フレームワークの典型的な応用シナリオ
このフレームワークは、主に3種類の自動化ニーズに対応している：
- ネットワーク・データ収集TavilyAPIによる学術文献・ニュースのインテリジェント検索、Jinaによるコンテンツ抽出とニューラル検索との組み合わせ
- コード生成の実行PythonのREPL環境を組み込み、オンザフライでのコード実行をサポートします。
- ワークフロー・オーケストレーション例えば、分析レポートの自動生成（データの収集→メトリクスの計算→Markdownへのフォーマット）。
実例：ユーザが "HuggingFaceモデルの影響指数を計算する "と要求すると、システムは自動的にデータを取得する研究者エージェント、計算式を記述するエンコーダエージェント、そして最後に構造化された結果を出力するレポーターエージェントを割り当てます。このマルチエージェントコラボレーションモデルは、複数のステップと能力を必要とする複雑なタスクに特に適している。
この答えは記事から得たものである。LangManus: マルチインテリジェンス・コラボレーションをサポートするオープンソースのAI自動化フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " LangManusは具体的にどのようなタスク自動化シナリオをサポートしていますか？
