这个任务完整地演示了 **LangManus** 是如何通过一个多智能体协作系统，自动地处理用户提出的问题。以下是对整个过程的详细解读： --- ## 一、你提出了问题 ```Java 帮我查一下特斯拉 Model 3 最近一个月在中国的销量情况，并给出销量趋势总结。 ``` --- ## 二、LangManus 开始自动化处理 整个处理流程由不同的智能体（Agent）协作完成，每个智能体都有自己明确的职责： |智能体 (Agent)|职责|执行动作| |---|---|---| |**Coordinator**|协调任务|接受用户输入并转发给 Planner| |**Planner**|制定执行计划|根据问题制定详细计划，指定后续工作| |**Supervisor**|管理与监督|根据 Planner 计划协调 Researcher、Coder 和 Reporter 执行任务| |**Researcher**|搜集和检索数据|使用网络搜索与爬取技术，获取最新的特斯拉销量数据| |**Coder**|数据分析与计算|本次未实际运行代码，但原设计用于执行数据分析| |**Reporter**|撰写最终报告|基于前几个Agent 的结果输出综合报告| --- ## 三、各智能体具体的执行步骤 ### 📌 步骤1: Coordinator 和 Planner 决策 - Coordinator 接受了你的问题，随后 Planner 制定了一套具体的执行计划： **执行计划:** - Researcher 搜集数据（特斯拉 Model 3 最近一个月销量） - Coder 分析数据（销量趋势分析） - Reporter 输出最终报告 --- ### 📌 步骤2: Researcher 开始搜集数据 Researcher 执行了两项工作： 1. **搜索引擎检索**: 使用 Tavily 搜索引擎检索有关 Model 3 最近销量的信息。 2. **网页内容抓取**: 从检索到的结果中选取关键的几个网页，通过爬取技术，详细抓取网页上的销量数据。 通过自动检索与爬取，Researcher 获得了多个关键数据点： - **最近的月销量**: - 7月份销量为 20,300 辆（环比下降34%） - 12月份销量为 21,046 辆（被小米SU7反超） - 2月份销量环比下降51.5% 这些数据成为后续分析的基础。 --- ### 📌 步骤3: Coder 进行数据分析（实际执行中未完成） 在当前环境中，Coder 并未直接执行数据分析或计算代码，而是给出了如何手动或者程序化抓取和分析数据的示例代码： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # 示例代码，爬取并分析数据 ``` Coder 提供了用户自行动手进行爬取和分析数据的方法。这可能是因为该demo环境受限（例如缺少具体网站数据接口权限或实时数据环境）。 --- ### 📌 步骤4: Reporter 撰写最终报告 Reporter 根据 Researcher 的数据搜集和 Coder 提供的数据分析建议，整理了一份最终的执行报告： ### 🔖 最终报告内容 - **问题回顾**：重申了用户的需求。 - **关键发现**：指出AI本次并未执行实时数据分析，而是提供了操作指导。 - **详细分析**：说明了数据爬取、分析的方法（Coder提供）。 - **建议与结论**：推荐用户使用Python的相关库（如requests、BeautifulSoup、pandas）自行完成销量数据抓取与分析，同时提醒注意网站爬取合法性。 --- ## 四、整个流程的亮点和意义 **LangManus** 展示了清晰的 **多智能体协作模式**： - 各智能体职责明确。 - 有效地分解和执行复杂任务。 - 即使中途部分智能体（如Coder）未直接执行任务，也能给出明确的执行路径指导，确保任务流程闭环，给用户一个明确的输出结果或下一步行动建议。 --- ## 五、下一步你可以做什么？ 如果想看到实际的数据分析结果，可以： - 配置更完整的本地环境（如提供真实API Key）以便真实运行。 - 根据Coder 提供的示例代码，自行进行数据爬取和分析，生成销量趋势图表。 通过这种方式，完整地体验 **LangManus** 如何自动化实现从问题到结果的完整任务处理闭环。