本地电脑（windows/macOS/Linux）安装部署OpenManus，并接入对接 Ollama等本地大模型，按需设置浏览器web访问，并通过nat123映射端口或类似内网穿透本地项目映射外网访问，解决无公网IP提供公网服务问题。

OpenManus，由 MetaGPT 团队精心打造的开源项目，于2025年3月发布。它致力于模仿并改进 Manus 这一封闭式商业 AI Agent  的核心功能，为用户提供无需邀请码、可本地化部署的智能体解决方案。换句话说，OpenManus 就像一位全能的数字助手，能够在你的本地设备上运行，随时听候差遣，完成各种复杂任务。

它的出现，打破了技术领域的高墙，让每一位开发者都有机会站在同一起跑线上，快速实现诸如代码生成、数据分析、网络信息检索等复杂任务的自动化 处理。无论你是独立开发者，还是大型团队的一员，OpenManus 都能为你提供强大的支持，让你专注于创造性的核心工作，而非将时间浪费在重复性任务上。

OpenManus 的一大亮点在于其本地智能体运行能力。你只需通过简单的终端指令输入任务，它便能迅速调用预先配置的语言模型 （LLM），为你实现自动化的操作流程。无论是生成一段精妙的代码，还是对复杂的数据进行深度分析，亦或是执行网页交互任务，OpenManus 都能轻松应对，让你在数字化世界中游刃有余。

为了更好地模拟人类的工作方式，OpenManus 搭建了一个强大的多工具链协同平台：

Python 代码执行器：它能够实时生成并运行 Python 代码，无论是进行数学计算，还是编写自动化脚本，都能一气呵成，大大提高了工作效率。

浏览器自动化工具：这个工具就像你的网络向导，能够模拟人类操作，访问各种网页，提取你需要的信息，让你无需手动在海量的网络数据中大海捞针。

文件处理系统：文档生成、管理以及格式化输出（如生成精美的 HTML 报告）都不在话下，让信息的整理和呈现变得更加专业和便捷。

网络搜索工具：它能自动检索网络上的最新数据，为你的任务提供最前沿的实时支持，确保你的工作始终紧跟时代潮流。

在任务执行的过程中，OpenManus 并非一味地闷头苦干，而是通过实时反馈机制，将思考逻辑、进度更新以及中间结果以可视化日志的形式呈现给你。这样一来，你就能清晰地追踪任务的每一步进展，及时发现并解决问题，让整个工作流程更加透明和可控。

本地部署过程需要提前准备安装 python 3.12（https://www.python.org/downloads/release/python-3120/）和 conda（https://repo.anaconda.com/）。

如果你还没有安装Conda，可以先从官网下载conda。

我下载了Windows 64位的安装包，安装过程按默认选项一路下一步即可。安装完成后，打开命令提示符或PowerShell，确认安装成功：

下面提供两种不同的安装方法，分别适合Windows 和 macOS 、Linux用户

（一）方法一：使用 conda （ 适合 Windows 用户）

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

Ollama 官方下载：https://ollama.com/。前往Ollama官网下载Windows版本的安装程序。安装过程很简单，双击exe文件并按提示完成即可。安装完成后，Ollama会在后台运行，可以在系统托盘找到它的图标。

安装完成后，打开命令提示符或PowerShell输入ollama --version，确认安装成功。

由于本地对接的AI模型，必须使用有函数调用的模型才可以， 比如 qwen2.5-coder:14b、qwen2.5-coder:14b-instruct-q5_K_S、qwen2.5-coder:32b 都可以，视觉模型可以使用 minicpm-v

当然你可以安装任何你想要的，只要支持函数调用的模型就可以， 只需在安装命令 ollama run 后面跟上模型名称即可，如拉取Mistral模型打开命令提示符，运行：ollama run mistral，这一步会下载Mistral模型文件，根据网络状况可能需要一段时间（文件大约7GB左右）。完成后可以测试一下，如能看到模型返回的回答，说明Ollama工作正常。

在安装目录下，找到 OpenManus\config\config.example.toml  ，把config.example.toml 改成 config.toml

# Optional 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!

最后运行即可以启动OpenManus服务

运行以后就可以进行使用了！它就可以完全自动调用浏览器，打开并浏览，查询并收集需要的信息

（二）方法二：使用 uv（适合macOS用户）

1、安装 uv（快速 Python 包安装程序和解析器）：

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

3、创建一个新的虚拟环境并激活它：

官方开源项目：https://github.com/mannaandpoem/OpenManus

ollama rm 模型名称  # 卸载并删除模型

比如需要删除gemma2:27b 模型，那么只需输入：

从GitHub上克隆OpenManus的仓库，并进入项目目录

https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/tree/front-end

安装依赖：使用pip安装项目所需的依赖项

本地config配置（OpenManus/tree/front-end下载来本地的目录），复制备份config.example.toml，并重新命名成config.toml，并打开修改server配置上host本地地址、port本地浏览器访问端口：

开源AI智能体OpenManus介绍及本地部署体验，同时设置WebUI+内网映射实现无公网IP给外网浏览器远程访问

人工智能

云计算

后端

OpenManus是一款开源本地化部署的智能体解决方案，支持对接Ollama等本地大模型，实现代码生成、数据分析等任务自动化。提供Python执行器、浏览器自动化等工具链，支持实时反馈。部署简单，通过conda或uv安装，配置后即可运行。结合内网穿透技术，可将本地服务映射为公网访问，解决无公网IP问题。

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