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OpenManus 非常棒,但 OpenManus-Max 將其提升到了一個全新的高度!
受 Manus 的沙盒安全性和 IronClaw 的本地執行靈活性的啟發,OpenManus-Max 是一個經過全面重構的企業級 AI Agent 框架。它引入了 DAG 任務調度器、分層記憶系統、20+ 內建工具,以及革命性的多級權限引擎與 Skill 信任衰減機制。
無論你是需要一個在 Docker 沙盒中安全運行的 Agent,還是一個完全釋放本地權限、能控制你桌面的全能助手,OpenManus-Max 都能滿足你的需求。
- 🛡️ 多級權限引擎:支援
YOLO(完全放權)、STANDARD(攔截高危操作)、STRICT(嚴格審批)或SANDBOX(Docker 隔離)四種模式。 - 🧩 Skill 系統與信任衰減:支援載入自定義
SKILL.md檔案。當載入第三方不受信的 Skill 時,系統會自動觸發「信任衰減」,剝奪 Agent 的寫入/執行權限,防止 Prompt 注入攻擊。 - 🧠 分層記憶系統:工作記憶(精確上下文)
$\rightarrow$ LLM 驅動的情節記憶(智能摘要)$\rightarrow$ 全局黑板(共享狀態)。 - ⚡ DAG 任務調度器:自動將複雜目標分解為有向無環圖(DAG),並支援非同步並行執行。
- 🛠️ 20+ 內建工具:Python/Shell 執行、多引擎 Web 搜尋、深度網頁爬取、多模態視覺分析、數據視覺化、桌面自動化(RPA)等。
- 🔌 MCP & A2A 協議:內建 Model Context Protocol (MCP) 客戶端和 Agent-to-Agent (A2A) HTTP 伺服器。
- ⏰ Routine 守護進程:支援在後台運行定時任務(Cron/Interval),狀態持久化到 SQLite。
我們推薦使用 uv 以獲得更快的安裝體驗。
# 1. 複製倉庫
git clone https://github.com/your-repo/OpenManus-Max.git
cd OpenManus-Max
# 2. 建立虛擬環境
uv venv --python 3.11
source .venv/bin/activate
# 3. 安裝依賴
uv pip install -e ".[all]"在專案根目錄建立 config.toml 檔案(可以從範例檔案複製):
cp config.example.toml config.toml編輯 config.toml 設定你的 API 金鑰和首選權限模式:
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."
[permission]
# 可選模式: yolo, standard, strict, sandbox
mode = "standard"以互動模式運行 OpenManus-Max:
openmanus-max# 單任務模式
openmanus-max -t "幫我清理一下 Downloads 目錄"
# YOLO 模式(完全本地權限,無確認提示)
openmanus-max --mode yolo -t "分析系統日誌並修復錯誤"
# Sandbox 模式(在 Docker 中安全執行)
openmanus-max --mode sandbox -t "運行這個不受信的腳本"
# DAG 規劃模式(適用於複雜任務)
openmanus-max --dag "調研 AI 發展趨勢並生成一份 PPT"
# 啟動 Routine 守護進程
openmanus-max --routine你可以透過在 ~/.openmanus-max/skills/ 目錄下新增 Skill 來擴展 Agent 的能力。一個 Skill 就是一個包含 SKILL.md 檔案的目錄,檔案頂部使用 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/ 目錄下的 Skill 會被視為不受信,系統會自動衰減 Agent 的危險工具權限。
歡迎任何形式的貢獻!請隨時提交 Pull Request。
本專案採用 MIT 授權條款 - 詳情請參閱 LICENSE 檔案。