爆肝 180 小时，我用 Typescript 写了一个 Manus

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爆肝 180 小时，我用 Typescript 写了一个 Manus

在当今技术飞速发展的时代，AI 辅助工具的需求日益增长。为了满足各类桌面应用场景下对 AI 辅助的需求，我投入了 180 个小时的时间，用 Typescript 开发了 LuguManus 这个智能化桌面应用框架。下面我将和大家分享这段开发历程以及 LuguManus 的特点和应用场景。

项目地址：

项目背景与初衷

随着工作和学习中对自动化和智能化的要求越来越高，我们需要一个强大的工具来帮助我们处理各种复杂的任务。大型语言模型的发展为我们提供了新的思路，我希望能够将这些先进的技术整合到一个桌面应用框架中，为用户提供更加便捷、高效的服务。于是，LuguManus 项目应运而生。

技术栈选择

Electron 桌面应用框架

Electron 是一个跨平台的桌面应用开发框架，它允许开发者使用 Web 技术（HTML、CSS 和 JavaScript）来构建桌面应用。这使得我们可以利用现有的 Web 开发经验，快速开发出具有良好用户界面的桌面应用。同时，Electron 还提供了与操作系统的底层交互能力，为我们实现浏览器模拟交互等功能提供了支持。

Typescript 类型安全

Typescript 是 JavaScript 的一个超集，它为 JavaScript 增加了静态类型检查。在大型项目开发中，类型安全非常重要，它可以帮助我们在开发过程中尽早发现错误，提高代码的可维护性和可读性。使用 Typescript 编写代码，让我们能够更加自信地进行开发，减少了调试时间。

Prisma ORM + SQLite 数据持久化

Prisma 是一个现代化的数据库 ORM（对象关系映射）工具，它可以让我们以面向对象的方式操作数据库。SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，适合用于桌面应用的数据存储。通过 Prisma ORM 和 SQLite 的结合，我们可以方便地实现数据的持久化，为应用提供稳定的数据支持。

RxJS 响应式编程

RxJS 是一个用于处理异步数据流的库，它采用了响应式编程的思想。在 LuguManus 中，我们需要处理大量的异步操作，如网络请求、消息处理等。RxJS 提供了丰富的操作符和工具，让我们能够更加方便地处理这些异步操作，实现流畅的异步消息处理能力。

OpenAI SDK 模型集成(Qwen)

OpenAI 提供了强大的 AI 模型，通过 OpenAI SDK，我们可以将这些模型集成到 LuguManus 中。这使得我们的应用能够利用 AI 技术，实现智能文档处理、自动化网络信息检索等功能。

主要特点

多代理协作机制

LuguManus 采用了基础代理、对话代理和任务导向代理三层架构。这种架构设计使得不同的代理可以协同工作，共同解决复杂的问题。基础代理负责处理一些基本的任务，对话代理负责与用户进行交互，任务导向代理则负责将复杂任务分解为多个可执行的子任务，并按顺序或依赖关系执行。

智能任务分解

在实际应用中，我们经常会遇到一些复杂的任务。LuguManus 能够自动将这些复杂任务拆解为多个可执行的子任务，并根据任务之间的顺序和依赖关系进行执行。这大大提高了任务处理的效率和准确性。

工具链集成

为了满足不同用户的需求，LuguManus 内置了多种工具组件，包括网页搜索、文档处理、图表生成和代码执行等。这些工具组件可以方便地集成到应用中，为用户提供一站式的服务。

响应式数据流

基于 RxJS 构建的响应式架构，使得 LuguManus 能够提供流畅的异步消息处理能力。无论是网络请求还是内部消息传递，都能够高效地处理，确保应用的响应速度和稳定性。

浏览器模拟交互

通过 Electron 实现的浏览器行为模拟，LuguManus 可以执行网页浏览、内容提取、执行网页行为等操作。这为我们在自动化网络信息检索和处理方面提供了很大的便利。

多模型支持

LuguManus 支持不同类型的 AI 模型，包括文本、长文本、代码、图像识别等。这使得我们的应用可以根据不同的需求选择合适的模型，提供更加精准的服务。

开发过程中的挑战与解决方案

类型定义与管理

在使用 Typescript 开发过程中，类型定义和管理是一个挑战。由于项目规模较大，涉及到多个模块和组件，类型的一致性和准确性需要严格把控。为了解决这个问题，我们采用了集中管理类型定义的方式，将公共类型定义在一个单独的文件中，并在使用时进行导入和复用。

异步操作处理

在处理异步操作时，如网络请求和文件读写，需要确保代码的正确性和性能。RxJS 提供了强大的异步操作处理能力，但在实际使用中，需要合理选择操作符和订阅方式。我们通过深入学习 RxJS 的文档和实践，逐渐掌握了异步操作的处理技巧，提高了代码的稳定性和性能。

工具链集成与兼容性

在集成各种工具组件时，需要考虑它们之间的兼容性和协同工作能力。不同的工具可能有不同的接口和使用方式，需要进行适当的封装和适配。我们通过编写中间层代码，将不同工具的接口进行统一，确保了工具链的集成和协同工作。

应用场景

LuguManus 适用于需要 AI 辅助的各类桌面应用场景，包括但不限于：

• 智能文档处理与分析：可以对 Markdown、Word 等文档进行结构分析、内容提取和总结。
• 自动化网络信息检索与整合：通过网页搜索工具，自动获取相关信息并进行整合。
• 复杂任务规划与执行：将复杂任务分解为多个子任务，并按顺序执行。
• 代码辅助与运行：提供代码执行和调试功能，帮助开发者提高开发效率。

总结与展望

经过 180 个小时的爆肝开发，LuguManus 已经具备了基本的功能和特性。在这个过程中，我不仅学到了很多新的技术和知识，也积累了宝贵的项目开发经验。未来，我将继续完善这个框架，增加更多的功能和工具组件，提高应用的性能和稳定性。同时，我也欢迎更多的开发者参与到项目中来，共同打造更强大的 AI 桌面工具生态。

爆肝 180 小时，我用 Typescript 写了一个 Manus

在当今技术飞速发展的时代，AI 辅助工具的需求日益增长。为了满足各类桌面应用场景下对 AI 辅助的需求，我投入了 180 个小时的时间，用 Typescript 开发了 LuguManus 这个智能化桌面应用框架。下面我将和大家分享这段开发历程以及 LuguManus 的特点和应用场景。

项目地址：

项目背景与初衷

随着工作和学习中对自动化和智能化的要求越来越高，我们需要一个强大的工具来帮助我们处理各种复杂的任务。大型语言模型的发展为我们提供了新的思路，我希望能够将这些先进的技术整合到一个桌面应用框架中，为用户提供更加便捷、高效的服务。于是，LuguManus 项目应运而生。

技术栈选择

Electron 桌面应用框架

Electron 是一个跨平台的桌面应用开发框架，它允许开发者使用 Web 技术（HTML、CSS 和 JavaScript）来构建桌面应用。这使得我们可以利用现有的 Web 开发经验，快速开发出具有良好用户界面的桌面应用。同时，Electron 还提供了与操作系统的底层交互能力，为我们实现浏览器模拟交互等功能提供了支持。

Typescript 类型安全

Typescript 是 JavaScript 的一个超集，它为 JavaScript 增加了静态类型检查。在大型项目开发中，类型安全非常重要，它可以帮助我们在开发过程中尽早发现错误，提高代码的可维护性和可读性。使用 Typescript 编写代码，让我们能够更加自信地进行开发，减少了调试时间。

Prisma ORM + SQLite 数据持久化

Prisma 是一个现代化的数据库 ORM（对象关系映射）工具，它可以让我们以面向对象的方式操作数据库。SQLite 是一个轻量级的嵌入式数据库，适合用于桌面应用的数据存储。通过 Prisma ORM 和 SQLite 的结合，我们可以方便地实现数据的持久化，为应用提供稳定的数据支持。

RxJS 响应式编程

RxJS 是一个用于处理异步数据流的库，它采用了响应式编程的思想。在 LuguManus 中，我们需要处理大量的异步操作，如网络请求、消息处理等。RxJS 提供了丰富的操作符和工具，让我们能够更加方便地处理这些异步操作，实现流畅的异步消息处理能力。

OpenAI SDK 模型集成(Qwen)

OpenAI 提供了强大的 AI 模型，通过 OpenAI SDK，我们可以将这些模型集成到 LuguManus 中。这使得我们的应用能够利用 AI 技术，实现智能文档处理、自动化网络信息检索等功能。

主要特点

多代理协作机制

LuguManus 采用了基础代理、对话代理和任务导向代理三层架构。这种架构设计使得不同的代理可以协同工作，共同解决复杂的问题。基础代理负责处理一些基本的任务，对话代理负责与用户进行交互，任务导向代理则负责将复杂任务分解为多个可执行的子任务，并按顺序或依赖关系执行。

智能任务分解

在实际应用中，我们经常会遇到一些复杂的任务。LuguManus 能够自动将这些复杂任务拆解为多个可执行的子任务，并根据任务之间的顺序和依赖关系进行执行。这大大提高了任务处理的效率和准确性。

工具链集成

为了满足不同用户的需求，LuguManus 内置了多种工具组件，包括网页搜索、文档处理、图表生成和代码执行等。这些工具组件可以方便地集成到应用中，为用户提供一站式的服务。

响应式数据流

基于 RxJS 构建的响应式架构，使得 LuguManus 能够提供流畅的异步消息处理能力。无论是网络请求还是内部消息传递，都能够高效地处理，确保应用的响应速度和稳定性。

浏览器模拟交互

通过 Electron 实现的浏览器行为模拟，LuguManus 可以执行网页浏览、内容提取、执行网页行为等操作。这为我们在自动化网络信息检索和处理方面提供了很大的便利。

多模型支持

LuguManus 支持不同类型的 AI 模型，包括文本、长文本、代码、图像识别等。这使得我们的应用可以根据不同的需求选择合适的模型，提供更加精准的服务。

开发过程中的挑战与解决方案

类型定义与管理

在使用 Typescript 开发过程中，类型定义和管理是一个挑战。由于项目规模较大，涉及到多个模块和组件，类型的一致性和准确性需要严格把控。为了解决这个问题，我们采用了集中管理类型定义的方式，将公共类型定义在一个单独的文件中，并在使用时进行导入和复用。

异步操作处理

在处理异步操作时，如网络请求和文件读写，需要确保代码的正确性和性能。RxJS 提供了强大的异步操作处理能力，但在实际使用中，需要合理选择操作符和订阅方式。我们通过深入学习 RxJS 的文档和实践，逐渐掌握了异步操作的处理技巧，提高了代码的稳定性和性能。

工具链集成与兼容性

在集成各种工具组件时，需要考虑它们之间的兼容性和协同工作能力。不同的工具可能有不同的接口和使用方式，需要进行适当的封装和适配。我们通过编写中间层代码，将不同工具的接口进行统一，确保了工具链的集成和协同工作。

应用场景

LuguManus 适用于需要 AI 辅助的各类桌面应用场景，包括但不限于：

• 智能文档处理与分析：可以对 Markdown、Word 等文档进行结构分析、内容提取和总结。
• 自动化网络信息检索与整合：通过网页搜索工具，自动获取相关信息并进行整合。
• 复杂任务规划与执行：将复杂任务分解为多个子任务，并按顺序执行。
• 代码辅助与运行：提供代码执行和调试功能，帮助开发者提高开发效率。

总结与展望

经过 180 个小时的爆肝开发，LuguManus 已经具备了基本的功能和特性。在这个过程中，我不仅学到了很多新的技术和知识，也积累了宝贵的项目开发经验。未来，我将继续完善这个框架，增加更多的功能和工具组件，提高应用的性能和稳定性。同时，我也欢迎更多的开发者参与到项目中来，共同打造更强大的 AI 桌面工具生态。

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