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本地运行Manus的替代方案：OpenManus的技术解析与实践指南

news 来源：原创 2025/8/27 8:49:07

无需邀请码，三小时构建的开源智能体革命

一、背景：从Manus到OpenManus的技术突围

近期，AI智能体领域因Manus的发布引发热议。这款号称“全球首个通用型AI智能体”的产品，通过整合浏览器操作（Browser Use）、本地代码执行（Computer Use）和多智能体协同（Multi-Agent）等技术，实现了从任务规划到结果交付的全流程自动化

。然而，其封闭的邀请码机制和高昂的使用门槛，让普通开发者望而却步。

在此背景下，MetaGPT团队仅用3小时开发的OpenManus横空出世

。该项目基于开源理念，完全复刻了Manus的核心功能，并允许用户免费本地部署，甚至支持自定义大模型接入。这一突破不仅打破了技术垄断，更将智能体开发的门槛降至新低。

二、OpenManus的核心优势

1. 零门槛的开放生态

与Manus的封闭式邀请制不同，OpenManus无需任何注册或密钥验证，仅需通过GitHub仓库克隆代码即可启动

。其配置文件（config.toml）支持自由切换主流大模型，包括Qwen、GPT-4o等，用户可根据需求选择性价比最高的方案。

2. 模块化的工具集成

项目采用可插拔式工具链设计，内置五大核心组件：

  • PythonExecute：本地代码执行器
  • BrowserUseTool：自动化网页操作
  • FileSaver：文件管理系统
  • Terminate：进程控制模块
  • GoogleSearch：实时信息检索
    这种设计使得开发者能够像拼积木一样组合功能，例如将股票数据分析与自动化报告生成结合，构建个性化工作流。

3. 轻量级本地部署

OpenManus的部署流程极其简洁：

bash
# 创建虚拟环境  
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  # 这里建议设置为国内源
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/# 安装依赖与配置  
pip install -r requirements.txt  
cp config/config.example.toml config/config.toml

配置API：

API本来是想使用本地的ollama的，但是没有接入成功，最后使用的 https://cloud.siliconflow.cn/i/YyTQYjpo 上面的，Qwen/QwQ-32B

配置如下

# Global LLM configuration
[llm]
model = "Qwen/QwQ-32B"
base_url = "https://api.siliconflow.cn/v1"
api_key = "sk-自己的API"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

用户只需在配置文件中填入API密钥（如Qwen或OpenAI），即可通过python main.py启动交互终端

。

三、实战演示：从SEO审核到自动化报告

以Karpathy个人网站SEO优化任务为例，OpenManus的运作流程展现其强大能力：

  1. 任务解析阶段
    智能体将用户指令拆解为：
  • 网站元数据抓取
  • 技术SEO检测（站点地图、响应速度等）
  • 内容优化建议生成
  1. 工具调用过程
  • 通过BrowserUseTool抓取https://karpathy.ai/的HTML结构
  • 使用PythonExecute运行SEO分析脚本
  • 调用GoogleSearch验证关键词竞争度
  1. 结果输出
    最终生成包含优先级排序的优化报告，例如：
  • 高优先级：为图片添加Alt文本（当前缺失率78%）
  • 中优先级：实施Schema标记增强搜索引擎理解
  • 基础优化：压缩CSS/JS文件提升加载速度

国内使用的时候会出现多次报错，因为程序设计的原因使用的搜索等功能都是基于google做的，所以会出现部分浏览器抓取等失败的问题，这里就需要自己解决了，你们懂得！

四、技术对比：OpenManus与Manus的异同

维度ManusOpenManus
架构设计闭源商业系统开源ReAct框架
规划能力线性任务链支持DAG有向无环图扩展
模型支持仅限Claude系列兼容Qwen/GPT-4等主流模型
执行反馈可视化进度条终端日志实时输出

值得注意的是，OpenManus当前版本在任务规划的细腻度上略逊于Manus，但其开源特性允许社区开发者持续优化工具链与提示工程

。

五、未来展望：开源智能体的进化方向

根据MetaGPT团队公布的路线图，OpenManus将重点突破：

  1. 强化学习微调：通过用户反馈数据优化工具调用策略
  2. 动态规划系统：引入Data Interpreter式的自适应任务分解
  3. 可视化界面：开发类Manus的交互式前端（替代现有命令行模式）
  4. 性能基准测试：建立GAIA标准评估体系，量化智能体效能

结语：开源生态重塑AI Agent未来

OpenManus的诞生印证了一个真理：在开源协作的力量面前，任何技术壁垒终将被瓦解。尽管当前版本尚存优化空间，但其模块化架构和社区驱动模式，为个人开发者、企业研发团队提供了可扩展的智能体基座。正如开发者所言：“我们不需要重复造轮子，只需要让每个轮子自由转动”

。

立即体验：

  • 项目地址：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
  • 技术文档：参考/docs目录下的配置指南与案例库

OpenManus 技术文档

1. 项目概述

OpenManus 是一个开源的多功能 AI 助手系统，旨在提供无缝的自动化与智能化体验。该项目不需要邀请码，完全开源，支持多平台运行。

2. 系统架构
用户输入
主程序入口
Manus Agent
工具集成层
Python执行器
浏览器自动化
Google搜索
文件操作
Flow 系统
Planning Flow
其他 Flow...
LLM 服务

3. 核心组件说明

3.1 Agent 系统

  • Manus Agent
    • 继承自 ToolCallAgent
    • 集成多种工具能力
    • 负责任务规划和执行

3.2 Flow 系统

  • BaseFlow

    • 流程控制的基础类
    • 支持多 Agent 协作
    • 提供流程管理能力

  • PlanningFlow

    • 继承自 BaseFlow
    • 实现任务规划和执行
    • 管理执行步骤和状态

3.3 工具集成

  1. PythonExecute

    • 执行 Python 代码
    • 支持超时控制
    • 安全限制执行环境

  2. BrowserUseTool

    • 网页导航和交互
    • 元素点击和输入
    • 页面内容获取
    • 截图功能

  3. GoogleSearch

    • 网络信息检索
    • 异步执行搜索
    • 返回相关链接

  4. FileSaver

    • 文件保存功能
    • 支持写入和追加模式
    • 自动创建目录

4. 配置系统

  • 支持 TOML 配置文件
  • LLM 服务配置
    • 模型选择
    • API 设置
    • 参数调整

5. 执行流程

  1. 用户输入处理

    • 通过命令行接收输入
    • 支持退出命令

  2. 任务执行

    • Agent 接收任务
    • 规划执行步骤
    • 调用相应工具
    • 返回执行结果

  3. 错误处理

    • 异常捕获
    • 优雅退出

6. 开发指南

6.1 添加新工具

  1. 继承 BaseTool 类
  2. 实现 execute 方法
  3. 定义工具参数和描述
  4. 在 Manus Agent 中注册

6.2 创建新的 Flow

  1. 继承 BaseFlow 类
  2. 实现必要的抽象方法
  3. 在 FlowFactory 中注册

7. 部署说明

  1. 环境要求

    • Python 3.x
    • 依赖包安装
    • LLM API 密钥配置

  2. 启动方式

    • 标准模式：python main.py
    • Flow 模式：python run_flow.py

8. 最佳实践

  1. 工具使用

    • 合理设置超时
    • 注意错误处理
    • 遵循安全限制

  2. Flow 开发

    • 合理划分步骤
    • 做好状态管理
    • 优化执行效率

9. 未来展望

  1. 功能扩展

    • 更多工具集成
    • 新的 Flow 类型
    • 增强的交互方式

  2. 性能优化

    • 并行执行优化
    • 缓存机制
    • 资源使用优化

  3. 生态建设

    • 插件系统
    • 社区贡献
    • 文档完善

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编程日记 2025/8/21 8:20:44

java多线程实现方式

目录 1. 继承 Thread 类 2. 实现 Runnable 接口 3. 实现 Callable 接口 4. 使用线程池 5. 使用 CompletableFuture&#xff08;Java 8&#xff09; 6. 使用 ForkJoinPool&#xff08;Java 7&#xff09; 7. 使用 Timer 和 TimerTask 8. 使用 ScheduledExecutorService …...

编程日记 2025/8/23 22:26:30

windows：curl: (60) schannel: SEC_E_UNTRUSTED_ROOT (0x80090325)

目录 1. git update-git-for-windows 报错2. 解决方案2.1. 更新 CA 证书库2.2. 使用 SSH 连接&#xff08;推荐&#xff09;2.3 禁用 SSL 验证&#xff08;不推荐&#xff09; 1. git update-git-for-windows 报错 LenovoLAPTOP-EQKBL89E MINGW64 /d/YHProjects/omni-channel-…...

编程日记 2025/8/24 12:39:28

python：pymunk + pygame 模拟六边形内小球弹跳运动

向 chat.deepseek.com 提问&#xff1a;编写 python 程序&#xff0c;用 pymunk, 有一个正六边形&#xff0c;围绕中心点缓慢旋转&#xff0c;六边形内有一个小球&#xff0c;六边形的6条边作为墙壁&#xff0c;小球受重力和摩擦力、弹力影响&#xff0c;模拟小球弹跳运动&…...

编程日记 2025/8/23 19:20:18

vulnhub靶场之【digitalworld.local系列】的vengeance靶机

前言 靶机&#xff1a;digitalworld.local-vengeance&#xff0c;IP地址为192.168.10.10 攻击&#xff1a;kali&#xff0c;IP地址为192.168.10.6 kali采用VMware虚拟机&#xff0c;靶机选择使用VMware打开文件&#xff0c;都选择桥接网络 这里官方给的有两种方式&#xff…...

编程日记 2025/8/23 1:23:35