本地部署OpenManus

已于 2025-03-26 17:45:39 修改
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文章标签： python 人工智能 ai
于 2025-03-13 16:41:38 首次发布
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介绍

‌OpenManus‌是一个开源的AI智能体项目，由MetaGPT团队开发，旨在提供一个无需邀请码即可创建自定义AI智能体的平台。OpenManus是基于Manus的开源复刻版，通过多智能体协作和调用工具的能力，实现与Manus类似的效果，并且允许用户本地部署‌。

安装

OpenManus提供了两种安装方式，分别是使用conda环境和uv工具。 由于大部分开发者对conda熟悉些，所以我这里推荐这一种。

conda官网：Download Anaconda Distribution | Anaconda

方式一：使用conda（推荐）

首先，我们需要为OpenManus创建一个独立的conda环境

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awei0916
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OpenManus：开源版Manus的快速安装及使用「喂饭教程」
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【智能体】本地安装Conda和搭建OpenManus环境
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没体验到 Manus？不妨使用 MetaGPT 开源的 OpenManus 搭建自己的 Manus。本文将带你安装 Conda 并搭建自己的 Manus。
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OpenManus，由 MetaGPT 团队精心打造的开源项目，于2025年3月发布。它致力于模仿并改进 Manus 这一封闭式商业 AI Agent 的核心功能，为用户提供无需邀请码、可本地化部署的智能体解决方案。换句话说，OpenManus 就像一位全能的数字助手，能够在你的本地设备上运行，随时听候差遣，完成各种复杂任务。它的出现，打破了技术领域的高墙，让每一位开发者都有机会站在同一起跑线上，快速实现诸如代码生成、数据分析、网络信息检索等复杂任务的自动化处理。
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使用官网的默认部署，遇到不少的问题。比如白屏问题，其实需要修改几个参数即可。其实在部署的时候有不少参数。亲测可用部署脚步如下。
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跑完了30轮，电脑里居然没有找到生成的md文档。，github上面看了别人提的issues，也有很多人遇到同样的问题，先记录着，后面找到解决方法了再来更新吧，有知道的大神们也可以评论区留言。截至3月9日，GitHub Star数已达15.8k，成为2025年增长最快的AI Agent项目之一。，首次注册送2000万tokens，速度还是不错的，下面我选择Qwen模型来测试。下面我也来试着部署一下，看看到底AI到底能不能给我打工吧。的配置文件，并放在 config 目录下。配置相关的，需要创建一个名为。
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本文深入探讨了OpenManus，一个专注于简化和优化项目管理和团队协作的开源工具。通过详细的步骤指南，介绍了如何从GitHub克隆仓库、配置环境（包括使用uv和conda两种方式），以及如何设置LLM API进行高级功能配置。文章还讨论了OpenManus在促进团队合作、提高工作效率方面的潜力，并展望了其未来发展方向。
OpenManus本地部署实战亲测有效，完全免费
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03-10 2498
由于工作太忙，已经连续断更三年的我，今天实在忍不住给大家分享一些自己的学习笔记。今天这个文章我就带大家把OpenManus如何本地部署给详细走一遍，后面准备录制一个视频，大家多多关注我的账号哦。OpenManus 需要对其使用的大语言模型（LLM）的应用程序编程接口（APIs）进行配置。官网使用的openai的，但是openai是收费的，我们使用免费的，再本地使用ollama。有git的可以使用以下命令下载，没有的直接再github里面下载。（1）在配置目录中创建一个名为“config.toml”的文件。
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好的，我现在需要帮助用户找到在本地环境中部署OpenManus的指南或教程。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，看看里面有没有相关的步骤。引用[1]提到OpenManus有极简的安装流程，依赖仅150MB，并且能在5分钟内启动...
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*复杂场景（如本地大模型推理、多智能体协作）**则需高性能硬件支持。（可选）：若需本地运行开源大模型（如Qwen2.5-7B），建议配备NVIDIA显卡（显存≥8GB），以加速模型推理。：高性能多核处理器（如Intel i7或AMD Ryzen 7及以上），提升复杂任务（如百页PDF解析）的处理效率。：若选择本地运行开源模型（如Qwen2.5-7B），需满足更高硬件要求（如GPU显存、CUDA支持）。：支持多线程的处理器（如Intel i5或AMD Ryzen 5及以上），用于处理多智能体协作任务。
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最近Manus作为一款强大的本地LLM应用平台引起了广泛关注，但遗憾的是它需要邀请码才能使用，这让很多想尝试的开发者望而却步。令人惊喜的是，OpenManus团队仅用了3小时就复刻了一个功能相似的开源替代方案。这让我非常兴奋，立刻决定尝试在本地部署OpenManus，并搭配Ollama运行的Mistral:latest模型，打造一套完全私有化的AI对话系统。本文将记录我在Windows环境下的完整部署过程，希望能给有类似需求的朋友提供参考。
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关于由于邀请码的限制，导致很多用户无法顺利体验manus带来的ai agent体验，但是最近开源的open manus是另一个不错的选择。
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### OpenManus 的云部署教程和指南 #### 1. 准备环境 为了成功部署 OpenManus，在开始之前需要准备必要的基础环境。这包括安装 Docker 和配置云端服务器实例。推荐使用支持 GPU 加速的云计算平台，例如 AWS、Google Cloud 或阿里云等[^1]。 #### 2. 配置云端资源 在选定的云平台上创建一个新的虚拟机实例。建议选择具有较高计算能力的实例类型（如 NVIDIA Tesla V100），以便更好地支持 AI 模型推理的需求。同时确保该实例能够访问互联网并允许 SSH 连接[^2]。 #### 3. 安装依赖项 通过 SSH 登录到远程服务器后，执行以下命令以更新系统包管理器并安装所需软件： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install git curl wget unzip python3-pip docker.io -y pip3 install --upgrade pip ``` 接着拉取最新的 OpenManus 仓库代码至当前目录下： ```bash git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus/ ``` #### 4. 构建镜像与启动容器 构建用于运行应用的服务端口映射设置如下所示： ```dockerfile docker build -t openmanus . docker run -d --name=openmanus-container \ -p 8000:8000 \ -v $(pwd):/app \ openmanus ``` 上述脚本会将主机上的 `8000` 端口绑定到容器内的对应位置，并挂载本地文件夹作为数据卷存储路径[^3]。 #### 5. 测试 API 接口连通性 当一切正常完成后，可以通过浏览器或者 Postman 工具向地址发送请求验证服务是否可用。例如尝试调用 `/healthcheck` 路径查看返回的状态码是否为 HTTP 200 OK 表明健康状况良好[^4]。 --- ### 注意事项 - **性能优化**：如果发现响应速度较慢，则考虑增加更多的计算节点形成集群架构；另外也可以调整模型加载策略减少内存占用率。 - **安全性加固**：生产环境中应启用 HTTPS 协议保护传输过程中的敏感信息不被窃听篡改；此外还需定期审查日志记录排查潜在威胁活动轨迹。 ---
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