Suna 是由 Kortix-AI 推出的一款开源通用 AI 智能体平台，旨在成为 Manus 的替代品，通过自然语言对话实现复杂任务的自动化处理。
一、主要功能
浏览器自动化：Suna 可以模拟人类操作，自动浏览网页、点击元素、填写表单并提取数据，适用于价格比较、表单提交等任务。
文件管理：支持文档创建、编辑与组织，用户可以通过对话指令生成报告或管理项目文件。
网络爬虫与扩展搜索：具备高效的网页抓取与信息检索能力，可跨平台搜索并整合数据，例如分析社交媒体评论或市场趋势。
命令行执行：支持运行系统命令与脚本，自动化本地任务，如批量文件处理或服务器管理。
网站部署：提供一键式网站部署功能，结合 API 集成，简化从开发到上线的流程。
API 与服务集成：通过 LiteLLM 支持 OpenAI、Anthropic 等多种大语言模型（LLM），并可连接 Supabase、GitHub 等外部服务，扩展功能边界。
数据分析与报告生成：能够分析数据并生成报告，例如市场分析、产品评论总结、科学论文对比等。
实时交互：提供实时的对话支持，理解用户需求并即时反馈。
二、技术原理
Suna 采用现代化的技术栈，确保高效性与安全性：
Python/FastAPI 后端：处理 REST 端点、线程管理与 LLM 集成，通过 LiteLLM 实现跨模型兼容性。
Next.js/React 前端：提供响应式聊天界面与仪表板，支持实时交互与任务监控。
隔离执行环境：每个智能体运行于独立的 Docker 容器，包含浏览器自动化、代码解释器与文件系统访问，确保安全与隐私。
数据持久化：支持用户认证、对话历史、文件存储与实时订阅，保障任务连续性与数据完整性。
三、应用场景
Suna 的通用性使其适用于多样化的实际场景：
市场研究：抓取竞争对手网站数据，生成综合分析报告。
内容创作：自动化生成社交媒体帖子、行程规划或个性化报告。
B2B 销售：通过 LinkedIn 与 Google Reviews 抓取潜在客户数据，生成精准的 B2B leads 列表。
学术研究：汇总与交叉引用学术论文。
活动策划：自动搜索会议演讲者，提取 LinkedIn 与 YouTube 信息，生成联系方式与演讲摘要。
四、使用方法
用户可以选择在线使用（无需本地部署）或本地自托管部署：
在线使用：直接使用 Kortix 提供的云服务，无需安装和配置。
本地自托管部署：
克隆 Suna 仓库，安装 Python3.9+ 与 Node.js。
配置 .env 文件，添加 OpenAI 或 Anthropic API 密钥。
运行 docker-compose.yml 启动 FastAPI 后端与 Next.js 前端。
通过 Web 界面或 API 输入任务指令。
五、适用人群
Suna 适用于以下人群：
开发者：可以利用其开源特性进行二次开发，构建定制化的 AI 助手。
企业用户：可用于办公自动化、市场调研、销售支持等场景。
个人用户：可以用于日常任务的自动化处理，如文档生成、网页数据抓取等。
六、优缺点介绍
优点
功能强大：集成了多种功能，能够处理复杂的任务链。
开源免费：用户可以自由使用、修改和分发。
模块化设计：降低了开发与部署门槛，适合从个人项目到企业应用的多种场景。
多模型兼容：支持多种大语言模型接入，用户可以根据需求切换。
缺点
自托管配置复杂：初始配置需要一定的技术背景。
性能依赖硬件：本地部署时，硬件要求适中（推荐 NVIDIA RTX3060 或 16GB RAM）。
七、分类标签
开源工具、AI 智能体、自动化工具、数据处理、办公助手