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如何实现通过LangManus框架自动化处理数据爬取和网页搜索任务？

环境配置: 首先安装Python 3.12和Git，使用uv工具创建虚拟环境并安装依赖： uv sync 。
代理分配: 输入任务（如“爬取某网站数据”）后，协调者会分析需求，规划者制定策略，监督者分配任务给研究员代理执行。
工具调用: 配置Tavily API密钥（需从官网获取）以启用网页搜索功能，研究员代理会调用API返回最多5条结果。
代码集成: 若需动态解析页面，编码器代理可生成Python脚本，通过内置REPL执行。

2025-08-28

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背景介绍

LangManus是一个多代理协作的AI自动化框架，专为自动化处理网页搜索和数据爬取等任务设计。它通过内置的代理系统（如协调者、规划者、监督者）和工具集成（如Tavily API、Playwright），能够高效完成复杂任务。

关键在于正确配置.env文件中的API密钥，任务输入需明确目标。对于复杂爬取，可自定义代理行为（修改src/prompts/下的Markdown文件）。