manus本地部署方法研究测试

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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:

一行命令运行 OpenManus:

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:

概括而言,OpenManus的背后有三大关键:

  1. 拥有模块化Agent系统; 具备实时反馈机制;
  2. 配备了一整套强大的工具链;
  3. 展开来说,其核心设计就在这种模块化Agent系统。
  4. 开发者可以根据需要自由组合不同的功能模块,从而创造出独特的AI助手。

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。

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