OpenManus 是由 MetaGPT 团队于 2025 年 3 月推出的开源项目，旨在复刻 Manus 的核心功能，为用户提供无需邀请码、可本地化部署的智能体解决方案。
QwQ 是 Qwen 系列的推理模型，相比传统指令调优模型，QwQ 具备思考和推理能力，在下游任务尤其是难题上能取得显著性能提升。
- 克隆并启动容器后，打开工作空间，找到
OpenManus/config/config.toml路径下的文件来自定义设置并添加视觉模型 API 密钥：
# 全局 LLM 配置 [llm] model = "QwQ-32b" base_url = "http://127.0.0.1:8000/v1" api_key = "empty" max_tokens = 16384 temperature = 0.0 # 可选 vision LLM 模型配置 # 若没有可用的 vision llm 可以将其注释掉，注释会对最终结果产生一定影响（后续会部署一个内置 vision llm 版本教程，来替代下述 [llm.vision] [llm.vision] model = "gpt-4o" base_url = "https://api.openai.com/v1" api_key = "sk-..." # 替换为您的 OpenAI API 密钥新建一个终端，输入启动命令
conda activate /input2/py12 cd OpenManus/ python main.py 通过终端输入你的创意 prompt
3.1 输入任务：
制作一个「点击计分」游戏，玩家需要在一定时间 30s 内尽可能多地点击按钮来得分。能够通过 8080 端口访问，用 Node.js 和 Express 作为服务器，并使用 HTML 、 CSS 和 JavaScript（前端）来创建一个简单的小游戏。将项目文件保存在 game 目录下。
3.1 结果：
等待 step 30/30 完成后即可在 game 目录看到整个项目文件。
3.3 新建一个终端，输入以下命令启动游戏：
cd OpenManus/game node server.js3.4 点击右侧 API 地址即可运行小游戏。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/273530.html