机器学习初学者 03月14日 15:05
在线教程 | OpenManus 与 QwQ-32B 强强联合,推理过程全透明
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Manus与阿里通义千问达成战略合作,旨在国产模型和算力平台上实现Manus的全部功能。此前,阿里云开源通义千问QwQ-32B,性能出色。Manus作为全球首款通用型AI智能体,但未开源且内测邀请码价格高昂。MetaGPT团队迅速推出开源复刻版OpenManus,在GitHub上广受欢迎。OpenManus核心优势在于独立思考、精准规划和高效执行复杂任务,并能直接交付完整成果。开发者可定制专属AI助手,HyperAI超神经官网已上线相关教程,并提供免费算力资源。

🤝战略合作:Manus与阿里通义千问合作,致力于在国产模型和算力平台上实现Manus的全部功能。

💡开源复刻:MetaGPT团队推出开源版OpenManus,核心优势在于能够独立思考、精准规划并高效执行复杂任务,直接交付完整成果。

🛠️模块化系统:OpenManus采用模块化Agent系统,开发者可根据需求自由组合功能模块,定制专属AI助手。

🎮实战演练:HyperAI超神经官网提供OpenManus+QwQ-32B教程,无需邀请码即可体验,并提供免费算力资源,例如制作“点击计分”小游戏。

大头 2025-03-14 12:04 浙江


作者:大头

编辑:李宝珠


3 月 11 日晚间,Manus 在官方微博宣布与阿里通义千问团队正式达成战略合作,双方将基于通义千问系列开源模型,致力于在国产模型和算力平台上实现 Manus 的全部功能。消息发布后,外界对于这个「王炸组合」的期待值持续上升。


将时间拉回到 5 天前,3 月 6 日凌晨,阿里云开源通义千问 QwQ-32B,仅凭 32B 参数,性能比肩 671B 参数的满血版 DeepSeek-R1。与此同时,号称全球首款通用型 AI 智能体 Manus 也正式亮相。但遗憾的是,Manus 并未开源且采用邀请内测制,邀请码一码难求,甚至被炒至 10w 天价,很多人「望眼欲穿」却无法亲自上手体验。


好在 MetaGPT 团队 5 人迅速出击,仅用 3 小时推出开源复刻版 OpenManus,短短几天,该项目已在 GitHub 上狂揽 29k+ stars。


不仅能构思,还能交付成果?OpenManus 作为开源版 Manus,核心优势在于能够独立思考、精准规划并高效执行复杂任务,直接交付完整成果。受益于其创新的模块化 Agent 系统,开发者可以根据实际需求,自由组合各类功能模块,从而为自己定制专属的 AI 助手。当接到任务后,不同分工的 Agent 会紧密协作,从需求理解、规划制定到具体行动执行,全程公开透明化,过程中如何思考问题、怎样规划执行步骤,都能实时反馈给用户,让人们可以及时的干预,有助于模型更高质量的完成任务。


为了让更多小伙伴尽早体验 OpenManus,HyperAI超神经官网已上线「OpenManus + QwQ-32B 实现 AI Agent」教程,无需邀请码,即可解锁全能 AI 生产力!


教程地址:

https://go.hyper.ai/fIqmT


更重要的是,我们还为大家准备了一份惊喜福利 —— 1 小时 4 卡 RTX A6000 免费使用时长(资源有效期 1 个月),新用户使用邀请码「OpenManus666」注册即可获取,仅有 10 个福利名额,先到先得!


注册地址:

https://openbayes.com/console/signup


小编制作了一款「测手速-点击计分」小游戏,整个任务过程中 OpenManus 的思考路径清晰可见,最终直接通过 API 地址即可启动游戏,看看小编可以得多少分吧~



*prompt:制作一个「点击计分」小游戏,玩家需要在 30s 内尽可能多地点击按钮来得分。能够通过 8080 端口访问,用 Node.js 和 Express 作为服务器,并使用 HTML、CSS 和 JavaScript(前端)来创建一个简单的小游戏。将项目文件保存在 game 目录下。



Demo 运行


1. 登录 hyper.ai,在「教程」页面,选择「OpenManus + QwQ-32B 实现 AI Agent」,点击「在线运行此教程」。




2. 页面跳转后,点击右上角「克隆」,将该教程克隆至自己的容器中。



3. 选择「NVIDIA A6000-4」以及「vllm」镜像,点击「继续执行」。OpenBayes 平台上线了新的计费方式,大家可以按照需求选择「按量付费」或「包日/周/月」,新用户使用下方邀请链接注册,可获得 4 小时 RTX 4090 + 5 小时 CPU 的免费时长!


HyperAI超神经专属邀请链接(直接复制到浏览器打开):

https://openbayes.com/console/signup?r=Ada0322_NR0n




4. 等待分配资源,首次克隆需等待 1 分钟左右的时间。当状态变为「运行中」后,点击「打开工作空间」。



5. 找到

OpenManus/config/config.toml

路径下的文件来添加视觉模型的 API 密钥,修改完毕后在此页面使用快捷键「control+s」保存文件:


此处使用的是 OpenAI 的 GPT-4o 模型作为演示,可自定义其他模型效果,后续将部署一个内置 vision LLM 版本教程,来替代下述 [llm.vision]。



6. 新建一个终端,输入以下命令后回车启动 OpenManus。

conda activate /input2/py12cd OpenManus/python main.py



7. 通过终端输入你的创意 prompt。



效果展示


1. 此处展示一个如何使用 OpenManus 制作一个「测手速-点击计分」小游戏。


*prompt:制作一个「点击计分」小游戏,玩家需要在 30s 内尽可能多地点击按钮来得分。能够通过 8080 端口访问,用 Node.js 和 Express 作为服务器,并使用 HTML、CSS 和 JavaScript(前端)来创建一个简单的小游戏。将项目文件保存在 game 目录下。



2. 等待下图中 step 1/30 完成 30 个步骤(约需 20 分钟),终端出现「The interaction has been completed with status:success」后,即可在 OpenManus/game 目录看到整个项目文件。(由 OpenManus 生成的项目文件默认保存在 OpenManus 文件夹下)



制作游戏的过程中可以看到 OpenManus 的思考过程。




3. 待任务成功生成后,新建一个终端,输入以下命令启动游戏:

cd OpenManus/gamenode server.js


4. 点击右侧 API 地址即可运行「测手速-点击计分」小游戏,看看 30s 内可以得多少分吧~




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