前言：继DeepSeek引发行业震动后，Monica.im团队最新推出的Manus AI 产品正席卷科技圈。这款具备自主思维能力的全能型AI代理，不仅能精准解析复杂指令并直接产出成果，更颠覆了传统人机交互模式。尽管目前仍处于封闭测试阶段，但开源社区已迅速行动起来。
由MetaGPT核心成员主导的OpenManus开源计划，为这场智能革命注入了全新活力。这款零门槛的开源工具不仅打破授权限制，更支持本地化部署的大型语言模型。以笔者在高性能服务器上运行的千问QWQ-32B为例，通过OpenManus即可实现完全免费的深度协作。接下来，我们将逐步展开如何构建这组AI黄金搭档的实战指南，助您激活属于自己的智慧引擎。
目录
1. 环境准备
2. 本地部署OpenManus
3. 安装Ollama
4. 安装QwQ 32B模型
5. 修改OpenManus配置文件
6. 运行OpenManus
7.通过网页使用OpenManus
8. 安装内网穿透
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](https://www.python.org/downloads/release/python-3120/)
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](https://repo.anaconda.com/)
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：
```shellconda 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：
```shellconda 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：
```shellconda 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：
```shellconda 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：
```shellgit 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：
```shellcd OpenManus```
### 2.3 安装依赖环境
执行下方命令安装依赖环境：
```shellpip 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](https://www.cpolar.com/blog/the-deepseek-r1-large-model-is-deployed-locally-on-windows-and-interacts-remotely-using-a-web-interface)
首先访问Ollama的官网：[Download Ollama on Windows](https://ollama.com/download)
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](https://www.cpolar.com/blog/the-qwq32b-is-comparable-to-deepseek-r1-671b-for-local-deployment-and-remote-access)
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：
```shellollama 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：
```shellset 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：
```pythonpython 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：
```pythonpython -m playwright install chromium```
然后安装：
```pythonpip install playwright```
然后再次执行运行命令：
```pythonpython 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：
>
> ```shell> conda activate open_manus> ```>
> 然后执行：
>
> ```shell> cd OpenManus> ```>
> 就可以进到根目录，使用 `python main.py` 运行 OpenManus 了！
>
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：
```shellD:``````shellcd 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:
```shellconda create -n open_manusui python=3.12```
然后激活环境：
```shellconda activate open_manusui```
安装依赖：
```pythonpip 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：
```pythonpython 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](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](https://dashboard.cpolar.com/?_gl=1*1l5hwif*_ga*MjMwNTYyNDYwLjE2OTAyNDg5MTg.*_ga_WF16DPKZZ1*MTczODc0Mjg2OC42NTguMS4xNzM4NzQ0Njg2LjUxLjAuMA..)，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
经过系统化的操作流程，我们已在Windows平台完成了OpenManus核心框架及其WebUI可视化模块的部署工作。通过集成cpolar内网穿透解决方案，成功构建了突破空间限制的远程访问通道，使AI助手的调用突破了物理设备的桎梏。整个实施过程展现出显著的便捷性与高效性，仅需配置高性能计算节点及绑定专属二级域名，即可打造个性化的智能服务中枢。
该方案不仅实现了7×24小时的远程交互能力，更通过模块化架构为后续功能扩展预留了充足空间。随着OpenManus生态的持续进化，其在自动化处理、智能决策等领域的应用前景值得期待。对于部署过程中遇到的任何技术细节或优化建议，欢迎在交流区分享见解，共同探索人工智能技术的创新边界。
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