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Manus本地部署方法，Manus邀请码实在太难搞了，昨晚看到有一个团队，5个人3个小时，一个完全免费、无需排队等待的OpenManus就做好了。

由于也是新手，找了好几轮，实在是没有找到合适的部署方法，自己也折腾了好久。

先说一下Manus本地部署的一些基本思路，后面提供Manus本地部署的PDF资料，可以参考。

方法一：Manus本地部署

创建新的 conda 环境：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

克隆仓库：

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

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

配置说明

OpenManus 需要配置使用的 LLM API，请按以下步骤设置：

在 config 目录创建 config.toml 文件（可从示例复制）：
cp config/config.example.toml config/config.toml
编辑 config/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

[llm.vision]
model = “gpt-4o”
base_url = “https://api.openai.com/v1”
api_key = “sk-…” # 替换为真实 API 密钥
快速启动

一行命令运行 OpenManus：

python main.py
然后通过终端输入你的创意！

如需体验开发中版本，可运行：

python run_flow.py

方法二：克隆代码仓库

使用Git克隆项目仓库到本地：

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

cd manus

2、配置环境

根据项目文档，配置必要的环境变量、数据库连接、API密钥等。通常这些信息可以在项目的README.md文件中找到。

3、安装依赖

使用项目指定的包管理器安装依赖。例如：

npm（Node.js项目）：npm install

pip（Python项目）：pip install -r requirements.txt

Maven（Java项目）：mvn install

…

然后XX，这些实在太复杂了，我还没完全搞定。

方法3：https://www.faxianai.com/data/10505.html

本文还会持续更新…

Manus体验后记：

从开源反推Manus的实现路径
与此同时，通过深扒OpenManus，我们其实还可以看出一条实现Manus的合理路径。
（当前Manus使用了哪家模型、Agent框架等具体细节处于保密状态）

概括而言，OpenManus的背后有三大关键：

在OpenManus中，拥有不同分工的Agent会协作完成需求理解、规划、行动等任务。

比如Manus主代理就像项目经理，负责理解用户需求并完成分工；PlanningAgent作为规划员，负责将复杂任务进一步拆解成可执行的步骤；而ToolCallAgent则是技术专家，负责掌管各类工具使用。

以上这一套都是靠开源团队曾经提出的MetaGPT（一个多智能体框架）实现，开发者可以自由集成多个合适的大语言模型。

此外，OpenManus的另一关键在于其思维过程是公开透明的。

正如开头提到的例子，拿到任务后，OpenManus如何思考问题，如何规划执行……全都能实时反馈。

这为人类在合适时间进行干预提供了“窗口”，有助于更高质量完成任务。