OpenManus：开源版Manus的快速安装及使用「喂饭教程」

- OpenManus是什么？
- OpenManus的核心理念
- 1. 安装
- 2. 配置
- - 2.1 线上模型
  - 2.2 本地模型
- 3. 运行项目
- 常见问题：如何设置项目执行的Steps？

OpenManus是什么？

OpenManus是由 MetaGPT 社区成员开发的Manus开源版本。与 Manus 相比，OpenManus 的主要优势在于其本地化部署能力，用户可以在个人电脑上运行 AI 代理，并观察其执行任务的过程。

在这里插入图片描述
该项目无需邀请码，用户只需克隆代码并配置 LLM API 即可快速上手。OpenManus 基于 Python 开发，代码结构清晰，易于理解和扩展。通过终端输入指令，用户可以驱动智能体执行各种任务。

OpenManus的核心理念

OpenManus利用大型语言模型（如：DeepSeek）的强大规划能力，能够理解复杂任务的需求，并生成详细的执行计划。为了将大型模型的规划能力转化为实际执行能力，OpenManus整合了多种工程化工具，如：Python代码执行器、网络搜索工具、浏览器自动化工具和文件处理系统。另外，OpenManus还引入了小型视觉模型，用于视觉识别处理任务，打造出具备实际执行能力的智能体，使其不仅拥有“大脑”，还具备“手脚”功能。

1. 安装

python版本 = 3.12

克隆项目：

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git

创建 Python 虚拟环境：
```
python -m venv .venv
```

激活使用虚拟环境：

# 在 Windows 上
.venv\Scripts\activate

# 在 macOS/Linux 上
source .venv/bin/activate

下载依赖：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装 playwright 的 chromium 内核浏览器：
```
playwright install chromium 
```

2. 配置

创建 config.toml 文件：

cp config/config.example.toml config/config.toml

在这里插入图片描述

修改 config/config.toml 添加 API 密钥和自定义设置，线上模型或本地模型任选其一，具体配置如下：

2.1 线上模型

# 全局LLM配置
[llm]
model = "deepseek-chat"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
api_key = "sk-***"  # 替换成你的 API key
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# 视觉模型配置（可选）
[llm.vision]
model = "deepseek-chat"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
api_key = "sk-***"  # 替换成你的 API key

2.2 本地模型

需要选择支持调用tools、function call的本地模型，查看链接：https://ollama.com/search?c=tools
运行模型
在这里的示例，语言模型我选择qwen2.5-7b，视觉模型选择llava；
```
ollama run qwen2.5:7b
ollama run llava
```
首次运行模型时，如果不存在则会自动下载，本地部署具体教程请参考：一文学会用Ollama在本地快速部署；

启动完两个本地模型后，修改 config/config.toml 配置文件如下：

[llm]
model ="qwen2.5:7b"
base_url = "http://127.0.0.1:11434/v1"
api_key = "ollama"
max_tokens =8192
temperature =0.0

[llm.vision]
model = "llava"
base_url = "http://127.0.0.1:11434/v1"
api_key = "ollama"