HyperAI超神经

「このチュートリアルをオンラインで実行する」をクリックします。新規ユーザーは招待コード「OpenManus」で登録すると、4 枚の RTX A6000 カードを 1 時間無料で使用できます (リソースの有効期限は 1 か月です)。特典を受けられるのは 10 名様のみです。ぜひ体験してください。

1. チュートリアルの概要

OpenManus は、2025 年 3 月に MetaGPT チームによって開始されたオープンソースプロジェクトです。Manus のコア機能を複製し、招待コードなしでローカルに展開できるインテリジェントエージェントソリューションをユーザーに提供することを目的としています。

QwQ は Qwen シリーズの推論モデルです。従来の命令チューニングモデルと比較して、QwQ は思考および推論機能を備えており、下流のタスク、特に難しい問題で大幅なパフォーマンス向上を実現できます。

このチュートリアルでは、QwQ-32B モデルと gpt-4o に基づく OpenManus の推論サービスを提供します。
このチュートリアルでは、ポイントを獲得するためにプレイヤーが 30 秒という一定時間内にできるだけ多くのボタンをクリックする必要がある「クリックしてスコアを獲得する」ゲームを作成するというデモンストレーションの例を示します。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. 操作手順

コンテナをクローンして起動したら、ワークスペースを開いて OpenManus/config/config.toml 設定をカスタマイズし、Vision Model API キーを追加するためのパス:

# 全局 LLM 配置
[llm]
model = "QwQ-32b"
base_url = "http://127.0.0.1:8000/v1"
api_key = "empty"
max_tokens = 16384
temperature = 0.0


# 可选 vision LLM 模型配置 
# 若没有可用的 vision llm 可以将其注释掉，注释会对最终结果产生一定影响（后续会部署一个内置 vision llm 版本教程，来替代下述 [llm.vision]
[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为您的 OpenAI API 密钥

始める

新しいターミナルを作成し、起動コマンドを入力します

conda activate /input2/py12
cd OpenManus/
python main.py

ターミナルからクリエイティブプロンプトを入力してください

以下はゲームの例です。プロジェクトファイルはデフォルトで OpenManus フォルダに保存されます。

3.1 入力タスク:

プレイヤーがポイントを獲得するために、30 秒という一定時間内にできるだけ多くのボタンをクリックする必要がある「クリックしてスコアを獲得する」ゲームを作成します。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。

3.1 結果:

ステップ 30/30 が完了すると、ゲーム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。

3.3 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

3.4 右側の API アドレスをクリックしてゲームを実行します。

OpenManus + QwQ-32BはAIエージェントを実装します

1. チュートリアルの概要

2. 操作手順