オンラインチュートリアル | OpenManus と QwQ-32B を組み合わせることで推論プロセスが完全に透明になります
昨日（3月11日）夕方、Manusは公式Weiboで、アリババ同義千聞チームとの戦略提携が正式に合意したことを発表しました。両者は同義千聞シリーズのオープンソースモデルを基盤とし、国産モデルとコンピューティングパワープラットフォーム上でManusのすべての機能を実現することを目指します。ニュースが発表されて以降、この「キング爆弾コンビ」に対する外界の期待は高まり続けた。
5日前の3月6日の早朝に戻りましょう。アリババクラウドオープンソースTongyi Qianwen QwQ-32B、わずか 32B のパラメータで、そのパフォーマンスは 671B のパラメータを持つ DeepSeek-R1 のフル バージョンに匹敵します。同時に、世界初の汎用AIエージェントとして知られる「Manus」も正式公開された。残念ながら、Manus はオープンソースではなく、招待ベースの内部テスト システムを採用しています。招待コードは入手が難しく、10 万元で販売されていることもあります。多くの人が待ち望んでいるものの、自分で体験することはできません。
幸いなことに、5 人からなる MetaGPT チームは迅速に行動し、わずか 3 時間で OpenManus のオープン ソース レプリカをリリースしました。わずか数日で、このプロジェクトは GitHub で 29,000 以上のスターを獲得しました。
妊娠できるだけでなく、結果を出すこともできますか?Manus のオープン ソース バージョンである OpenManus の最大の強みは、独立して考え、複雑なタスクを正確に計画し、効率的に実行し、完全な結果を直接提供する能力にあります。革新的なモジュール式エージェント システムにより、開発者は実際のニーズに応じてさまざまな機能モジュールを自由に組み合わせて、独自の AI アシスタントをカスタマイズできます。タスクを受け取ると、異なる分業のエージェントが、要件の理解、計画から具体的なアクションの実行まで、プロセス全体がオープンで透明な状態で緊密に連携します。問題の考え方や実行手順の計画方法は、ユーザーにリアルタイムでフィードバックされるため、人々はタイムリーに介入することができ、モデルがタスクをより高品質に完了するのに役立ちます。
より多くの友人にOpenManusを早く体験してもらうために、HyperAI公式サイトにて「OpenManus + QwQ-32BでAIエージェントを実装する」チュートリアルを公開しました。あらゆる面で AI の生産性を解き放つために招待コードは必要ありません。
チュートリアルのアドレス:
さらに重要なことに、皆様にサプライズ特典をご用意しました。RTX A6000 カード 4 枚を 1 時間無料でご利用いただけます (リソースの有効期限は 1 か月です)。新規ユーザーは招待コード「OpenManus666」で登録することで、この特典を入手できます。特典の対象となるのは 10 名のみで、先着順です。
登録住所:
https://openbayes.com/console/signup
「ハンドスピードテスト - クリックしてスコア」というゲームを作りました。OpenManusの思考経路は、タスク全体を通して明確に表示されます。最後に、APIアドレスを介して直接ゲームを開始できます。何ポイント獲得できるか見てみましょう〜
*プロンプト: 「クリックしてスコアを獲得する」ゲームを作成します。プレーヤーは 30 秒以内にできるだけ多くのボタンをクリックしてポイントを獲得する必要があります。ポート 8080 経由でアクセスでき、Node.js と Express をサーバーとして使用し、HTML、CSS、JavaScript (フロントエンド) を使用して簡単なゲームを作成します。プロジェクト ファイルをゲーム ディレクトリに保存します。
デモの実行
1. hyper.ai にログインし、チュートリアル ページで、AI エージェントを実装するために OpenManus + QwQ-32B を選択し、このチュートリアルをオンラインで実行をクリックします。
2. ページがジャンプしたら、右上隅の「クローン」をクリックしてチュートリアルを独自のコンテナにクローンします。
3. 「NVIDIA A6000-4」と「vllm」イメージを選択し、「続行」をクリックします。 OpenBayes プラットフォームは新しい課金方法を開始しました。ニーズに応じて、「従量課金」または「日次/週次/月次パッケージ」を選択できます。新規ユーザーは、以下の招待リンクを使用して登録すると、4 時間の RTX 4090 + 5 時間の CPU フリータイムを獲得できます。
HyperAI ハイパーニューラルの専用招待リンク (ブラウザに直接コピーして開きます):
https://openbayes.com/console/signup?r=Ada0322_NR0n
4. リソースが割り当てられるのを待ちます。最初のクローン作成プロセスには約 1 分かかります。ステータスが「実行中」に変わったら、「ワークスペースを開く」をクリックします。
5. 検索
OpenManus/config/config.tomlビジュアル モデルの API キーを追加するパス。変更後、ショートカット キー「control+s」を使用してこのページのファイルを保存します。
ここではデモとして OpenAI GPT-4o モデルを使用しています。他のモデル効果はカスタマイズできます。組み込みのビジョン LLM バージョンのチュートリアルは、後ほど展開され、次の [llm.vision] に置き換えられます。
6. 新しいターミナルを作成し、次のコマンドを入力して Enter キーを押して OpenManus を起動します。
conda activate /input2/py12
cd OpenManus/
python main.py
7. ターミナルからクリエイティブプロンプトを入力します。
エフェクト表示
1. OpenManus を使用して「ハンドスピードのテスト - クリックしてスコア」ゲームを作成する方法のデモを示します。
*プロンプト: 「クリックしてスコアを獲得する」ゲームを作成します。プレーヤーは 30 秒以内にできるだけ多くのボタンをクリックしてポイントを獲得する必要があります。ポート 8080 経由でアクセスでき、Node.js と Express をサーバーとして使用し、HTML、CSS、JavaScript (フロントエンド) を使用して簡単なゲームを作成します。プロジェクト ファイルをゲーム ディレクトリに保存します。
2. 下の図のステップ 1/30 が 30 ステップ完了するまで (約 20 分) 待ちます。ターミナルに「インタラクションが完了し、ステータスは成功です」と表示されたら、OpenManus/game ディレクトリにプロジェクト ファイル全体が表示されます。 (OpenManus によって生成されたプロジェクト ファイルは、デフォルトで OpenManus フォルダーに保存されます)
OpenManus がゲームを制作する際の思考プロセスを見ることができます。
3. タスクが正常に生成されたら、新しいターミナルを作成し、次のコマンドを入力してゲームを開始します。
cd OpenManus/game
node server.js
4.右側のAPIアドレスをクリックして、「ハンドスピードテスト-クリックしてスコア」ゲームを実行し、30秒間で何ポイント獲得できるかを確認します〜