Manus开源版本（免邀请满血版）下载和使用

Manus近期刷爆了AI圈，但邀请制限制了分享使用！这篇文章介绍Manus的开源版本-OpenManus

下载本文头部文件，部署开源Manus模型，免去github下载慢/连接慢的烦恼
Manus开源免费满血版-OpenManus

关键要点

• OpenManus 是 Manus AI 的开源复制品，由 MetaGPT 贡献者于 2025 年 3 月 6 日在 GitHub 上创建，3 小时内完成，目前拥有超过 3000 个星标。
• 它允许开发者在本地运行 AI 代理，无需邀请码，适合实验和学习 AI 代理技术。
• 安装步骤包括创建 Conda 环境、克隆仓库、安装依赖并配置 TOML 文件。
• 它提供稳定版（main.py）和不稳定版（run_flow.py），支持通过终端输入任务。
• 项目欢迎社区贡献，未来计划包括更好的规划、实时演示、重放功能和强化学习模型。

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调查报告：OpenManus 项目详解

Manus AI 由中国初创公司 Monica 开发，于 2025 年 3 月推出，是一款能够自主处理现实世界任务的通用 AI 代理。然而，由于 Manus 目前仅通过邀请码提供，许多开发者无法访问它。OpenManus 作为其开源复制品，由 MetaGPT 贡献者于 2025 年 3 月 6 日创建，3 小时内完成，并在 GitHub 上获得了超过 3000 个星标，成为开发者实验和学习 AI 代理技术的理想平台。

项目概述

OpenManus 是 Manus AI 的开源版本，旨在复制其核心功能，包括自主任务执行和工具集成。它的独特之处在于无需邀请码，任何开发者都可以克隆仓库并通过配置运行自己的 AI 代理。该项目由 MetaGPT 社区成员 @mannaandpoem、@XiangJinyu、@MoshiQAQ 和 @didiforgithub 合作开发，展示了 AI 社区的快速创新能力。

根据 aibase.com 的报道，OpenManus 支持通过终端输入任务，驱动智能体执行操作，默认集成 GPT-4o 模型，用户可以根据需要调整配置。相比 Manus 的邀请制，OpenManus 消除了进入壁垒，适合开发者实验和学习。

安装与配置

安装 OpenManus 的过程简单直观，适合普通开发者。以下是详细步骤：

1. 创建 Conda 环境：

   • 使用以下命令创建 Python 3.12 的 Conda 环境：

     conda create -n open_manus python=3.12
     conda activate open_manus
     

   • 这确保了项目运行在一个隔离的环境中，避免依赖冲突。

2. 克隆仓库：

   • 克隆 OpenManus 仓库：

     git clone https://github.com/mannaandpoem/openmanus
     cd openmanus
     

   • 这将从 GitHub 下载项目代码。

3. 安装依赖：

   • 运行以下命令安装所需的 Python 包：

     pip install -r requirements.txt
     

   • 具体依赖列表包括 openai、langchain、requests 等常用库。

4. 配置项目：

   • 在 config 目录下，从 config/config.example.toml 复制一个 config.toml 文件。

   • 编辑 config.toml，添加你的 API 密钥：

     [llm]
     api_key = "your_api_key_here"
     model = "gpt-4o"
     base_url = "https://api.openai.com/v1"
     max_tokens = 4096
     temperature = 0.0
     
     [vision]
     api_key = "your_api_key_here"
     model = "gpt-4o"
     base_url = "https://api.openai.com/v1"
     max_tokens = 4096
     temperature = 0.0
     

   • 配置完成后，项目即可使用指定的语言模型运行。

运行与使用

配置完成后，开发者可以运行 OpenManus 的稳定版：

• 运行命令：

  python main.py
  

  然后通过终端输入你的想法或任务，OpenManus 将尝试自主执行。例如，你可以输入“为我的旅行计划一个行程”，它会生成详细的行程安排。

对于更实验性的功能，可以运行不稳定版：

• 运行命令：

  python run_flow.py
  

  这可能提供额外的功能，但可能不稳定，适合开发者测试和反馈。

代码结构

OpenManus 使用 Python 开发，代码结构简单清晰。主要文件包括：

• main.py：稳定版的入口点，负责启动 AI 代理并处理用户输入。
• run_flow.py：不稳定版的入口点，可能包含更多实验性功能。
• config 目录：包含 config.example.toml，用于配置 API 密钥和模型参数。
• requirements.txt：列出项目依赖的 Python 包。

main.py 集成 LLM API（如 OpenAI）以生成响应。

社区贡献与问题

OpenManus 是一个开源项目，欢迎社区贡献。开发者可以通过以下方式参与：

• 在 GitHub 上创建 issue 报告问题或提出建议（一群已满，火爆建群中）。
• 提交 pull request 贡献代码修改。
• 通过电子邮件 [email protected] 联系维护者。

局限性与注意事项

作为 Manus AI 的快速复制品，OpenManus 当前可能功能有限，性能可能不如原版。开发者需要注意：

• 需要有效的 API 密钥（如 OpenAI 的 API 密钥），否则无法运行。
• 不稳定版可能存在 bug，适合实验性使用。
• 项目仍在早期阶段，文档和社区支持可能有限。

对比与相关资源

OpenManus 与其他开源 AI 代理项目如 AutoGPT (GitHub 仓库) 和 BabyAGI (GitHub 仓库) 有相似之处，但其快速开发和与 Manus AI 的直接关联使其独特。开发者可以参考这些项目以深入理解多代理系统。

关键引文

• OpenManus GitHub 页面，项目主页
• Manus AI 官方网站，介绍其功能
• MetaGPT GitHub 仓库，相关贡献者项目
• Newsweek 文章，解释 Manus AI
• Hugging Face 博客，分析 Manus AI
• 南华早报报道，Manus AI 的复杂任务能力
• aibase.com 报道，OpenManus 的开源版本