文章目录
- 前言
- 什么是 OpenManus
- 构建方式
- 环境准备
- 克隆代码仓库
- 安装依赖
- 配置 LLM API
- 运行 OpenManus
- 效果演示
- 总结
- 个人简介
前言
- 近期人工智能领域迎来了一位备受瞩目的新星——Manus。Manus 能够独立执行复杂的现实任务，无需人工干预。由于限制原因大部分人无法体验实际效果，但仅过一天 OpenManus 横空出世，让大家能够本地部署并体验 Manus 相同的能力。
什么是 OpenManus
- OpenManus 是一个开源项目，旨在帮助用户通过简单配置在本地运行智能体，实现各种创意想法。它由 MetaGPT 社区的成员在短短 3 小时内开发完成，展示了团队的高效协作和技术实力。 与需要邀请码的 Manus 不同，OpenManus 无需任何准入门槛，用户只需克隆代码、配置 LLM API 即可快速上手体验。
- 项目地址：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/tree/main
构建方式
- 下面是快速部署 OpenManus 的步骤，实现本地快速部署并体验其强大能力。
环境准备
- 使用 conda 创建独立的 Python 环境，以避免依赖冲突。
conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus
克隆代码仓库
- 从 GitHub 获取 OpenManus 项目代码。
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
安装依赖
- 使用 pip 安装所需的 Python 包。
pip install -r requirements.txt
配置 LLM API
- 在 config 目录下创建 config.toml 文件，填写所需的 LLM API 信息。
cp config/config.example.toml config/config.toml
- 然后编辑 config.toml，添加 API 密钥和自定义设置：
# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..." # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
运行 OpenManus
- 执行以下命令启动 OpenManus。
python main.py
效果演示
总结
- OpenManus 作为 Manus 的开源替代方案，为开发者和用户提供了一个无需邀请码且功能强大的 AI 助手平台。其模块化设计和强大的工具链，使其在复杂任务的执行中表现出色。通过简单的部署步骤，您可以在短时间内体验 OpenManus 的强大功能，开启智能代理之旅。
个人简介
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
🚀 我对技术的热情是我不断学习和分享的动力。我的博客是一个关于Java生态系统、后端开发和最新技术趋势的地方。
🧠 作为一个 Java 后端技术爱好者，我不仅热衷于探索语言的新特性和技术的深度，还热衷于分享我的见解和最佳实践。我相信知识的分享和社区合作可以帮助我们共同成长。
💡 在我的博客上，你将找到关于Java核心概念、JVM 底层技术、常用框架如Spring和Mybatis 、MySQL等数据库管理、RabbitMQ、Rocketmq等消息中间件、性能优化等内容的深入文章。我也将分享一些编程技巧和解决问题的方法，以帮助你更好地掌握Java编程。
🌐 我鼓励互动和建立社区，因此请留下你的问题、建议或主题请求，让我知道你感兴趣的内容。此外，我将分享最新的互联网和技术资讯，以确保你与技术世界的最新发展保持联系。我期待与你一起在技术之路上前进，一起探讨技术世界的无限可能性。
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