HyperAI超神经

어제 저녁(3월 11일), 마누스는 공식 웨이보를 통해 알리바바 통이첸원 팀과 공식적으로 전략적 협력을 체결했다고 발표했습니다. 두 당사자는 통이첸웬 시리즈의 오픈소스 모델을 기반으로 하며, 마누스의 모든 기능을 국내 모델과 컴퓨팅 파워 플랫폼에서 실현하기 위해 노력할 것입니다. 이 소식이 공개된 후, 외부 세계에서 이 "킹 폭탄 조합"에 대한 기대는 계속해서 높아졌습니다.

5일 전인 3월 6일 이른 아침으로 돌아가 보겠습니다.Alibaba Cloud 오픈 소스 Tongyi Qianwen QwQ-32B,매개변수가 32B에 불과하지만, 그 성능은 매개변수가 671B인 DeepSeek-R1의 정식 버전과 비슷합니다. 동시에,세계 최초의 범용 AI 에이전트로 알려진 마누스도 공식적으로 공개됐습니다.안타깝게도 Manus는 오픈 소스가 아니며 초대 기반의 내부 테스트 시스템을 채택하고 있습니다. 초대 코드는 구하기 힘들며, 10만 위안에 판매된 적도 있습니다. 많은 사람들이 간절히 기다리고 있지만 직접 체험하지 못하는 경우가 많습니다.

다행히도 5명으로 구성된 MetaGPT 팀은 신속하게 행동하여 단 3시간 만에 OpenManus의 오픈 소스 복제본을 출시했습니다. 단 며칠 만에 이 프로젝트는 GitHub에서 29,000개 이상의 별을 받았습니다.

임신을 할 수 있을 뿐만 아니라, 결과를 낼 수도 있나요?Manus의 오픈 소스 버전인 OpenManus의 핵심 장점은 독립적으로 생각하고, 복잡한 작업을 정확하게 계획하고 효율적으로 실행하고, 완전한 결과를 직접 제공하는 능력에 있습니다.혁신적인 모듈형 에이전트 시스템 덕분에 개발자는 실제 요구 사항에 따라 다양한 기능 모듈을 자유롭게 결합하여 자신만의 AI 어시스턴트를 사용자 정의할 수 있습니다. 업무를 받으면, 업무 분과가 서로 다른 상담원이 긴밀히 협력하여 요구 사항 이해, 계획 수립부터 특정 작업 실행까지 모든 과정을 공개적이고 투명하게 진행합니다. 문제에 대한 사고방식과 실행 단계를 계획하는 방법은 사용자에게 실시간으로 피드백되어 사람들이 적절한 시기에 개입할 수 있게 되며, 이를 통해 모델이 더 높은 품질로 작업을 완료하는 데 도움이 됩니다.

더 많은 친구들이 최대한 빨리 OpenManus를 경험할 수 있도록,HyperAI 공식 홈페이지에서 "OpenManus + QwQ-32B를 이용한 AI Agent 구현" 튜토리얼이 공개되었습니다.AI 생산성을 전면적으로 활용하려면 초대 코드가 필요 없습니다!

튜토리얼 주소:

https://go.hyper.ai/fIqmT

더욱 중요한 점은, 모든 분들을 위해 깜짝 혜택을 준비했다는 것입니다. 바로 RTX A6000 카드 4장을 1시간 동안 무료로 사용할 수 있는 혜택입니다(이 리소스는 1개월 동안 유효합니다). 신규 사용자는 초대 코드 "OpenManus666"을 사용하여 등록하면 이 기능을 이용할 수 있습니다. 혜택 좌석은 10개만 준비되어 있으니, 선착순으로 배정됩니다!

등록 주소:

https://openbayes.com/console/signup

저는 "테스트 핸드 속도 - 클릭하여 점수 매기기"라는 게임을 만들었습니다. OpenManus의 사고 경로는 전체 작업 동안 명확하게 드러납니다. 마침내 API 주소를 통해 게임을 직접 시작할 수 있게 됐습니다. 내가 얼마나 많은 점수를 얻을 수 있는지 봅시다~

*프롬프트: 플레이어가 30초 안에 가능한 한 많은 버튼을 클릭해서 점수를 얻어야 하는 "클릭해서 점수 매기기" 게임을 만들어 보세요. 포트 8080을 통해 접속할 수 있으며, Node.js와 Express를 서버로 사용하고, HTML, CSS, JavaScript(프런트엔드)를 사용하여 간단한 게임을 만듭니다. 게임 디렉토리에 프로젝트 파일을 저장합니다.

데모 실행

1. hyper.ai에 로그인하고 튜토리얼 페이지에서 OpenManus + QwQ-32B를 선택하여 AI Agent를 구현하고, 이 튜토리얼을 온라인으로 실행을 클릭합니다.

2. 페이지가 이동한 후 오른쪽 상단의 "복제"를 클릭하여 튜토리얼을 자신의 컨테이너로 복제합니다.

3. "NVIDIA A6000-4"와 "vllm" 이미지를 선택하고 "계속"을 클릭합니다. OpenBayes 플랫폼에서 새로운 청구 방법이 출시되었습니다. 귀하의 요구 사항에 따라 "사용 후 결제" 또는 "일일/주간/월간 패키지"를 선택할 수 있습니다. 신규 사용자는 아래 초대 링크를 사용하여 등록하고 RTX 4090 4시간 + CPU 자유 시간 5시간을 받으세요!

HyperAI 독점 초대 링크(복사하여 브라우저에서 열기):

https://openbayes.com/console/signup?r=Ada0322_NR0n

4. 리소스가 할당될 때까지 기다리세요. 첫 번째 클로닝 과정은 약 1분 정도 걸립니다. 상태가 "실행 중"으로 변경되면 "작업 공간 열기"를 클릭합니다.

5. 찾기

OpenManus/config/config.toml

시각적 모델의 API 키를 추가하는 경로입니다. 수정 후, 단축키 "control+s"를 사용하여 이 페이지의 파일을 저장하세요:

여기서는 OpenAI GPT-4o 모델을 데모로 사용했습니다. 다른 모델 효과를 사용자 정의할 수 있습니다. [llm.vision]을 대체하기 위해 나중에 내장된 비전 LLM 버전 튜토리얼이 배포될 예정입니다.

6. 새 터미널을 만들고 다음 명령을 입력한 후 Enter 키를 눌러 OpenManus를 시작합니다.

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

7. 터미널을 통해 창의적인 아이디어를 입력하세요.

효과 표시

1. OpenManus를 사용하여 "테스트 핸드 속도 - 클릭해서 점수 매기기" 게임을 만드는 방법을 보여드립니다.

2. 아래 그림의 1/30단계까지 기다려 30단계를 완료하세요(약 20분). 터미널에 "상호작용이 성공 상태로 완료되었습니다"라는 메시지가 표시되면 OpenManus/game 디렉터리에서 전체 프로젝트 파일을 볼 수 있습니다. (OpenManus에서 생성된 프로젝트 파일은 기본적으로 OpenManus 폴더에 저장됩니다)

게임을 만들면서 OpenManus가 어떤 사고 과정을 겪었는지 볼 수 있습니다.

3. 작업이 성공적으로 생성된 후 새 터미널을 만들고 다음 명령을 입력하여 게임을 시작합니다.

cd OpenManus/game
node server.js

4. 오른쪽 API 주소를 클릭하여 "Test Hand Speed - Click to Score" 게임을 실행하고 30초 안에 얼마나 많은 점수를 얻을 수 있는지 확인하세요~

온라인 튜토리얼 | OpenManus와 QwQ-32B를 결합하면 추론 프로세스가 완전히 투명해집니다.

데모 실행

효과 표시