conda create -n open_manus python=3.9 # 创建环境，推荐使用 Python 3.9
conda activate open_manus # 激活环境
git clone https://github.com/mannaandpoe/OpenManus.git # 克隆仓库
cd OpenManus # 进入项目目录
pip install -r requirements.txt # 安装依赖
cp config/config.example.toml config/config.toml # 复制示例配置文件
# Global LLM configuration
[llm]
model = "gpt-4" # 使用的模型
base_url = "https://api.openai.com/v1" # API 地址
api_key = "sk-..." # 替换为你的 OpenAI API 密钥
max_tokens = 4096 # 最大生成长度
temperature = 0.0 # 随机性
python main.py # 启动 OpenManus
OpenManus是什么
OpenManus 是MetaGPT 团队推出的开源复刻版 Manus，提供无需邀请码的 AI Agent 。OpenManus基于模块化设计，支持多种语言模型和工具链，能执行代码、处理文件、搜索网络信息等复杂任务。OpenManus 的核心优势在于实时反馈机制，用户能直观看到 AI 的思考过程和任务执行进度。OpenManus具备强大的工具链和灵活的配置选项，方便开发者根据需求进行定制。
OpenManus的主要功能
- Python 代码执行器：实时生成和执行代码，完成复杂的计算和自动化任务。
- 文件处理系统：支持多种文档的生成和管理。
- 网络搜索工具：自动检索网络信息，为任务提供数据支持。
- 浏览器自动化：模拟人类操作，完成网页浏览和交互任务。
OpenManus的技术原理
- 基于LLM的核心架构：OpenManus将用户输入作为提示（prompt）发送给LLM。LLM根据输入生成回答或内容。系统将生成的结果返回给用户。
- 灵活的配置机制：用户基于配置文件选择不同的LLM模型（如GPT-4o）。配置文件支持调整参数（如最大生成长度、随机性等）。
- 输入处理：对用户输入进行格式化或分段，确保LLM能理解。
- 输出处理：对LLM生成的内容进行优化或筛选，更符合用户需求。
- 模块化设计：基于模块化设计，支持插件机制，方便开发者扩展功能。用配置文件切换LLM模型，无需修改代码。
如何使用OpenManus
- 创建 Python 环境：创建独立的 Python 环境，避免依赖冲突。推荐使用 Conda 管理环境。
- 克隆 OpenManus 仓库：从 GitHub 上克隆 OpenManus 的源代码到本地。
- 安装依赖：安装项目所需的 Python 库。
- 配置文件：OpenManus 需要一个配置文件指定使用的 LLM（如 GPT-4）的 API 密钥和其他参数。
- 从示例配置文件开始：
-
- 编辑 config/config.toml 文件，填写你的 API 密钥和其他设置。例如：
- 运行 OpenManus：完成上述步骤后，运行 OpenManus。在项目目录下运行以下命令：
运行后，基于终端输入想法或任务，OpenManus 会调用配置好的 LLM 返回结果。
OpenManus的项目地址
OpenManus的应用场景
- 个人任务自动化：帮助用户自动化日常任务，如文件处理、信息检索和日程管理。
- 开发者辅助：支持代码生成、调试和项目规划，提升开发效率。
- 教育与学习：生成学习资料、辅助编程学习，帮助学生和教育工作者。
- 企业级工具开发：企业定制AI工具，用在数据分析、客户支持和报告生成。
- 研究与创新：支持多模态和自然语言处理研究，快速搭建实验性工具。
