本地运行Manus的替代方案：OpenManus的技术解析与实践指南

Aresnine
740 阅读6分钟

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 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

实测完成一个生成图片的任务，大约消耗0.5元

image.png

运行log为105k

image.png

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：

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

graph TB
    A[用户输入] --> B[主程序入口]
    B --> C[Manus Agent]
    C --> D[工具集成层]
    D --> E1[Python执行器]
    D --> E2[浏览器自动化]
    D --> E3[Google搜索]
    D --> E4[文件操作]
    
    C --> F[Flow 系统]
    F --> G1[Planning Flow]
    F --> G2[其他 Flow...]
    
    H[LLM 服务] --> C

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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