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👋 OpenManus

Manus 非常棒，但 OpenManus 无需邀请码即可实现任何创意 🛫！

我们的团队成员 @mannaandpoem @XiangJinyu @MoshiQAQ @didiforgithub https://github.com/stellaHSR 和 @Xinyu Zhang 来自 @MetaGPT 等组织，我们在 3 小时内完成了原型开发并持续迭代中！

这是一个简洁的实现方案，欢迎任何建议、贡献和反馈！

用 OpenManus 开启你的智能体之旅吧！

我们也非常高兴地向大家介绍 OpenManus-RL，这是一个专注于基于强化学习（RL，例如 GRPO）的方法来优化大语言模型（LLM）智能体的开源项目，由来自UIUC 和 OpenManus 的研究人员合作开发。

项目演示

seo_website.mp4

安装指南

我们提供两种安装方式。推荐使用方式二（uv），因为它能提供更快的安装速度和更好的依赖管理。

方式一：使用 conda

1. 创建新的 conda 环境：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

2. 克隆仓库：

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

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

方式二：使用 uv（推荐）

1. 安装 uv（一个快速的 Python 包管理器）：

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

2. 克隆仓库：

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

3. 创建并激活虚拟环境：

uv venv
source .venv/bin/activate  # Unix/macOS 系统
# Windows 系统使用：
# .venv\Scripts\activate

4. 安装依赖：

uv pip install -r requirements.txt

配置说明

OpenManus 需要配置使用的 LLM API，请按以下步骤设置：

1. 在 config 目录创建 config.toml 文件（可从示例复制）：

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

2. 编辑 config/config.toml 添加 API 密钥和自定义设置：

# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# 可选特定 LLM 模型配置
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥

快速启动

一行命令运行 OpenManus：

python main.py

然后通过终端输入你的创意！

如需体验开发中版本，可运行：

python run_flow.py

贡献指南

我们欢迎任何友好的建议和有价值的贡献！可以直接创建 issue 或提交 pull request。

或通过 📧 邮件联系 @mannaandpoem：[email protected]

发展路线

在全面收集了社区成员的反馈后，我们决定采用 3-4 天为周期的迭代模式，逐步实现大家期待的功能。

• 增强 Planning 能力，优化任务分解和执行逻辑
• 引入标准化评测，基于 GAIA 和 TAU-Bench，持续评估并优化性能
• 拓展模型适配，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，增加更多实用案例，包含成功和失败示例的分析
• 前后端开发，提供用户体验

交流群

加入我们的飞书交流群，与其他开发者分享经验！

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致谢

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

OpenManus 由 MetaGPT 社区的贡献者共同构建，感谢这个充满活力的智能体开发者社区！