win11部署suna

最新推荐文章于 2025-06-17 00:28:39 发布
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分类专栏： agent manus suna 文章标签： python 人工智能
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版权

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沙盒链接
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本文介绍

本文只为项目的辅助，手把手太麻烦

执行步骤

1.下载代码

git clone https://github.com/kortix-ai/suna.git
cd suna

2.配置环境（在Anaconda Prompt上执行）

python setup.py

3.运行代码

python start.py

4.访问使用http://localhost:3000/

个人建议

  • 在1.之前备份好key：SUPABASE_URL，SUPABASE_ANON_KEY，SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY，POSTGRE_SQL，DAYTONA_API_KEY，FIRECRAWL_API_KEY，OPEN_AI_KEY，TAVILY_API_KEY
  • 在1.之前备份好软件：conda，docker，git，node.js，Supabase CLI
  • 在2.之中，你要在 Supabase 中手动暴露’basejump’模式，在Daytona创建Docker镜像，名字kortix/suna:0.1.3（数字后面根据情况调整），入口点固定

问题解决方案

  1. 先参照官方教程
  2. 再搜索issue
  3. 再看别人博客
大模型——Suna集成浏览器操作与数据分析的智能代理
04-27 481
Suna 是 Kortix AI 开发的一个开源通用 AI 代理，托管在 GitHub 上，基于 Apache 2.0 许可证，允许用户免费下载、修改和自托管。它通过自然语言对话帮助用户完成复杂任务，如网页浏览、文件管理、数据抓取和网站部署。Suna 采用模块化架构，包括 Python/FastAPI 后端、Next.js/React 前端、Supabase 数据库和 Daytona 沙盒，确保安全性和灵活性。它支持与 OpenAI、Anthropic 等大语言模型集成，并通过。
【开源项目推荐】Suna：探索智能体技术的实践利器，Manus 相关复现项目
weixin_44975687的博客
04-24 936
在 Docker 环境中，智能体被赋予了执行实际操作的能力，如：浏览器自动化、代码解释器、文件系统访问、命令行执行以及通过工具集成与外部服务交互。如果您想实践 LLM 集成、浏览器自动化、代码执行、文件操作等智能体核心功能，Suna 是一个功能完备的练手和二次开发平台。Suna 不仅仅是一个代码仓库，它更是一个探索和实践智能体技术的“实验室”，能够帮助您更好地理解和应用 Agent 技术。负责用户认证、用户管理、存储对话历史、文件存储、智能体状态、分析数据以及提供实时订阅功能，支持前端的实时更新。
Windows 下部署 SUNA 项目：虚拟环境尝试与最终方案
love530love的博客
06-03 1139
Virtualenv（.venv）方案：存在“Poetry 环境脱离项目目录”与“Windows 下 GTK 依赖缺失”两大问题，无法完成部署。Poetry 原生方案Python 3.12/3.11 + Poetry（项目目录）：只解决了环境位置可控，但依旧因 GTK 缺失或后端包兼容问题导致部署失败。：利用 MSYS2 的pacman安装 GTK/cairo、Node.js、make、工具链，最终前后端部署都成功，是目前唯一可行方案。部署优先级Docker 部署（一键容器化）——最省心；
手把手教你如何在自己的VPS上部署Suna AI
注重AI领域前沿发展
04-25 1758
放自己机器上跑，要么吃资源，要么关机就没了，扔 VPS 上确实省心多了，还能 24/7 全天候待命。来，我跟你捋捋该怎么搞。sudo ss -tulnp | grep <端口号> 看看哪个进程占用了端口，停掉它，或者修改 .env 或 docker-compose.yml 里 Suna 使用的端口。在你的浏览器里输入 http://<你的VPS公网IP>:3000 (把 <你的VPS公网IP> 换成实际的 IP 地址)。默认情况下，Suna 的前端可能是通过某个端口暴露的，比如 3000。
【笔记】开源通用人工智能代理 Suna 部署全流程准备清单（Windows 系统）
love530love的博客
05-31 1381
工作记录。
AI Agent 项目 SUNA 部署环境搭建 - 基于 MSYS2 的 Poetry+Python3.11 虚拟环境
love530love的博客
06-05 1150
工作记录。
【笔记】离个大谱！彻底解决Windows系统部署开源AI Agent项目SUNA的Frontend前端安装GTK库的问题
love530love的博客
06-01 933
步骤关键点使用 MSYS2 MINGW64提供完整的 GTK 库支持使用 Poetry 管理虚拟环境实现依赖隔离与精准控制指定 MINGW64 的 Python 解释器确保能找到 GTK 动态库测试 GTK 加载快速验证环境是否配置成功通过上述方法，我们成功地绕过了 Windows 系统下因 GTK 库找不到而导致的前端安装失败问题，为顺利部署 SUNA 类似的开源 AI Agent 项目提供了稳定可靠的解决方案。
【技术笔记】AI Agent 项目 SUNA 部署：MSYS2 环境中 Python 版本从 3.12 降级至 3.11 的实操指南
love530love的博客
06-05 1048
通过重装历史版本 MSYS2 实现 Python 降级是当前最可靠的方案，核心在于精准匹配 Python 版本对应的安装包发布周期。操作时需严格验证安装包来源及版本信息，确保环境稳定适配项目需求。后续若需升级或降级 Python 版本，可重复此流程安装更高版本的 MSYS2 环境。
【AI Agent 项目 SUNA 部署】Windows 全版本 GTK 兼容与部署最佳实践（兼顾 Frontend 前端 和 Backend 后端 顺利部署）
love530love的博客
06-09 1373
新方案通过环境变量使得系统能够识别 MSYS2 提供的 GTK 动态库，从而不再强制使用 MSYS2 的 Python。结合 Poetry 虚拟环境，可以灵活选择 Python 版本并快速进行依赖管理，更加适合现代 Python 开发者在 Windows 上开发和部署基于 GTK 的前端应用。强烈推荐开发者使用此方案，尤其适用于部署 AI Agent 项目 SUNA、需要在 Windows 上同时完成前后端运行测试的场景。
Github 热点项目 rowboat 一句话生成多AI智能体！5分钟搭建企业级智能工作流系统
opentrending的博客
04-27 718
特别适合需要结合实时数据的场景，比如行业调研、市场分析或论文写作时快速获取参考资料，还能指定搜索社交媒体资料或专业平台内容，让AI的回答始终保持信息鲜度。系统还支持混合检索功能，能同时通过语义理解、关键词匹配和图关系查找信息，适合需要处理复杂实时数据的智能助手、自动化决策等场景。无论是帮企业分析竞争对手市场数据、自动筛选符合要求的求职者简历，还是规划包含天气适应的旅行路线，甚至自动生成Excel报表和撰写行业研究报告，它都能胜任。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中找到适合自己的挑战和知识。
【笔记】旧版MSYS2 环境中 Rust 升级问题及解决过程
love530love的博客
06-06 925
在旧版 MSYS2（安装在 D 盘）中，由于自带的 Rust 版本较旧以及 PATH 环境变量的限制，导致了构建 Rust 依赖失败的问题。通过手动下载安装 Rustup，并在 MSYS2 中调整 PATH 变量，让系统使用 Rustup 管理的新工具链，最终成功升级到 Rust 1.87.0，从而解决了编译依赖的问题。这份笔记记录了整个处理过程和关键步骤，供未来参考和类似环境下的故障排查使用。如果今后遇到其它问题，也可以依此方法进行详细的排查和处理。
suna部署
06-04
### SUNA 部署指南及问题解决方案 #### 1. SUNA 的部署步骤 在 VPS 上部署 SUNA AI 可以通过 Docker 和 Docker Compose 来实现。以下是具体的部署方法和注意事项[^1]： - 确保 VPS 已安装 Docker 和 Docker ...
Lips of Suna:舌头动作RPG-开源
04-28
《Lips of Suna: 舌头动作RPG》是一款独特且开源的动作角色扮演游戏（RPG）。游戏的核心设计在于其动态、丰富的游戏世界和强调动作元素的玩法，旨在为玩家提供深度的交互体验和高度的自定义可能性。作为开源软件，它...
java.uitl.Scanner 这个叫jar包吗？
2401_83708850的博客
06-15 426
标准库 vs 第三方 Jar 包标准库：如java.utiljava.io等包中的类，存放在rt.jartools.jar等 JDK 内置 Jar 中，属于 Java 语言的原生能力。第三方 Jar 包：如 Spring 框架的、Apache 工具类的等，需要通过 Maven/Gradle 手动引入，存放在项目的依赖库中（如 Maven 的.m2仓库）。import 语句的作用只是声明要使用该类，并不涉及 “引入 Jar 包” 的操作。只有当使用第三方库的类（如。
YOLO chp01-
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m0_52024881的博客
06-17 225
复用训练流程：比如你想拿同一套 train.py，测试不同模型结构（一个用 Swin 骨干、一个用 ResNet 骨干 ），或者对比不同学习率的效果，只需要准备多个配置文件，用 --cfg 指定就行，训练代码不用改。解耦代码和配置：代码（train.py ）负责 “执行训练逻辑”，配置文件负责 “定义训练细节”。想换模型结构、调超参数，改配置文件就好，不用动训练代码的核心逻辑，维护起来轻松。记录实验细节：每个配置文件对应一套实验参数，方便后续复盘 “当时用了啥参数训练出的模型” ，也能快速复现实验。
Python测试框架库之pytest使用详解
Rocky006的博客
06-13 1029
pytest作为Python测试领域的领先框架，以其简洁的语法、强大的功能和丰富的生态系统赢得了广泛认可。从基础的单元测试到复杂的集成测试，pytest都能提供优雅的解决方案。其fixture机制、参数化测试和灵活的配置选项，使得测试代码的编写和维护变得更加高效。
基于HPSO_TVAC与BP神经网络回归模型的特征选择方法研究(Python实现)
张陈亚的博客
06-15 862
摘要：本项目提出了一种基于混合粒子群优化算法(HPSO_TVAC)与BP神经网络的特征选择方法，用于解决高维数据建模中的特征优化问题。通过Python实现，该方法在2000条样本的30维数据集上表现出色，测试集R方达到0.9312。研究包含完整的数据预处理、特征工程和模型评估流程，验证了该混合算法在避免局部最优和提升模型性能方面的有效性。项目提供完整的数据和代码资源，为特征选择研究提供了可复现的解决方案。
疏锦行Python打卡 DAY 27 函数专题2：装饰器
weixin_51658332的博客
06-12 259
【代码】疏锦行Python打卡 DAY 26 函数专题2：装饰器。
suna本地部属
04-26
<think>好的，用户想了解如何在本地部署Suna。首先，我需要回顾一下已有的信息。根据引用[1]，Suna是一个开源的AI平台，类似于Manus的商业服务，但更注重社区协作和可定制性。引用[2]提到了安装步骤，包括克隆仓库、安装依赖、配置环境变量、启动前后端服务等。不过用户之前的问题可能已经讨论过这些步骤，所以我需要确保回答的结构清晰，并且涵盖所有必要的步骤。 接下来，我需要检查用户的问题是否还有其他方面需要考虑。例如，用户可能遇到依赖项安装的问题，或者环境配置中的常见错误。因此，在指南中加入常见问题解答会很有帮助。同时，用户可能对Suna的架构或后续的使用方法感兴趣，所以补充相关信息能提升回答的全面性。 另外，需要确保按照用户的要求，使用正确的LaTeX格式，比如行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。虽然当前问题可能不涉及数学公式，但如果有技术术语或代码，需要正确格式化。例如，在配置环境变量时，可能需要提到端口号，如$PORT=3000$，但根据示例，可能不需要在这里使用数学表达式，而是代码块。 然后，组织回答的结构：先概述Suna的特点，然后分步骤说明部署流程，包括准备工作、安装步骤、配置、启动和验证，接着常见问题，最后相关拓展问题。同时，生成的相关问题需要与部署相关，比如依赖问题、配置优化、与Manus的对比等。 需要确保所有步骤清晰，代码块正确，并且引用标记正确添加。例如，在提到开源优势时引用[^1]，在安装步骤引用[^2]。同时，注意用户可能已经了解部分内容，所以避免重复，但保持详细。 最后，验证回答是否覆盖了用户的需求，是否易于理解，是否符合格式要求，特别是LaTeX和引用部分是否正确应用。确保没有遗漏关键步骤，如数据库配置或身份认证设置，这些在引用[2]中提到的Supabase认证需要详细说明。</think>### Suna 本地部署指南 根据 Suna 的开源特性和技术文档[^1][^2]，本地部署流程可分为以下步骤： #### 一、部署前准备 1. **环境要求** - 操作系统：Linux/Windows/macOS（推荐 Linux 环境） - 内存：建议 8GB 以上 - Python 3.8+ 和 Node.js 16+ - PostgreSQL 数据库（可通过 Docker 部署） 2. **依赖安装** ```bash # 安装 Python 依赖 pip install -r backend/requirements.txt # 安装前端依赖 cd frontend && npm install ``` #### 二、核心部署流程 1. **克隆代码库** ```bash git clone https://github.com/suna-ai/suna.git ``` 2. **配置文件设置** 在`backend/.env`中配置关键参数： ```env DATABASE_URL=postgresql://user:password@localhost:5432/suna OPENAI_API_KEY=your_key # 若集成第三方AI服务 SUPABASE_URL=your_url # 身份认证服务配置[^2] ``` 3. **服务启动** ```bash # 启动后端（需在backend目录） uvicorn api:app --reload --port 8000 # 新终端启动前端（需在frontend目录） npm run dev ``` #### 三、部署验证 访问`http://localhost:3000`完成以下操作： 1. 通过 Supabase 注册首个管理员账号 2. 检查控制台是否显示`AI Agent initialized`状态 3. 执行测试命令验证功能： ```python import requests response = requests.post('http://localhost:8000/api/v1/query', json={"prompt":"你好"}) print(response.json()) ``` #### 四、常见问题处理 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | 数据库连接失败 | 检查 PostgreSQL 服务状态及防火墙设置 | | 前端编译错误 | 执行`rm -rf node_modules && npm cache clean --force`后重装依赖 | | 身份认证异常 | 确认 Supabase 配置中的回调地址包含`http://localhost:3000/*`[^2] |
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