Manus 真的这么强吗？用 TaoToken 统一 Key 跑通 OpenManus 开源复刻版

1. 从 Manus 刷屏到 OpenManus 落地我为什么想自己跑一遍Manus 刚刷屏那几天我的朋友圈基本被两类内容占满一类是「AGI 来了」的惊叹另一类是内测码被炒到五位数的截图。冷静下来看Manus 本质上是一个能自己动脑动手干活的 AI Agent它能拆解任务、调用浏览器、执行脚本、汇总报告而不是像普通对话模型那样只给你一段文字。它适合谁适合那些想让 AI 真正「替自己操作电脑」的人比如自动整理财报、生成静态网站、批量处理文件。但问题也很现实内测码贵、闭源、看不到内部链路。于是 MetaGPT 团队在几个小时内开源复刻了 OpenManus无需邀请码就能在本地跑起来。我试过之后发现OpenManus 的价值不在于它现在有多强而在于它把「任务规划 工具调用 多模型协同」这条链路完整暴露在你面前你可以自己换模型、改配置、看日志。这篇文章不吹 Manus也不踩 OpenManus。我要做的是带你在本地把 OpenManus 跑通并用 TaoToken 统一 Key 接管多模型调用验证这条链路到底顺不顺。如果你也在纠结「复刻版能不能稳定完成真实任务」跟着下面的步骤走一遍心里就有数了。2. 前置准备TaoToken 统一 Key 与 OpenManus 环境2.1 为什么用 TaoToken 统一 KeyOpenManus 默认的 config.toml 里全局对话模型和视觉模型是分开配置的如果你用不同厂商的 Key就得维护多套 base_url 和 api_key。一旦某个模型不支持 Function Call任务跑到一半就会断。TaoToken 的思路是用一个 Key、一个 API 通道统一接入多个模型OpenManus 侧只需要改 base_url 和 api_key 两处。TaoToken 官网入口在这里https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 注册后到控制台创建 API Key。API 地址统一用 https://taotoken.net/api 注意这个地址后面不加 UTM 参数直接填进配置文件即可。2.2 创建 conda 环境与克隆项目如果你还没装 conda先去 anaconda 官网下载安装。然后执行conda create -n open_manus python3.12 conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus这里有个坑Python 版本别低于 3.11否则部分依赖装不上。我实测 3.12 最稳。2.3 安装依赖pip install -r requirements.txt如果卡在 playwright 的浏览器下载上可以先跳过后面单独执行playwright install chromium。依赖装完后目录结构里最关键的是app/下的 agent、flow、tool 三个模块任务能不能跑通基本看这三个模块的日志。3. 可复制配置config.toml 与 settings.json 骨架3.1 config.toml 完整骨架在 OpenManus 目录下找到config/config.example.toml复制一份改名为config.toml。下面是我用 TaoToken 统一 Key 的配置骨架你可以直接抄# Global LLM configuration [llm] model claude-3-7-sonnet base_url https://taotoken.net/api api_key 你的TaoToken密钥 max_tokens 4096 temperature 0.0 # Optional configuration for specific LLM models [llm.vision] model gpt-4o base_url https://taotoken.net/api api_key 你的TaoToken密钥这里有两个关键点第一base_url统一填https://taotoken.net/api不要带任何多余路径第二model字段填你实际要调用的模型名TaoToken 侧会做路由。全局模型建议选推理能力强的因为任务规划器对推理要求最高视觉模型按需配置不跑图像任务可以先留空。3.2 settings.json 补充配置部分版本的 OpenManus 还会读取settings.json来做运行时覆盖。如果你在根目录看到这个文件可以这样写{ llm: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key: 你的TaoToken密钥, model: claude-3-7-sonnet }, browser: { headless: false } }headless设为 false 是为了第一次跑的时候能看到浏览器动作方便排查。等链路稳定了再改回 true。3.3 参数对照表配置项作用建议值base_urlAPI 通道地址https://taotoken.net/apiapi_key统一鉴权 KeyTaoToken 控制台创建model全局对话模型推理强的模型max_tokens单次输出上限4096temperature随机性0.0任务型headless浏览器无头模式首次 false注意Function Call 是 OpenManus 工具调用的基础选模型时务必确认支持。如果某个模型不支持任务会在 toolcall 阶段直接报错。4. 验证请求从 main.py 到真实任务跑通4.1 启动与首次请求配置改完后在项目根目录执行python main.py启动后你会看到一个交互式输入框。第一次我建议用最简单的任务验证链路比如请分析英伟达近三年财报生成一份投资分析报告保存为 md 文件到当前目录。回车后观察终端日志。正常链路应该是任务规划器拆出 ToDo List → 调度器选择 Agent → 调用浏览器或 Python 工具 → 结果写入虚拟机 → 汇总生成器输出报告。4.2 成功结果长什么样如果链路顺畅你会在终端看到类似这样的输出[Planning] 拆解任务: 1. 获取财报数据 2. 计算关键指标 3. 生成报告 [Tool] browser_use_tool 正在访问目标页面 [Tool] python_execute 正在计算增长率 [FileSaver] 报告已写入 ./nvidia_report.md同时当前目录下会出现nvidia_report.md。我实测下来第一次跑财报任务时文件没有落到本地原因是模型对「当前根目录」的路径识别不够精确。第二次我把路径写死成绝对路径文件就正常生成了。4.3 第二个验证任务生成静态网站为了验证浏览器工具和文件保存工具是否协同正常我又跑了一个任务帮我写一个科技圈官网名字叫 laoyan静态网站HTML 文件存放在 /Users/yourname/Desktop/study/OpenManus 目录下参考 manus.im 的风格。这次 OpenManus 自主调用了 playwright打开了参考页面然后把生成的 HTML 写到了指定目录。虽然样式还比较粗糙但至少证明「浏览器访问 文件落盘」这条链路是通的。4.4 多模型调用链路验证为了确认 TaoToken 统一 Key 是否真的接管了多模型我在 config.toml 里把全局模型和视觉模型配成不同模型然后跑了一个带图片识别的任务。日志里能看到两次不同的模型调用都走了同一个 base_url说明统一 Key 生效了。这一步很关键因为它决定了你后面换模型时不用改代码只改配置。5. 本篇常见错排查5.1 报错Function Call not supported这是最常见的。原因是你选的模型不支持 Function Call。解决办法是换模型或者在 config.toml 里把model换成明确支持工具调用的模型。TaoToken 侧可以在模型对话页面先测一下目标模型是否支持工具调用。5.2 报错Connection refused 或 401先检查base_url是不是写成了https://taotoken.net/api/带斜杠或者多加了/v1。正确写法就是https://taotoken.net/api。再检查 api_key 有没有多余空格。如果还是 401去 TaoToken 控制台的 API Keys 页面重新生成一个 Key。5.3 文件没有保存到本地这是 OpenManus 目前比较典型的问题。模型对相对路径的理解不稳定建议在任务描述里直接写绝对路径。另外检查file_saver.py对应的工具是否被正确调用可以在日志里搜FileSaver关键字。5.4 playwright 浏览器启动失败先执行playwright install chromium。如果是在服务器上跑确认有没有图形界面依赖必要时把headless设为 true。本地开发建议保持 false方便看浏览器动作。5.5 任务跑到一半卡住大概率是某个工具调用超时。可以看日志最后一行停在哪个工具上。如果是 browser_use_tool 卡住可能是目标页面加载慢如果是 python_execute 卡住可能是脚本里有死循环。建议第一次跑任务时把任务拆小逐步验证。6. 接入文档与后续动作如果你在配置过程中遇到 Key 或通道问题直接去 TaoToken 的接入文档页面看最新说明里面有针对 OpenManus 这类工具的配置示例。需要创建或管理 Key 的话走 API Keys 页面想先验证某个模型能不能正常对话和工具调用用模型对话页面最快。对于想长期跑编码类 Agent 任务的同学可以关注 Coding Plan它更适合高频、长时间的 Agent 调用场景。OpenManus 本身还在快速迭代社区维护起来之后工具链和模型适配会越来越顺。我的建议是先用 TaoToken 统一 Key 把链路跑通再逐步替换成你实际需要的模型不要一上来就追求「全自动完成复杂任务」先从单步工具调用验证起稳扎稳打。