HyperAI超神经

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1. 튜토리얼 소개

OpenManus는 MetaGPT 팀이 2025년 3월에 출시한 오픈 소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 Manus의 핵심 기능을 복제하고 초대 코드 없이도 로컬에 배포할 수 있는 지능형 에이전트 솔루션을 사용자에게 제공하는 것을 목표로 합니다.

QwQ는 Qwen 급수의 추론 모델입니다. 기존의 명령어 튜닝 모델과 비교했을 때, QwQ는 사고 및 추론 능력을 갖추고 있으며, 특히 어려운 문제를 다루는 다운스트림 작업에서 상당한 성능 향상을 이룰 수 있습니다.

이 튜토리얼은 QwQ-32B 모델과 gpt-4o를 기반으로 OpenManus에 대한 추론 서비스를 제공합니다.
튜토리얼에서는 데모 예제를 제공합니다. 플레이어가 30초의 특정 시간 내에 가능한 한 많은 버튼을 클릭하여 점수를 얻어야 하는 "클릭하여 점수 매기기" 게임을 만듭니다. 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.

2. 작업 단계

컨테이너를 복제하고 시작한 후 작업 공간을 열고 다음을 찾으세요. OpenManus/config/config.toml 설정을 사용자 정의하고 Vision Model API 키를 추가하는 경로:

# 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

시작하기

새 터미널을 생성하고 시작 명령을 입력하세요.

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

터미널을 통해 창의적인 프롬프트를 입력하세요

다음은 게임의 예입니다. 프로젝트 파일은 기본적으로 OpenManus 폴더에 저장됩니다.

3.1 입력 작업:

플레이어가 30초의 제한 시간 내에 가능한 한 많은 버튼을 클릭하여 점수를 획득해야 하는 "클릭해서 점수 획득" 게임을 만드세요. 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.

3.1 결과:

30/30단계가 완료되면 게임 디렉토리에서 전체 프로젝트 파일을 볼 수 있습니다.

3.3 새 터미널을 만들고 다음 명령을 입력하여 게임을 시작합니다.

cd OpenManus/game
node server.js

3.4 게임을 실행하려면 오른쪽의 API 주소를 클릭하세요.

OpenManus + QwQ-32B는 AI Agent를 구현합니다.

1. 튜토리얼 소개

2. 작업 단계