1. 简介
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UCloud(优刻得)是中国知名的中立云计算服务商，科创板上市，中国云计算第一股。
Compshare GPU算力平台隶属于UCloud，专注于提供高性价4090算力资源，配备独立IP，支持按时、按天、按月灵活计费，支持github、huggingface访问加速。
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3月6日，科技圈被一款名为Manus的AI彻底点燃！创始人Peak称其为世界首个通用型AI智能体，并与以往的所谓“聊天机器人”不同的是，Manus不仅可以理解你提出的概念，而且可以去直接实现你的想法，并把结果直接递交到你面前！最重要的是，Manus直接工作在云端电脑上，你可以随时给它提交任务，然后随时取回结果，直接一步到位！目前OpenManus已经完全适配了，但是因为其需要API这些，整个项目运行还是比较费token的，所以这里我们结合才出的QWQ与OpenManus来完成整体的功能自启动。
目前相关镜像已经存入OpenManus_QWQ自动生成项目中了。
2. 性能评估
GAIA是一个专注于评价AI助手解决现实世界能力的基准测试，本次Manus官方使用了pass@1即首次完成率作为评分标准。
从Manus AI官网给出的对比图片中可以看出，在Level 1基础任务方面，Manus以86.5%的准确率碾压OpenAI，证明其在常规场景如信息提取、简单计算下的可靠性。在Level 2复杂推理场景中，虽然没有与OpenAI拉开差距，但也以2.7个百分点小幅领先，体现其在多步骤任务中的稳定性。最后，在Level 3开放指令执行方面，取得了47.6%的突破性成绩，意味着Manus在处理模糊指令时能够更加接近人类水平。
3. 用例分享
在Manus官网给出的众多用例中，我们选择了三个与各位分享，分别展示了Manus AI在日常生活、生产力还有交互性方面的强大能力。
3.1 给出一份四月日本旅行计划
首先prompt给出了游玩的需求：具体游玩的日期、时长和出发地点，出行预算以及期望的游玩内容；接着给出了期望得到的反馈形式：需要一个HTML制作的游玩手册，涵盖上面提到的所有内容以及旅行中需要的建议。
紧接着Manus就创建了一个Markdown文件用于记录所有的ToDo内容，并且开始一步步搜索相关内容，同时点进不同的网页查看相关内容：
在浏览过程中，它甚至会主动完成向下滚动页面、点击页面元素等操作：
阅读过程中，它也会尝试总结看到的内容，并且一步步完善ToDo表格，直到所有内容都如期完成：
最终，它按照要求给出了一个HTML版本的旅游手册，上面包含了所有需要的内容：
3.2 分析RL工程师应聘信息
Prompt直接提出了自己的需求：把这些候选人的信息整理成一份Excel，并且要根据个人能力对他们进行排名，并同时给出了一个.zip文件让Manus自己去分析。
在Manus的思考过程中我们可以看到，它直接对这个.zip文件进行解包，并且由于需要处理的是.pdf文件，Manus直接使用了python进行批量处理：
在分析完简历数量之后，Manus就开始尝试对简历的细节进行分析，在逐个编写候选人的analyze_resume_details.py后，经过多次重复操作，完成了对所有候选人的分析：
最终，Manus对每个人的能力进行了量化分析，给每个人赋予了RL Score作为他的能力的评价，并使用python工具创建了excel表格：
在Excel表格中，Manus把最适合的候选人用高亮进行标识，同时把每个人的个人项目经历、个人成就、RL能力分数以及评价都展示了出来，并在最后给出了自己对每个人的评价，极大简化了HR的工作流程。
3.3 泽连斯基模拟器
除开正常的生产力辅助，Manus还可以帮你完成一些有趣的整活儿操作。Prompt告诉Manus自己想要化身小泽与懂王在白宫进行政治博弈，希望Manus可以做一个游戏满足自己的愿望：
Manus在了解需求后依旧创建了ToDo清单，列举了完成这项任务的所有步骤，因此，Manus首先开始搜索并了解小泽和懂王之间发生了什么，它甚至给自己确定了消息搜索的方向可能为Twitter：
在了解了事件的前因后果之后，Manus将内容整理成.md文件，准备为后面的游戏制作提供文本信息：
接着就是紧锣密鼓的创建台本和选项：
完成文本内容后，Manus就开始着手创建整个.js文件，尝试实现交互式的文字游戏了：
在完成所有前后段工作后，为了能让所有人都玩到这个小游戏，它尝试将这个网页布置到公网，在获得许可后，该网页文字游戏成功发布：
如果你想尝试一下，这里有链接：
https://dgooezit.manus.space/
接下来就可以和川普激情对峙了，是卖国还是乌克兰脊梁，就在一念之间：
4. 在本地安装和配置 Ollama 和 OpenManus 的指南
在这篇博客中，我们将一步步介绍如何在本地安装和配置 Ollama，以及如何使用 OpenManus 来快速启动一个 LLM（大型语言模型）应用程序。通过以下步骤，您将能够轻松地设置环境并开始使用这些工具。
4.1 安装 Ollama
首先，打开终端并运行以下命令来安装 Ollama：
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
安装完成后，您可以检查 Ollama 服务的状态，以确保它已成功运行：
systemctl status ollama
4.2 修改配置
为了使 Ollama 能够满足我们的需求，我们需要进行一些配置修改。首先，安装 net-tools 工具，以便我们可以查看 Ollama 的网络状态：
sudo apt-get install net-tools
netstat -tunlp | grep ollama
接下来，您需要编辑 Ollama 的服务文件，以进行以下配置更改：
4.3 修改端口以允许外部访问
打开 Ollama 的服务文件：
vim /etc/systemd/system/ollama.service
在 [Service] 部分中，添加或修改以下行：
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
4.4 更改模型存放位置
同样在 ollama.service 文件中，指定模型的存储路径：
Environment="OLLAMA_MODELS=/workspace/ollama/models"
4.5 指定运行 GPU
如果您的系统中有多张 GPU，您可以通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定要使用的 GPU：
Environment="CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1"
别忘了设置您的 API 密钥：
export OLLAMA_API_KEY="sk-11223344qwer"
4.6 重启 Ollama
完成所有配置后，您需要重启 Ollama 服务以应用更改：
systemctl daemon-reload
systemctl restart ollama
您可以通过以下命令运行 Ollama，并查看信息以确认端口已更改：
ollama run qwq
4.7 克隆 OpenManus 仓库
接下来，我们将安装 OpenManus。首先，克隆其 GitHub 仓库：
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus
然后安装所需的依赖项：
pip install -r requirements.txt
4.8 配置 OpenManus
OpenManus 需要配置 LLM API 的相关信息。请按照以下步骤设置配置文件：
- 在
config目录中创建config.toml文件（可以从示例文件复制）：
cp config/config.example.toml config/config.toml
- 编辑
config/config.toml文件，添加您的 API 密钥并自定义设置：
# Global LLM configuration
[llm]
model = "qwq"
base_url = "http://localhost:11434/v1"
api_key = "sk-11223344qwer"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# Optional configuration for specific LLM models
[llm.vision]
model = "claude-3-5-sonnet"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."
4.9 快速启动 OpenManus
一切准备就绪后，您可以通过以下命令启动 OpenManus：
python main.py
然后，您可以通过终端输入您的想法，开始与 LLM 互动。
如果您想使用不稳定版本，您也可以运行：
python run_flow.py
5. 总结
我们不难发现，Manus确实可以一次性完成其他AI需要很多次提示才能完成的操作，并且直接实现想法是其他AI难以企及的。但是所有展示的用例中，Manus最多只能完成编写HTML或者执行python这样的操作，说明通用型AI智能体还有相当大的扩展空间，而且可预见的，这样的通用型AI智能体会对服务器性能提出相当大的挑战。我们这里也提供了 Ollama 版本的QWQ深度思考 和 OpenManus结合的样本。现在，您可以开始构建自己的 LLM 应用程序，探索更多的可能性！如果您在安装或配置过程中遇到问题，请随时在评论区留言，我们会尽快为您解答。Happy coding!