OpenManus：MetaGPT推出的开源版Manus-首席AI分享圈

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综合介绍

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 @mannaandpoem、@XiangJinyu、@MoshiQAQ 和 @didiforgithub 在短短 3 小时内开发完成，同时大家可以关注他们的自动化编程项目 MGX 。相比需要邀请码的 Manus，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。项目基于 Python 开发，结构简单明了，支持通过终端输入任务来驱动智能体执行操作。目前它是一个初级实现，团队欢迎用户提出建议或贡献代码，未来计划包括优化任务规划和增加实时演示功能。

OpenManus：MetaGPT推出的开源版Manus-1

功能列表

本地智能体运行：通过终端输入任务，利用配置的 LLM API 在本地执行自动化操作。
支持主流 LLM 模型：默认集成 GPT-4o，用户可根据需要调整模型配置。
一键启动：运行 python main.py 即可快速进入任务输入模式。
实验性版本：提供 python run_flow.py 用于测试开发中的新功能。
社区协作：支持通过 GitHub 提交问题或代码，参与项目开发。

使用帮助

安装流程

OpenManus 的安装过程简单，适合熟悉 Python 的用户。以下是详细步骤：

1. 创建 Conda 环境

为了避免依赖冲突，建议使用 Conda 创建独立环境：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

说明：第一条命令创建名为 open_manus 的环境，使用 Python 3.12；第二条命令激活该环境，终端提示符会变为 (open_manus)。
前置条件：需安装 Conda，可从 Anaconda 官网下载。

2. 克隆代码仓库

从 GitHub 下载 OpenManus 项目：

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

说明：第一条命令将代码克隆到本地，第二条命令进入项目目录。
前置条件：需安装 Git，可通过 git --version 检查是否可用，若无则从 git-scm.com 下载。

3. 安装依赖

安装项目所需的 Python 包：

pip install -r requirements.txt

说明：requirements.txt 文件列出了所有依赖包，运行此命令会自动安装。
网络优化：若下载缓慢，可使用国内镜像，如 pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

配置步骤

OpenManus 需要配置 LLM API 以驱动智能体功能，具体步骤如下：

1. 创建配置文件

在项目根目录的 config 文件夹中创建配置文件：

cp config/config.example.toml config/config.toml

说明：此命令将示例文件复制为实际配置文件，config.toml 是运行时读取的文件。

2. 编辑配置文件

打开 config/config.toml，填入你的 API 密钥和参数：

# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为你的 OpenAI API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# 可选的视觉模型配置
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为你的 OpenAI API 密钥

参数说明：
- model：指定 LLM 模型，默认为 GPT-4o。
- base_url：API 的访问地址，默认使用 OpenAI 官方接口。
- api_key：从 OpenAI 获取的密钥，用于身份验证。
- max_tokens：单次生成的最大 token 数，控制输出长度。
- temperature：控制生成内容的随机性，0.0 表示最稳定输出。
获取 API 密钥：访问 OpenAI 官网，登录后在 “API Keys” 页面生成密钥，复制到配置文件中。

运行与使用

完成安装和配置后，可以通过以下方式启动 OpenManus：

1. 基础运行

运行主程序：

python main.py

操作流程：
1. 终端显示提示后，输入你的任务（例如：“帮我生成一份周计划”）。
2. 按回车键提交，OpenManus 调用 LLM 处理任务。
3. 处理结果直接显示在终端。
使用场景：适合快速测试或执行简单任务，如生成文本或代码片段。

2. 实验性运行

运行不稳定版本以体验新功能：

python run_flow.py

特点：包含开发中的特性，可能存在 bug，适合尝鲜用户。
注意：确保配置文件正确，否则可能运行失败。

特色功能操作

本地智能体运行

功能描述：通过终端输入任务，OpenManus 在本地调用 LLM 处理并返回结果。
操作示例：
1. 运行 python main.py。
2. 输入：“写一个 Python 函数计算 1 到 100 的和”。
3. 输出示例：
```
def sum_to_100():
return sum(range(1, 101))
```
优势：本地运行无需上传数据，保护隐私且响应速度快。

支持主流 LLM 模型

功能描述：用户可根据需求切换不同 LLM 模型。
操作步骤：
1. 编辑 config.toml，将 model 改为其他模型（如 "gpt-3.5-turbo"）。
2. 保存后运行 python main.py。
3. 输入任务，体验不同模型的输出效果。
建议：复杂任务用 GPT-4o，简单任务用 GPT-3.5-turbo 更节省成本。

常见问题解决

问题：运行报错“ModuleNotFoundError”。
- 解决：确认依赖是否完整安装，重新运行 pip install -r requirements.txt。
问题：提示“Invalid API key”。
- 解决：检查 config.toml 中的 api_key 是否正确，或重新生成密钥。
问题：运行卡顿或无响应。
- 解决：检查网络连接是否稳定，或减少 max_tokens 值以降低计算量。
- 查看演示：项目提供 Demo Video，展示实际运行效果。