Manus Pro版全自动创建与部署AI智能体教程

部署OpenManus的过程，本质上是从零搭建一套完整的本地智能体运行环境。尽管网络上教程众多，但实际动手操作时就会发现，任何一个环节缺失都可能导致失败。以下是五个必须严格按照顺序完成的步骤：环境准备、代码拉取、模型对接、服务启动，以及最终的基础验证。跳过任意一步，后续都可能遇到问题。

你必须安装Python 3.12、Git和Ollama。这三项是OpenManus能够正常运行的核心前提，缺一不可——若Python版本误用为3.11或3.13，pip install会直接报错；Git用于拉取源代码；而Ollama则承担本地大模型推理服务的角色。

前往python.org下载Python 3.12安装包，安装时务必勾选“Add Python to PATH”，否则后续所有命令都会提示“python不是内部或外部命令”，导致无法继续。Git从git-scm.com下载Windows版本，采用默认安装即可。Ollama到ollama.com下载对应系统的安装器，安装完成后立即在终端执行ollama list确认服务已就绪。

接着执行ollama run qwen2:7b，拉取一个轻量但支持function calling的模型。这是OpenManus调用工具链的基础，如果没有这一步，后续所有工具插件都将无法生效。

获取OpenManus源码并配置虚拟环境

打开终端，执行：git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git，然后进入项目目录：cd OpenManus。接着创建隔离环境：conda create -n open_manus python=3.12，并激活：conda activate open_manus。

这一步绝不能省略虚拟环境。否则全局Python环境可能被requirements.txt中的依赖污染，尤其是fastapi、langchain等版本敏感的组件，一旦发生冲突，app.py将无法正常启动。对于国内用户，如果conda下载速度慢，可以使用清华镜像加速：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/，然后conda config --set show_channel_urls yes。

配置config.toml连接本地Ollama

有两种方式。方法一：复制示例配置文件——cp config/config.example.toml config/config.toml。方法二：直接新建一个空白的config.toml文件，用VS Code或记事本打开。

在[llm]区块下填入以下三行（必须严格对齐，缩进错误会导致toml解析失败）：

base_url = "http://localhost:11434"
model = "qwen2:7b"
max_tokens = 4096

注意：base_url末尾不能加斜杠，如果写成"http://localhost:11434/"会导致连接超时；model名称必须与ollama list输出的NAME列完全一致，大小写敏感。

安装依赖并启动Web界面

第一步：确认你已处于open_manus虚拟环境中。第二步：执行pip install -r requirements.txt。第三步：等待安装完成，一般需要2到5分钟，具体取决于网络状况。第四步：运行python app.py。

当终端出现INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:5172，即表示后端已成功启动。此时打开浏览器访问http://localhost:5172，页面加载稍慢属于正常现象——首次启动会自动初始化向量库、加载插件、预热模型上下文。

看到“Welcome to OpenManus”界面，并且输入框能够响应自然语言指令，例如“列出当前目录下所有.py文件”，就说明你的本地智能体已经成功连接Ollama，具备了基础的执行能力。

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