微软开源的Magentic-UI是一个基于多Agent、以人为中心设计的人机交互界面系统，擅长处理网络任务，如填写表单、定制视频内容等。它能生成和执行代码与文件，提供透明且可控的操作环境，促进高效人机协作。Magentic-UI基于AutoGen技术，支持人类协作规划、行动保护机制、计划学习与检索、并行任务执行。文章介绍了如何使用Azure OpenAI API部署Magentic-UI，并通过实例展示了其在信息检索、内容总结等方面的应用，并与Manus进行了对比。

🌐Magentic-UI是微软开源的智能体研究项目，它是一个基于多Agent、以人为中心设计的人机交互界面系统，擅长处理网络上的任务，并能生成及执行代码与文件，简化复杂网络操作流程。

🔑Magentic-UI提供了透明且可控的操作环境，所有操作对用户可见，避免了黑盒操作，支持随时打断，允许人类及时干预，避免资源浪费。

🛠️文章详细介绍了使用Azure OpenAI API部署Magentic-UI的步骤，包括环境配置、安装依赖、启动服务以及配置Azure OpenAI API等。

📝通过让Magentic-UI查找掘金主页并总结博文生成公众号文章的实例，展示了其在信息检索、内容总结等方面的应用能力，验证了其完成度很高。

🆚Magentic-UI与Manus在处理逻辑上有相似之处，都支持操作可见和随时打断，但Magentic-UI作为本地部署产品，体验上目前不如Manus，但未来可期，且基于AutoGen开发，生态能力更好。

聊一聊

微软最近开源了一个名为Magentic-UI的智能体研究项目，这是一套基于多Agent、以人为中心设计的人机交互界面系统。它特别擅长处理网络上的任务，如填写表单、定制视频内容等，并能够生成及执行代码与文件。不同于其他浏览器代理工具，Magentic-UI提供了透明且可控的操作环境，促进了更加高效的人机协作。该平台依托于AutoGen技术构建而成，具备多项特色功能：支持人类协作规划与任务合作；实施行动保护机制确保安全；具备计划学习与检索能力以提升自动化效率；还支持并行任务执行来提高工作效率。简而言之，Magentic-UI开启了一种新颖的人机互动模式，极大地简化了复杂的网络操作流程。

更多关于Magentic-UI的介绍，可以浏览他们的项目主页：github.com/microsoft/m…

跑一跑

官方文档里已经有详细的部署流程了，但主要是基于OpenAI API的方式，众所周知，这种方式对国内大部分用户来说是有困难的。我这里就以官方介绍的另外一种方式来部署，也就是Azure OpenAI API的方式。当然官方也提供了包括OpenRouter和本地Ollama的方式这不是本篇重点，我们不在赘述。

前置要求

有Azure账号开通了Azure AI服务，并有自己的Azure AI服务节点和Deployment信息（这个Deployment就可以简单理解为给自己创建的服务节点起的名字哈）系统要求是Linux或者MacOS，Windows用户的话要求WSL2（笔者使用的正是WSL2）安装了Docker使用Azure Openai API的方式的话，还需要安装Azure CLIPython3.10以上环境，pip或者uv最好可以科学上网

部署

创建python虚拟环境

python3 -m venv .venvsource .venv/bin/active

或者

uv venv --python=3.11 .venv. .venv/bin/activate

安装Magentic-UI

pip install magentic-ui# 或者uv pip install magentic-ui

等待一段时间

启动

magentic ui --port 8081

第一次启动的话，这个要等挺长时间的，因为要构建容器镜像，安装一堆依赖等等，倒是不用一直看着它，官方文档里也说了，你可以去做杯咖啡喝。

但是后续启动就快了。

下图是启动后的样子和docker desktop里额容器状态

注意

在启动之前，或者启动之后，在另开一个终端窗口，登录你的azure账号。

az login

该步骤仅Azure OpenAI的方式需要，这是基于微软的认证授权机制，比起API Key的方式更加安全，但代价就是流程稍微多一点。

验证结果

完成上述步骤后，就可以打开浏览器，看到Magentic-UI的庐山真面目了

测一测

完善配置

成功启动之后，需要先调整一下配置，调整成Azure OpenAI 的方式，当然如果你有OpenAI的key，就用自己的就好。

点击界面右上角的⚙️图标，进入配置页，可以看到他这里支持OpenAI，Azure，OpenRouter，Ollama（也就是本地）几个方向，OpenRouter的方式我没试过，看着应该和国内硅基流动那种平台的方式很像，大家也可以自己试试，Ollama的话，我本地电脑配置有限也忽略了，这里就以Azure的方式进行配置。

这里，可以导入Yaml文件，也可以用它的模版，然后把关键参数改成自己的就好

展示

配置完成以后，可以让他帮我们干点活试试能力怎么样

这里，我让他找一下我的掘金主页，然后找一篇我之前写过的博客，再让他总结一下生成一篇公众号文章，看看它的执行效果如何。

给出任务

下图是我给出的任务提示词

拆解任务

这是它自己拆解的任务步骤，我们可以进行修改，或者直接接受，嗯这点跟Cline有点像

按步骤执行

它打开了我的博客主页

正确找到指定博文，并进入了详情页

第一步任务结束，开始第二步任务

阅读完成，开始把生成markdown格式的总结

保存到本地的时候，遇到了问题，在自行修复

应该是遇到了权限问题，这里我们可以暂停他的执行计划，然后输入新的提示词，修改任务方向

它提供的可以复制的内容（部分）

截止到今天，MagenticUI的版本也只是到了0.0.4，但实测下来，完成度还是很高的。

比一比

测完MagenticUI，在拿前阵子很火的Manus和它PK一下，同样的任务，我也发给manus，看看manus是怎么执行的。

manus现在可以把整个的执行过程分享出来，这里我就放上一个链接，或者大家也可以自己去试试。manus.im/share/UqsEA…

总结

Magentic-UI最大的亮点是透明和可交互，它所有的操作都是对用户可见的，避免了其他一些多智能体系统的那种黑盒操作，即便是发现搞错了，人类也不能及时干预，导致资源浪费。

在测试manus的时候，发现他的处理逻辑和magentic-ui很像，整个过程也是可见的，也支持随时打断，两者在这个赛道上应该说方向是一致的。

不同的话，毕竟magentic-ui是一个本地部署的产品，大版本都还没正式GA，所以体验上目前我觉得比不上manus，但未来可期，而且，从开发角度来说，magentic-ui基于自家产品AutoGen开发，后续开发层面的集成工作应该会更加的容易，也就是生态能力应该会更好。

好了，这次就这样，下次有机会再聊MagenticUI，会尝试结合使用代码和它结合实现一些更个性化的任务流。

以上内容均为人工手码，无AI生成内容，求个一键三连~👍💗➕