手把手教你本地部署open-manus,开启自定义智能体
手把手教你本地部署open-manus,开启自定义智能体,从基础工具解析,到支持deepseek大模型的调用,一文搞定。
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💡 适合新手小白的分步教程,包含工具说明和实操演示
一、准备工作(所需工具清单)
- 操作系统
- Windows 10/11 | macOS 10.15+ | Linux Ubuntu 20.04+
- 💡 推荐使用Windows系统(演示以Win11为例)
- Python环境(核心编程语言支持)
- 版本要求:Python 3.8+,(演示使用3.12+)
- 工具作用:运行AI智能体的必备解释器
- 下载地址▸ Python官网
- ✅ 安装时务必勾选 “Add Python to PATH”
- Git工具(代码版本管理)
- 作用:从Github下载open-manus项目
- 下载▸ Git官网
- 安装选项保持默认全部勾选
- 代码编辑器(修改配置文件)
- 零基础推荐使用:VS Code(下载地址)
- 替代方案:记事本(不推荐)/ Notepad++
二、详细部署步骤
▶ 步骤1:克隆项目代码
- 打开命令提示符(快捷键 Win+R 输入 cmd)
- 逐行执行以下命令:
# 创建项目专属文件夹(避免中文路径!)
mkdir my_ai_project
cd my_ai_project
# 也可以不用创建路径,直接执行底下命令
# 下载open-manus源码
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
📌 注意:如果git速度慢,可在项目主页
点击绿色Code按钮▶Download ZIP手动解压
▶ 步骤2:配置Python虚拟环境(避免依赖冲突)
# 进入项目目录 cd open-manus
#(已安可忽略此命令)未安装uv包管理工具需要先安装
#使用pip命令安装,默认情况下,uv 会被安装到 Python 的 Scripts 目录中
pip install nv
#执行命令查看是否安装成功,报错可能是路径未加环境变量
uv --version
# 创建独立环境(名为venv)
python -m venv venv
# 激活环境(每次运行前必须执行!)
# Windows:
venv\Scripts\activate
# Mac/Linux:
source venv/bin/activate
🔍 激活后提示符会显示 (venv),表示已在虚拟环境中
▶ 步骤3:安装项目依赖
pip install -r requirements.txt
⏳ 国内用户如果下载慢,可使用清华镜像加速:(直接用这个吧,嘎嘎快)
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
▶ 步骤4:配置说明
OpenManus 需要配置使用的 LLM API,请按以下步骤设置:
- 用编辑器(VS Code)打开项目文件夹
- 在 config 目录创建 config.toml 文件(可从示例复制):
cp config/config.example.toml config/config.toml
3. 编辑 config/config.toml 添加 API 密钥和自定义设置:
# Global LLM configuration
[llm]
model = "deepseek-chat" # The LLM model to use
base_url = "https://api.openapi.com/v1/chat/" # API endpoint URL
api_key = "YOUR_API_KEY" # Your API key
max_tokens = 8192 # Maximum number of tokens in the response
temperature = 0.0 # Controls randomness

这里配的大模型是使用的布尔算力的tokens,他们家刚好有活动,注册就4000万Tokens,测试完全够了,薅羊毛地址是:https://models.openapi.cn/s/computility,不输key也行,不过只有2000万 tokens
▶ 步骤5:快速启动
命令运行 OpenManus:
python main.py
然后通过终端输入你的创意!
如果需使用 MCP 工具版本,可运行:
python run_mcp.py
如需体验不稳定的多智能体版本,可运行:
python run_flow.py
上面的黑乎乎的窗口对用户很不友好,下期做个web界面支持。
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