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OpenManus

2025-03-09

ai

我拒绝可爱，我就是傲慢的，我绝不低头。——可可·香奈儿

OpenManus: 开源智能助手的理想选择

介绍

OpenManus 是一款开源的智能助手框架，旨在帮助用户实现各种智能功能，无需邀请代码即可进行操作。由 @mannaandpoem 和其他团队成员共同开发，OpenManus 具备简单的实现方式，欢迎任何建议、贡献和反馈。

特性

OpenManus 提供了强大的功能，使其成为开发智能助手的理想选择：

  1. 无邀请代码：无需邀请代码即可使用，方便快捷。
  2. 支持多种 LLM 模型：通过配置文件自定义 LLM 模型和 API 密钥。
  3. 灵活的配置选项：支持全局和特定模型的配置，满足不同需求。
  4. 快速启动：简单的命令行操作即可运行 OpenManus。

安装和使用

安装方法

我们提供了两种安装方法，推荐使用 uv 进行安装，因为其安装速度更快，依赖管理更好。

方法一：使用 conda

  1. 创建新的 conda 环境：

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    conda create -n open_manus python=3.12
    conda activate open_manus

  2. 克隆仓库：

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

  3. 安装依赖：

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    pip install -r requirements.txt

方法二：使用 uv (推荐)

  1. 安装 uv (快速的 Python 包安装和解析工具)：

    1
    curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

  2. 克隆仓库：

    1
    2
    git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
    cd OpenManus

  3. 创建新的虚拟环境并激活：

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    uv venv
    source .venv/bin/activate  # On Unix/macOS
    # Or on Windows:
    # .venv\Scripts\activate

  4. 安装依赖：

    1
    uv pip install -r requirements.txt

配置

OpenManus 需要对 LLM API 进行配置。请按照以下步骤进行配置：

  1. 在 config 目录下创建 config.toml 文件（可以从示例复制）：

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    cp config/config.example.toml config/config.toml

  2. 编辑 config/config.toml，添加您的 API 密钥并自定义设置：

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    # Global LLM configuration
    [llm]
    model = "gpt-4o"
    base_url = "https://api.openai.com/v1"
    api_key = "sk-..."  # Replace with your actual API key
    max_tokens = 4096
    temperature = 0.0

    # Optional configuration for specific LLM models
    [llm.vision]
    model = "gpt-4o"
    base_url = "https://api.openai.com/v1"
    api_key = "sk-..."  # Replace with your actual API key

快速开始

只需一行命令即可运行 OpenManus：

1
python main.py

然后通过终端输入您的想法进行操作。

对于不稳定版本，您也可以运行：

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python run_flow.py

如何贡献

我们欢迎任何友好的建议和有帮助的贡献！只需创建 issue 或提交 pull request 即可。

您也可以通过 📧email 联系 @mannaandpoem：mannaandpoem@gmail.com

路线图

根据社区成员的反馈，我们决定采用 3-4 天的迭代周期，逐步实现以下备受期待的功能：

  • 增强计划能力，优化任务分解和执行逻辑
  • 引入标准化评估指标（基于 GAIA 和 TAU-Bench）进行持续性能评估和优化
  • 扩展模型适应性，优化低成本应用场景
  • 实现容器化部署，简化安装和使用流程
  • 丰富示例库，包含成功和失败案例的分析
  • 开发前端/后端以改善用户体验
  • RAG 增强：实现外部知识图谱检索和融合机制

社区群组

加入我们的飞书网络群，与其他开发者分享您的经验！

感谢

感谢 anthropic-computer-use 和 browser-use 为本项目提供的基础支持！

OpenManus 由 MetaGPT 社区的贡献者们构建，特别感谢这个代理社区！

希望这篇文章能帮助您更好地了解和使用 OpenManus。如果您有任何问题或建议，请随时联系我。