最近AI领域最受关注的事件之一，莫过于OpenManus的正式发布。该项目无需邀请码，用户可直接上手实现各种创意需求。更值得留意的是，目前它已集成千问大模型Qwen/QwQ-32B，这意味着你可以在本地环境中直接体验这款强大的推理模型。对于希望快速尝鲜的朋友来说，整个操作流程其实相当顺畅，本文就来详细拆解具体步骤。

先看环境准备环节。首先要搞定硅基流动平台——它聚合了市面上大多数主流模型，注册登录后申请API密钥即可使用。拿到api_key后，在API文档中找到对应的模型版本即可。目前语言模型部分选用的是Qwen/QwQ-32B，视觉模型则采用Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct。两者搭配使用，基本能覆盖文本生成和图像理解两类需求。

接下来是具体的安装环节。官方推荐使用conda创建独立环境，以避免依赖冲突。

首先创建并激活环境：

conda create -n open_manus python=3.12
conda activate open_manus

然后从GitHub克隆项目仓库：

git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git
cd OpenManus

接着安装项目依赖：

pip install -r requirements.txt

配置部分需要复制示例文件并填写API信息：

cp config/config.example.toml config/config.toml

在config.toml中填入你的API密钥和模型地址。默认配置模板如下：

[llm]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

[llm.vision]
model = "gpt-4o"
base_url = "https://api.openai.com/v1"
api_key = "sk-..."  # 替换为真实 API 密钥

需要注意的是，base_url需要改为硅基流动的API地址，model也要换成实际的Qwen版本，这样才能顺利调用千问大模型。

一切就绪后，启动项目：

python main.py

运行起来后就能看到模型开始工作了。下面的截图展示了启动后的效果。

项目生成的文档和结果会实时展示在界面上，交互体验相当直观。

整套流程走下来，从注册到实际调用模型，基本十分钟内就能完成。对于想尝试千问大模型但又不愿折腾复杂部署的朋友来说，OpenManus提供了一个非常轻量化的入口。当然，这仅仅是第一步，后续在复杂任务编排和多轮对话扩展上还有更大的想象空间。