OpenManus+DeepSeek体验

前言

这篇文章偏技术,如果跟着文章操作有难度,建议找网上找相关视频操作。

什么是OpenManus,为什么要使用

说到OpenManus就不得不先提下Manus,Manus是全球首款真正意义上的通用型AI Agent,由中国的创业公司Monica开发,看官方的演示感觉很6,但是10w的邀请吗告诉我,我不配。

幸好有大佬连夜整出来一个OpenManus,引用官方一句描述: Manus 非常棒,但 OpenManus 无需邀请码即可实现任何创意 !

那么OpenManus能做什么呢

复杂任务规划与执行:它可以把复杂的任务拆解成多个小步骤,自动规划并执行,最后给出完整的成果。

工具调用与自动化:很多工作离不开外部工具。 OpenManus 能灵活调动 各种工具,比如浏览器、数据分析软件等,完全不用你担心技术细节。

智能信息收集与处理:OpenManus 不仅能浏览网页、提取信息,还能进行精准的内容整理。

安装使用

环境

os: archlinux

安装OpenManus

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1. 源码下载
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git

2. 进入项目根目录
cd OpenManus

3. 创建新的 conda 环境
conda create -n open_manus python=3.12

4. 等待完成后,设置当前python环境
source /opt/anaconda/bin/activate open_manus

5. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

购买DeepSeekApi

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1. 访问DeepSeek官网 https://www.deepseek.com./ 。

2. 点击右上角API开放平台,左边充值即可,测试充个10元就勾了。

3. 充值完毕后,点击API Keys,创建自己的key,我这里起名字就是OpenManus(可以看看这玩意儿消耗tokens的量)

配置OpenManus

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OpenManus 需要配置使用的 LLM API,请按以下步骤设置:

1. 保证当前还在项目跟目录下

2. 创建config.toml文件:
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:(注: model和base_url在deepseek充值界面接口文档就可以看到)

# Global LLM configuration
[llm]
model = "deepseek-chat"
base_url = "https://api.deepseek.com"
api_key = "sk-8.....9ff89"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# [llm] #AZURE OPENAI:
# api_type= 'azure'
# model = "YOUR_MODEL_NAME" #"gpt-4o-mini"
# base_url = "{YOUR_AZURE_ENDPOINT.rstrip('/')}/openai/deployments/{AZURE_DEPOLYMENT_ID}"
# api_key = "AZURE API KEY"
# max_tokens = 8096
# temperature = 0.0
# api_version="AZURE API VERSION" #"2024-08-01-preview"

# Optional configuration for specific LLM models
[llm.vision]
model = "claude-3-5-sonnet"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."

启动

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python main.py

输出如下:

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INFO     [browser_use] BrowserUse logging setup complete with level info
INFO [root] Anonymized telemetry enabled. See https://docs.browser-use.com/development/telemetry for more information.
Enter your prompt (or 'exit'/'quit' to quit): (这里就是发挥创意的地方了)

一些小问题处理

目前内部默认采用的是google搜索,国内不好用,调整为bing搜索

  1. 在app/tool/目录,加bing_search.py
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    import asyncio
    from typing import List
    from urllib.parse import quote
    import requests
    from bs4 import BeautifulSoup
    from app.tool.base import BaseTool

    class BingSearch(BaseTool):
    name: str = "bing_search"
    description: str = """执行必应搜索并返回相关链接列表。
    当需要获取国际信息或英文内容时建议使用此工具。
    工具返回与搜索查询匹配的URL列表。"""
    parameters: dict = {
    "type": "object",
    "properties": {
    "query": {
    "type": "string",
    "description": "(必填) 提交给必应的搜索关键词"
    },
    "num_results": {
    "type": "integer",
    "description": "(可选) 返回的搜索结果数量,默认10",
    "default": 10
    }
    },
    "required": ["query"]
    }

    async def execute(self, query: str, num_results: int = 10) -> List[str]:
    """
    执行必应搜索并返回URL列表

    Args:
    query: 搜索关键词
    num_results: 返回结果数量

    Returns:
    匹配搜索结果的URL列表
    """

    def sync_search():
    headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
    }
    url = f'https://www.bing.com/search?q={quote(query)}'
    links = []

    for page in range(0, num_results // 10 + 1):
    resp = requests.get(
    f'{url}&first={page * 10}',
    headers=headers,
    timeout=10
    )
    soup = BeautifulSoup(resp.text, 'html.parser')

    for result in soup.select('.b_algo'):
    link = result.find('a', href=True)
    if link and 'href' in link.attrs:
    links.append(link['href'])
    if len(links) >= num_results:
    return links
    rst = links[:num_results]
    return rst

    loop = asyncio.get_event_loop()
    return await loop.run_in_executor(None, sync_search)

  2. agent/manus.py 中添加 BingSearch
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    from pydantic import Field

    from app.agent.toolcall import ToolCallAgent
    from app.prompt.manus import NEXT_STEP_PROMPT, SYSTEM_PROMPT
    from app.tool import Terminate, ToolCollection
    from app.tool.browser_use_tool import BrowserUseTool
    from app.tool.file_saver import FileSaver
    from app.tool.google_search import GoogleSearch
    # 一定要先引入
    from app.tool.bing_search import BingSearch
    from app.tool.python_execute import PythonExecute


    class Manus(ToolCallAgent):
    """
    A versatile general-purpose agent that uses planning to solve various tasks.

    This agent extends PlanningAgent with a comprehensive set of tools and capabilities,
    including Python execution, web browsing, file operations, and information retrieval
    to handle a wide range of user requests.
    """

    name: str = "Manus"
    description: str = (
    "A versatile agent that can solve various tasks using multiple tools"
    )

    system_prompt: str = SYSTEM_PROMPT
    next_step_prompt: str = NEXT_STEP_PROMPT

    # Add general-purpose tools to the tool collection
    # 注意这里添加BingSearch
    available_tools: ToolCollection = Field(
    default_factory=lambda: ToolCollection(
    PythonExecute(), GoogleSearch(), BingSearch(), BrowserUseTool(), FileSaver(), Terminate()
    )
    )
  3. prompt/manus.py 修改GoogleSearch为BingSearch
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    sed -i 's/GoogleSearch/BingSearch/g'

参考: https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/issues/277

测试

  1. 查找中国 前十高校,通过csv格式返回到跟目录,只需要有学校名称 、排名、官网即可

实际测试,这玩意儿还是bug不少,跑了十几分钟结果没出结果,白瞎了我的token :D。

总结

速度真的是挺慢,但是能够自己主动去搜索解决问题也算是挺牛了,对于技术人员来说又多了一个玩具。

这种主动去思考解决问题的思想比较有意思,在其它平台定义工作流时候可以借鉴这种方案,创建自己的manus,加油!!