使用 uv 以获得更快的安装体验。
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/OpenManus-Max.git
cd OpenManus-Max
# 2. 创建虚拟环境
uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate
# 3. 安装依赖
uv pip install -e ".[all]"在项目根目录创建 config.toml 文件(可以从示例文件复制):
cp config.example.toml config.toml编辑 config.toml 设置你的 API 密钥和首选权限模式:
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."
[permission]
# 可选模式: yolo, standard, strict, sandbox
mode = "standard"以交互模式运行 OpenManus-Max:
openmanus-max# 单任务模式
openmanus-max -t "帮我清理一下 Downloads 目录"
# YOLO 模式(完全本地权限,无确认提示)
openmanus-max --mode yolo -t "分析系统日志并修复错误"
# Sandbox 模式(在 Docker 中安全执行)
openmanus-max --mode sandbox -t "运行这个不受信的脚本"
# DAG 规划模式(适用于复杂任务)
openmanus-max --dag "调研 AI 发展趋势并生成一份 PPT"
# 启动 Routine 守护进程
openmanus-max --routine你可以通过在 ~/.openmanus-max/skills/ 目录下添加 Skill 来扩展 Agent 的能力。一个 Skill 就是一个包含 SKILL.md 文件的目录,文件顶部使用 YAML frontmatter:
---
name: github-pr-reviewer
version: "1.0.0"
description: Review GitHub Pull Requests
activation:
keywords: ["github", "pr", "review"]
---
# GitHub PR Reviewer
When asked to review a PR, follow these steps...注意:放置在 ~/.openmanus-max/installed/ 目录下的 Skill 会被视为不受信,系统会自动衰减 Agent 的危险工具权限。
欢迎任何形式的贡献!请随时提交 Pull Request。
本项目采用 MIT 许可证 - 详情请参阅 LICENSE 文件。