OpenManus试用(终于成功跑通了)

https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

本地代码地址:

通过main.py启动:

遇到的问题:

1、deepseek-reasoner不支持函数调用:

2、gpt-4o限速,无法使用:

3、尝试本地部署ollama,加载Qwen模型,成功调通模型:

总结:20250314:但是能力还不如browse-use默认的能力;也达不到Manus的demo演示能力;
具体的问题:能完成浏览器的自动访问,和信息提取,但是下一步任务丢失,像是记忆丢失了;

4、使用ollama运行llama3.3,运行main.py直接报错:Tool 'web_search' encountered a problem: '<' not supported between instances of 'int' and 'str'

5、使用AZURE OPENAI 模型终于跑通了:

使用的AWS云上部署的gpt-4o,地址属于公司业务,所以不公开了;

源码需要做关键字适配修改:

生成在本地的文件:

完整运行日志如下:

D:\code\github\OpenManus\venv\Scripts\python.exe D:\code\github\OpenManus\main.py 
INFO     [browser_use] BrowserUse logging

### OpenManus 依赖运行失败的原因分析 OpenManus 是一种可能涉及复杂计算或模型推理的应用程序,其依赖项运行失败通常由以下几个方面引起: 1. **资源限制配置不当** 如果应用程序需要特定的系统资源设置(如内存限制),而这些设置未被正确调整,则可能导致运行失败。例如,在 Kubernetes 集群中尝试通过 `initContainers` 调整 `ulimit -l` 值通常是不可行的,因为 `initContainers` 和主容器之间的环境是隔离的[^2]。 2. **硬件加速支持缺失** 若 OpenManus 使用 GPU 加速功能,但 CUDA 或其他必要的硬件驱动未启用,可能会导致性能下降甚至完全无法运行。例如,为了启用 CUDA 并优化 GPU 性能,可以按照如下方式启动服务: ```bash OLLAMA_ORIGINS="*" OLLAMA_CUDA=1 ollama serve & ``` 此命令确保了 CUDA 支持并允许跨域请求[^3]。 3. **权限不足或其他系统级约束** 应用程序可能因缺乏足够的文件访问权限、网络端口绑定权限等原因而崩溃。此外,某些安全策略(如 SELinux 或 AppArmor)也可能阻止应用正常工作。 4. **依赖版本不匹配** 开发者使用的库版本与实际部署环境中安装的版本可能存在差异,这会引发兼容性问题。因此建议始终验证所有外部依赖是否满足最低要求。 --- ### 解决方案 针对上述提到的各种潜在错误原因,以下是具体的解决方案: #### 方法一:调整操作系统级别的资源分配参数 如果发现问题是由于超出了默认的核心文件大小限制所造成的话,可以通过编辑 `/etc/security/limits.conf` 文件来永久更改用户的软硬限制值: ```plaintext * soft core unlimited * hard core unlimited ``` #### 方法二:确认 GPU 及相关工具链已正确定位 对于那些高度依赖图形处理器执行任务的工作负载来说,请务必遵循官方文档指示完成显卡初始化过程以及加载相应的 runtime libraries 。比如上面给出的例子就展示了如何利用环境变量激活 NVIDIA 提供的功能模块以便更好地服务于深度学习框架的需求. #### 方法三:审查日志记录寻找线索 当遇到不明所以的异常状况时, 查看最近产生的日记条目往往能够提供有价值的提示信息帮助定位具体位置上的障碍所在. 最后提醒一下各位朋友注意定期更新软件包列表保持最新状态从而减少不必要的麻烦发生几率! --- ###
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