前言
继DeepSeek全网出圈之后，一款名为 Manus 的AI产品在互联网掀起巨浪。它是由中国创业团队“蝴蝶效应”（Monica.im）推出的通用型AI Agent（自主智能体）产品，在用户输入指令后，它能够自主执行复杂任务并直接交付成果的AI代理，实现了AI从聊天助手到全自动行动助理的强大变化。不过遗憾的是现在还没有面向所有用户开放测试，不过让人没想到的是马上就出现了开源替代方案。
近日，来自MetaGPT团队的几位成员发布了开源项目OpenManus，无需邀请码即可实现任何创意。一经推出，瞬间爆火，而且可以通过Ollama直接对接本地开源AI大模型，绕过需要付费的api key，让这款强大的全自动AI助手实现了完全免费，想怎么用就怎么用。
本例中我将使用之间在本地部署的千问QWQ-32B模型作为全局大模型，尝试与OpenManus进行对接，本地测试这款开源智能体效果如何。并且因为OpenManus对模型性能要求较高，我们可以结合cpolar内网穿透工具，实现在高性能主机上部署大模型后，也能使用其他设备随时随地安全远程访问调用模型。
1. 环境准备
1.1 安装Python
本例使用Windows11专业版系统进行演示：
首先需要安装 python 3.12 下载地址：Python Release Python 3.12.0 | Python.org
页面底部找到Windows版本，点击下载安装程序即可：
安装时需要注意，勾选下边两个选项，不然后续有可能报错：
安装结束后，如出现下图提示，点击该选项（更改您的机器配置，以允许程序(包括Python)绕过260字符的“最大路径”限制）同意即可：
确认后，点击close关闭即可完成Python环境安装：
1.2. 安装conda
然后安装conda环境，下载地址：Anaconda Installers and Packages
点击查看所有安装文件，找到Windows版本，点击下载即可：
下载好后，正常安装即可：
需要注意的是在这一步，需要勾选第三个选项，自动加载刚才安装的Python3.12环境：
点击确定，然后点击Install继续安装：
安装完成后，点击Finish即可：
2. 本地部署OpenManus
接下来开始在Windows系统使用conda本地部署OpenManus
2.1 创建一个新conda环境
首先在Windows中打开cmd或者powershell等终端工具，执行下方命令：
conda create -n open_manus python=3.12
如果提示'conda' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序，我们需要配置一下环境变量：
首先在电脑中找到conda的安装路径，本例中安装时选择的是只为我（just me）安装，那么路径是在C:\Users\[你的用户] 目录下：
进入.conda文件夹，打开environments文档，复制这个路径：
在Windows系统中搜索环境变量，打开：
选择高级-环境变量-系统变量-path ，点击编辑：
点击新建，粘贴刚才复制的Anaconda的地址加上\Scripts 比如：C:\Users\admin\anaconda3\Scripts
添加好环境变量后保存退出即可。
现在我们再打开cmd等终端工具，输入conda时，可以看到能正常识别命令了：
再次执行刚才的命令：
conda create -n open_manus python=3.12
输入y确认：
环境创建好之后，执行下方命令：
conda init
提示关闭并重启你的shell工具（关闭重新打开cmd）
然后执行下方命令激活这个新的conda环境：
conda activate open_manus
如上图所示，这个conda环境就激活成功了。
2.2 克隆存储库
接下来，我们在终端中执行下方命令，将OpenManus拉取到本地：
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
ps:使用git命令需要提前在Windows系统中下载并安装node.js
如上图所示done即为拉取完成。
然后执行下方命令进入OpenManus项目根目录下：
cd OpenManus
2.3 安装依赖环境
执行下方命令安装依赖环境：
pip install -r requirements.txt
这个阶段安装时间较长，耐心等待安装完成即可：
现在就安装好了：
3. 安装Ollama
现在我们已经在本地部署好了OpenManus，但是我们还需要安装Ollama来接入本地大模型，之后再配置OpenManus 使用的 LLM API才能够使用。
下方为简略安装方法，详细的安装流程可以查看这篇文章：Windows本地部署Ollama
首先访问Ollama的官网：Download Ollama on Windows
下载适配你的操作系统的客户端，我这里使用的是Windows11系统，点击下载即可：
安装好之后，打开cmd输入ollama回车，看到下面信息即为安装成功！
4. 安装QwQ 32B模型
接下来使用Ollama下载本地AI大模型，不支持所有大模型，需要有函数调用能与OpenManus对接的才行。
恰好笔者之前下载的千问QwQ-32B模型就支持，这里就用它来演示。
下面为简略安装方法，详细的安装方式可以查看这篇文章：Windows本地部署QwQ32B
Ollama安装完成之后，就可以开始去下载 QwQ32B 这个模型了，使用这个命令就能下载：
ollama run qwq
需要预留20个G以上的储存空间，默认下载到C盘，如果想修改下载位置，可以在终端中执行下方命令来指定模型文件的存放目录，这里以d:\ollama为例，大家可以自定义：
set OLLAMA_MODELS=d:\ollama
安装成功后会提示success：
5. 修改OpenManus配置文件
接下来我们需要修改OpenManus配置文件，让它对接本地qwq32b模型。
需要修改的是全局模型配置Global LLM configuration和视觉模型配置configuration for specific LLM models
注意：里面的模型文件名称要改成你自己安装的，后面的视觉模型可以和上面的一致，也可以自定义其它的视觉模型!需要自己下载
首先进入我的电脑，打开C盘-用户-admin下的OpenManus文件夹：
然后进入config文件夹：
复制一份里边的config.example.toml文件，重命名为config.toml，使用记事本打开进行配置：
1.首先将Global LLM configuration中的
model = "claude-3-7-sonnet-20250219" 替换为本地qwq32b的名称：model = "qwq:latest"
PS:如何查看本地大模型名称：
新开一个cmd终端，输入
ollama list进行查看，名称为 qwq:latest
2.将Global LLM configuration中的
base_url = "https://api.anthropic.com/v1/" 替换为 base_url = "http://localhost:11434/v1/"
替换后：
3.将Global LLM configuration中的
api_key = "YOUR_API_KEY" 替换为 api_key = "123"
替换后：
4.然后将下面的[llm] #OLLAMA:这部分整段删除：
删除后：
5.将Optional configuration for specific LLM models的
model = "claude-3-7-sonnet-20250219" 替换为 model = "qwq:latest"
6.将Optional configuration for specific LLM models的
base_url = "https://api.anthropic.com/v1/" 替换为 base_url = "http://localhost:11434/v1/"
7.将Optional configuration for specific LLM models的
api_key = "YOUR_API_KEY" 替换为 api_key = "123"
8.将下面的[llm.vision] #OLLAMA VISION:这部分整段删除：
删除后：
配置完毕后保存关闭此文件即可。
6. 运行OpenManus
现在我们回到刚才创建好的OpenManus根目录下，执行一行命令运行 OpenManus：
python main.py
可以看到提示我们输入指令来让它干活！
输入命令后，可能会出现如下报错：
这个问题是缺少了浏览器，那么需要先下载浏览器组件：
python -m playwright install chromium
然后安装：
pip install playwright
然后再次执行运行命令：
python main.py
并向它提出要求：
根据本地硬件配置不同，执行操作的时间也不同，稍等后会自动打开浏览器进行查询操作并给出推理与回答：
PS：如果关闭终端后，不知道如何进入conda环境下的OpenManus根目录，可以执行下方操作：
首先执行：
conda activate open_manus然后执行：
cd OpenManus就可以进到根目录，使用
python main.py运行 OpenManus 了！[图片]
7.通过网页使用OpenManus
如果不喜欢在命令行中操作OpenManus，我们也可以在web网页中进行操作
首先，需要下载OpenManus的分支代码：
https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/tree/front-end
然后解压下载的包到自定义盘符目录，本例中为 D:\OpenManus-front-end
在终端中进入这个项目路径：
D:
cd OpenManus-front-end
和上边的在命令行中运行OpenManus一样，我们需要先创建一个新的conda环境:
conda create -n open_manusui python=3.12
然后激活环境：
conda activate open_manusui
安装依赖：
pip install -r requirements.txt
在运行前，同样需要对config文件进行修改：（）
复制一个config.example.toml文件，重命名为config.toml，打开进行如下修改：
保存后，回到终端中执行：
python app.py
会自动打开浏览器访问：http://localhost:5172 打开OpenManus的web ui页面：
在对话框中提问，可以在主界面中看到AI的操作流程：
思考、调用工具、给出结果：
不过这个UI版本似乎优化还有问题，处理速度比在终端中要慢很多，而且容易出现time out的情况。
8. 安装内网穿透
现在我们已经成功在本地部署了OpenManus并使用WebUI在网页中与AI交互，但如果想实现不在同一网络环境下，也能随时随地在网页中远程使用本地部署的OpenManus处理问题，那就需要借助cpolar内网穿透工具来实现公网访问了！接下来介绍一下如何安装cpolar内网穿透，过程同样非常简单：
首先进入cpolar官网：
cpolar官网地址: https://www.cpolar.com
点击免费使用注册一个账号，并下载最新版本的cpolar：
登录成功后，点击下载cpolar到本地并安装（一路默认安装即可）本教程选择下载Windows版本。
cpolar安装成功后，在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录,登录后即可看到配置界面,结下来在WebUI管理界面配置即可。
8.1 配置随机公网地址
接下来配置一下 Open WebUI 的公网地址：
登录后，点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道，
隧道名称：openmanus（可自定义命名，注意不要与已有的隧道名称重复）
协议：选择 http
本地地址：5172 (本地访问的地址)
域名类型：选择随机域名
地区：选择China Top
隧道创建成功后，点击左侧的状态——在线隧道列表,查看所生成的公网访问地址，有两种访问方式,一种是http 和https：
使用上面的任意一个公网地址,在平板或其他电脑的浏览器进行登录访问,即可成功看到 OpenManus 的WebUI 界面,这样一个公网地址且可以远程访问就创建好了,使用了cpolar的公网域名,无需自己购买云服务器,即可到随时在线访问本地部署的OpenManus了！
小结
为了方便演示，我们在上边的操作过程中使用cpolar生成的HTTP公网地址隧道，其公网地址是随机生成的。这种随机地址的优势在于建立速度快，可以立即使用。然而，它的缺点是网址是随机生成，这个地址在24小时内会发生随机变化，更适合于临时使用。
如果有长期远程访问OpenManus的WebUI使用QWQ-32B模型处理问题，或者异地访问与使用其他本地部署的服务的需求，但又不想每天重新配置公网地址，还想让公网地址好看又好记并体验更多功能与更快的带宽，那我推荐大家选择使用固定的二级子域名方式来为WebUI配置一个公网地址。.
8.2 配置固定公网地址
接下来演示如何为其配置固定的HTTP公网地址，该地址不会变化，方便分享给别人长期查看你部署的项目，而无需每天重复修改服务器地址。
配置固定http端口地址需要将cpolar升级到专业版套餐或以上。
登录cpolar官网，点击左侧的预留，选择保留二级子域名，设置一个二级子域名名称，点击保留:
保留成功后复制保留成功的二级子域名的名称：myops，大家也可以设置自己喜欢的名称。
返回Cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道：openmanus，点击右侧的编辑：
修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中
域名类型：选择二级子域名
Sub Domain：填写保留成功的二级子域名：
myops
点击更新(注意,点击一次更新即可,不需要重复提交)
更新完成后,打开在线隧道列表,此时可以看到公网地址已经发生变化,地址名称也变成了固定的二级子域名名称的域名：
最后,我们使用上边任意一个固定的公网地址访问,可以看到访问成功,这样一个固定且永久不变的公网地址就设置好了，可以随时随地在公网环境异地在线访问本地部署的OpenManus的WebUI来让AI帮你全自动处理问题了！
总结
通过以上步骤，我们实现了在Windows系统电脑本地部署OpenManus与新增的有WebUI版本的分支，结合cpolar内网穿透工具轻松实现在公网环境中使用浏览器远程使用AI自主处理问题，并配置固定不变的二级子域名公网地址的全部流程，经过简单测试，效果确实效果很惊艳，同时降低了使用门槛，非常期待它后续的发展，也感谢您的观看，有任何问题欢迎留言交流。
