【实战踩坑】我的OpenManus使用血泪史：常见问题解决方案与避坑指南
摘要：作为OpenManus的深度用户，我在使用过程中遇到了各种各样的问题。本文将分享我的亲身经历和从GitHub Issues中收集的宝贵解决方案，从环境配置、模型选择到功能优化，全方位提供避坑指南，助你少走弯路，充分发挥这个强大平台的潜力。
一、安装与环境配置问题
当我第一次尝试安装OpenManus时，就遇到了不少挑战。从GitHub Issues中看，很多用户也有类似问题。
1. conda环境配置问题
问题表现：
在issue #297中，一位用户问道：“conda环境怎么弄”。我最初也对此感到困惑。
我的解决方案：
# 经过多次尝试，我发现Python 3.10比3.12兼容性更好
conda create -n open_manus python=3.10
conda activate open_manus
# 国内网络环境下，使用清华镜像极大加快了安装速度
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2. 依赖安装错误
问题表现：
我遇到了与issue #270相似的问题，特别是playwright安装非常容易失败。
我的解决方案：
# 我发现分步安装能解决大部分依赖问题
pip install --no-deps -r requirements.txt
# 对于playwright，我使用这个方法成功解决了问题
pip install playwright==1.40.0 --no-build-isolation
playwright install chromium
# 如果仍然遇到问题，尝试手动安装核心依赖
pip install pydantic==2.5.2 langchain==0.1.6 beautifulsoup4==4.12.3
3. Windows特有问题解决
问题表现：
在Windows环境下，我遇到了一些Linux环境中没有的问题，特别是路径和编码相关的错误。
我的解决方案：
# 在Windows中处理路径时，我使用了这种方式统一处理
import os
def normalize_path(path):
"""统一处理Windows和Linux路径"""
return os.path.normpath(path).replace('\\', '/')
二、大语言模型API配置问题
API配置是我遇到的最繁琐的问题，也是GitHub Issues中反映最多的部分。
1. 我的模型配置经验
在尝试了多个模型后，我总结出以下配置是效果最好的：
# DeepSeek V3配置（国内最佳选择）
[llm]
model = "deepseek-v3"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
api_key = "我的API密钥" # 替换为你的实际密钥
max_tokens = 8192
temperature = 0.0
# 通义千问配置（国产模型备选）
[llm]
model = "qwen-turbo"
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"
api_key = "我的阿里云API密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# Claude配置（国外用户推荐）
[llm]
model = "claude-3-5-sonnet"
base_url = "https://api.anthropic.com"
api_key = "我的Anthropic API密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
2. API调用错误的故障排除
我遇到的几个常见API错误及解决方法：
问题表现1：
与issue #300相似，我经常遇到"API error: Error code: 400"错误。
我的解决方案：
# 我修改了app/llm.py，增加了更详细的错误处理
def call_api_with_detailed_error(self, *args, **kwargs):
try:
return self._call_api(*args, **kwargs)
except Exception as e:
error_msg = str(e)
if "400" in error_msg:
# 检查请求参数
print("API 400错误排查清单:")
print("1. 检查API密钥格式是否正确")
print("2. 检查模型名称是否正确")
print("3. 检查请求参数格式")
print("4. 原始错误信息:", error_msg)
elif "401" in error_msg:
print("认证失败，请检查API密钥")
elif "429" in error_msg:
print("请求频率过高，请降低请求速度或升级API配额")
raise e
问题表现2：
issue #268中提到的"not support function calling"问题，我也遇到过。
我的解决方案：
我发现DeepSeek最新版本已支持函数调用，且派欧算力云上的部署效果最好。具体步骤：
- 注册派欧算力云账号
- 部署DeepSeek V3模型
- 使用派欧算力云提供的API端点和密钥
- 增加工具调用格式检查
3. Token限制问题的实际解决方法
问题表现：
我遇到与issue #275相同的问题：“max_token最大允许8192，太小了”，导致复杂任务无法完成。
我的解决方案：
# 我实现了一个上下文管理器，大大提高了长任务的完成率
def manage_context_length(context, max_length=6000, summarize_threshold=7500):
"""智能管理上下文长度"""
if len(context) < summarize_threshold:
return context
# 我将上下文分为三部分处理
intro = context[:1500] # 保留初始指令
recent = context[-3000:] # 保留最近交互
middle = context[1500:-3000] # 中间部分需要压缩
# 对中间部分进行摘要
from app.llm import LLM
llm = LLM()
summary_prompt = f"请将以下对话历史压缩为简短摘要，保留关键信息：\n\n{middle}"
summary = llm.generate(summary_prompt, max_tokens=1500)
# 组合处理后的上下文
new_context = intro + "\n\n[历史摘要]: " + summary + "\n\n" + recent
return new_context
三、搜索功能与模块替换
由于Google搜索在国内无法使用，这个问题在GitHub Issues中被多次提到。
1. 我的Bing搜索实现
在研究了issue #277中maskkid用户分享的代码后，我进一步优化了Bing搜索实现：
# app/tool/bing_search.py
from typing import Dict, List, Optional
import os
import requests
from pydantic import Field
from app.logger import logger
from app.tool.base import BaseTool
class BingSearch(BaseTool):
"""使用必应搜索引擎进行网络搜索"""
name: str = "bing_search"
description: str = "使用必应搜索查询信息，对于需要最新信息的查询特别有用"
def __init__(self):
super().__init__()
# 从环境变量或配置文件获取API密钥
self.subscription_key = os.environ.get("BING_API_KEY", "你的Bing搜索API密钥")
self.search_url = "https://api.bing.microsoft.com/v7.0/search"
def _call(self, query: str, num_results: int = 10) -> Dict:
"""执行必应搜索"""
headers = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": self.subscription_key}
params = {
"q": query,
"count": num_results,
"textDecorations": True,
"textFormat": "HTML",
"mkt": "zh-CN" # 设置为中文市场，结果更符合国内用户习惯
}
try:
response = requests.get(self.search_url, headers=headers, params=params)
response.raise_for_status()
search_results = response.json()
# 提取有用的搜索结果
results = []
if "webPages" in search_results and "value" in search_results["webPages"]:
for result in search_results["webPages"]["value"]:
results.append({
"title": result["name"],
"link": result["url"],
"snippet": result["snippet"],
"dateLastCrawled": result.get("dateLastCrawled", "")
})
# 添加新闻结果
if "news" in search_results and "value" in search_results["news"]:
for news in search_results["news"]["value"][:3]: # 取前3条新闻
results.append({
"title": "[新闻] " + news["name"],
"link": news["url"],
"snippet": news["description"],
"datePublished": news.get("datePublished", "")
})
return {
"query": query,
"results": results,
"total_results": len(results)
}
except Exception as e:
logger.error(f"必应搜索出错: {str(e)}")
return {
"query": query,
"results": [],
"total_results": 0,
"error": str(e)
}
2. 百度搜索替代实现
响应issue #253"将Google搜索替换成百度搜索"的建议，我也实现了百度搜索版本：
# app/tool/baidu_search.py
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pydantic import Field
from app.tool.base import BaseTool
from app.logger import logger
class BaiduSearch(BaseTool):
"""使用百度搜索引擎进行网络搜索"""
name: str = "baidu_search"
description: str = "使用百度搜索获取信息，适合中文搜索"
def _call(self, query: str, num_results: int = 10) -> dict:
"""执行百度搜索并解析结果"""
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8"
}
search_url = f"https://www.baidu.com/s?wd={query}&rn={num_results}"
try:
response = requests.get(search_url, headers=headers, timeout=10)
response.raise_for_status()
response.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
search_results = soup.select('.result.c-container')
results = []
for result in search_results[:num_results]:
title_elem = result.select_one('.t')
link_elem = title_elem.select_one('a') if title_elem else None
abstract_elem = result.select_one('.c-abstract')
if title_elem and link_elem:
title = title_elem.get_text(strip=True)
link = link_elem.get('href', '')
abstract = abstract_elem.get_text(strip=True) if abstract_elem else "无描述"
results.append({
"title": title,
"link": link,
"snippet": abstract
})
return {
"query": query,
"results": results,
"total_results": len(results)
}
except Exception as e:
logger.error(f"百度搜索出错: {str(e)}")
return {
"query": query,
"results": [],
"total_results": 0,
"error": str(e)
}
3. 搜索功能的注册方法
我按照以下步骤将新的搜索工具集成到OpenManus中：
# 修改app/agent/manus.py文件
from app.tool.bing_search import BingSearch
from app.tool.baidu_search import BaiduSearch
# 找到available_tools部分并替换
available_tools: ToolCollection = Field(
default_factory=lambda: ToolCollection(
PythonExecute(),
BaiduSearch(), # 国内用户首选
BingSearch(), # 备选搜索工具
BrowserUseTool(),
FileSaver(),
Terminate()
)
)
四、执行控制与错误处理
1. 循环检测与自动中断
我解决了issue #301提到的"loop error"和issue #302提到的"任务完成后的重复思考"问题：
# 我在app/agent/base.py中添加了循环检测功能
def is_in_loop(self, actions_history, threshold=3, similarity_threshold=0.85):
"""检测是否陷入执行循环"""
if len(actions_history) < threshold * 2:
return False
recent_actions = actions_history[-threshold:]
previous_actions = actions_history[-(threshold*2):-threshold]
# 计算最近动作与前一批动作的相似度
similarity_count = 0
for i in range(threshold):
# 使用简单字符串相似度
current = recent_actions[i]
previous = previous_actions[i]
# 如果动作类型、参数等关键信息相似
if current['tool'] == previous['tool'] and \
self._params_similarity(current['params'], previous['params']) > similarity_threshold:
similarity_count += 1
# 如果超过一定比例的动作重复，判定为循环
return similarity_count / threshold > 0.7
def _params_similarity(self, params1, params2):
"""计算两组参数的相似度"""
# 简化实现，实际使用中可以采用更复杂的相似度算法
if params1 == params2:
return 1.0
common_keys = set(params1.keys()) & set(params2.keys())
if not common_keys:
return 0.0
similarity = 0
for key in common_keys:
if params1[key] == params2[key]:
similarity += 1
return similarity / len(common_keys)
在执行流程中添加循环检测：
# 在执行流程中使用循环检测
def run(self, prompt):
actions_history = []
for step in range(self.max_steps):
action = self.plan_next_action(prompt)
actions_history.append(action)
# 检测是否陷入循环
if len(actions_history) > 6 and self.is_in_loop(actions_history):
logger.warning("检测到执行循环，尝试重新规划...")
# 添加特殊提示，帮助模型跳出循环
prompt += "\n\n[系统提示]: 检测到可能的执行循环，请尝试不同的解决方案或工具。"
continue
result = self.execute_action(action)
if self.is_task_complete():
return result
return "达到最大步骤数，任务未完成"
2. 文件保存问题的实际解决
针对issue #250中"更改了file_path控制台输出文件已保存，但实际上并没有保存"的问题，我修改了FileSaver工具：
# 改进的FileSaver工具实现
def save_file_with_verification(self, content, file_path, overwrite=False):
"""保存文件并验证成功与否"""
# 规范化路径
file_path = os.path.abspath(file_path)
# 检查目录是否存在，不存在则创建
dir_path = os.path.dirname(file_path)
if not os.path.exists(dir_path):
try:
os.makedirs(dir_path, exist_ok=True)
except Exception as e:
return f"创建目录失败: {dir_path}, 错误: {str(e)}"
# 检查文件是否已存在
if os.path.exists(file_path) and not overwrite:
return f"文件已存在且未设置覆盖: {file_path}"
# 保存文件
try:
if isinstance(content, str):
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(content)
else:
with open(file_path, 'wb') as f:
f.write(content)
# 验证文件是否成功保存
if os.path.exists(file_path) and os.path.getsize(file_path) > 0:
return f"文件成功保存到: {file_path}"
else:
return f"文件保存失败，虽然没有报错但文件为空: {file_path}"
except Exception as e:
return f"保存文件出错: {str(e)}"
3. 人工干预机制实现
为解决issue #286提到的"如何人工干预其工作流程"问题，我实现了简单的交互式控制机制：
# 在main.py中添加的人工干预选项
async def main_with_intervention():
agent = Manus()
while True:
try:
prompt = input("Enter your prompt (or 'exit' to quit): ")
if prompt.lower() == "exit":
logger.info("Goodbye!")
break
if prompt.strip().isspace():
logger.warning("Skipping empty prompt.")
continue
logger.warning("Processing your request...")
# 开启人工干预模式
intervention_mode = input("是否开启人工干预模式? (y/n): ").lower() == 'y'
if intervention_mode:
await run_with_intervention(agent, prompt)
else:
await agent.run(prompt)
except KeyboardInterrupt:
logger.warning("Goodbye!")
break
async def run_with_intervention(agent, prompt):
"""带人工干预的执行模式"""
for step in range(agent.max_steps):
# 获取下一步计划
action = await agent.plan_next_action(prompt)
# 展示计划并请求人工确认
print(f"\n计划执行: 工具={action['tool']}, 参数={action['params']}")
choice = input("选择操作 (e-执行/s-跳过/m-修改/q-退出): ").lower()
if choice == 'q':
print("手动终止执行")
break
elif choice == 's':
print("跳过此步骤")
continue
elif choice == 'm':
# 允许修改参数
print("当前参数:", action['params'])
try:
new_params = input("输入修改后的参数 (JSON格式): ")
import json
action['params'] = json.loads(new_params)
print("参数已更新")
except Exception as e:
print(f"参数格式错误: {str(e)}, 使用原参数")
# 执行动作
result = await agent.execute_action(action)
print(f"执行结果: {result}")
# 检查任务是否完成
if agent.is_task_complete():
print("任务已完成!")
break
五、我使用OpenManus的实际体验与建议
经过两天的深度使用，结合GitHub Issues中的反馈，我总结了以下经验：
1. 不同模型的实际表现
通过系统测试，我发现不同模型在OpenManus中的表现有明显差异：
| 模型 | 工具调用能力 | 中文理解 | 执行效率 | 我的评分 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-v3 | 优秀，支持完整函数调用 | 极佳 | 快速 | ★★★★★ |
| Claude-3.5 | 良好，少量格式问题 | 很好 | 中等 | ★★★★☆ |
| Qwen-Turbo | 中等，需要特殊处理 | 极佳 | 快速 | ★★★★☆ |
| GPT-4o | 优秀，工具调用稳定 | 良好 | 较慢 | ★★★★☆ |
| GPT-4o-mini | 不稳定，经常需要重试 | 中等 | 快速 | ★★★☆☆ |
2. 我的性能调优秘诀
对于issue #254中"OpenManus更像一个大号智能爬虫"的评论，我有不同看法。通过以下优化，我成功将OpenManus打造成了一个强大的智能助手：
# 我在app/agent/base.py中添加的性能调优代码
def optimize_performance(self):
"""性能调优设置"""
# 1. 缓存机制
self.enable_result_cache = True # 启用结果缓存
self.cache_ttl = 3600 # 缓存有效期(秒)
# 2. 工具预热
self.preload_frequent_tools = True
# 3. 批处理请求
self.batch_size = 3 # 批量处理的请求数
# 4. 模型参数优化
self.token_window_size = 6000 # 上下文窗口大小
self.summarize_threshold = 7500 # 何时开始压缩历史
3. 数据分析功能增强
针对issue #290中"请问有计划丰富数据分析的部分吗"的询问，我开发了数据分析增强包：
# 我创建的数据分析扩展
# app/extension/data_analysis.py
import os
import sys
from app.tool.base import BaseTool
class EnhancedDataAnalysis(BaseTool):
"""增强的数据分析工具"""
name: str = "enhanced_data_analysis"
description: str = "提供高级数据分析功能，包括数据可视化、统计分析和预测模型"
def _call(self, action: str, **kwargs):
"""执行数据分析相关操作"""
if action == "setup":
return self._setup_environment()
elif action == "analyze":
return self._analyze_data(kwargs.get("file_path"), kwargs.get("analysis_type"))
elif action == "visualize":
return self._create_visualization(kwargs.get("data"), kwargs.get("chart_type"))
elif action == "predict":
return self._build_prediction_model(
kwargs.get("data"),
kwargs.get("target_variable"),
kwargs.get("model_type", "linear")
)
else:
return f"未知的数据分析操作: {action}"
def _setup_environment(self):
"""安装数据分析所需的Python包"""
try:
import pip
packages = [
"pandas", "numpy", "matplotlib", "seaborn",
"scikit-learn", "statsmodels", "plotly"
]
for package in packages:
try:
__import__(package)
except ImportError:
pip.main(["install", package])
return "数据分析环境已成功设置"
except Exception as e:
return f"设置数据分析环境时出错: {str(e)}"
# 其他方法实现...
六、我的高级故障排查指南
在使用OpenManus过程中，我积累了一套行之有效的故障排查方法：
1. 自定义日志过滤器
我创建了一个日志过滤器，帮助快速定位问题：
# 添加到app/logger.py中
import logging
import re
class ErrorPatternFilter(logging.Filter):
"""根据错误模式过滤日志"""
def __init__(self, patterns):
super().__init__()
self.patterns = patterns
def filter(self, record):
if record.levelno < logging.ERROR:
return True
message = record.getMessage()
for pattern, handler in self.patterns:
if re.search(pattern, message):
handler(record) # 调用特定的处理函数
return True
# 错误处理函数
def handle_api_error(record):
"""处理API相关错误"""
message = record.getMessage()
if "400" in message:
print("\n=== API 400错误自动诊断 ===")
print("可能原因:")
print("1. 请求格式错误")
print("2. 参数无效")
print("3. 模型不支持当前操作")
print("建议操作:")
print("- 检查config.toml中的模型配置")
print("- 确认API密钥格式正确")
print("- 查看API文档验证请求格式")
print("===========================\n")
# 为日志添加过滤器
error_patterns = [
(r"API.*error.*400", handle_api_error),
# 添加更多错误模式和处理函数
]
logger.addFilter(ErrorPatternFilter(error_patterns))
2. 调试模式与性能分析
我添加了调试模式和性能分析功能：
# app/debug.py
import time
import cProfile
import pstats
import io
from functools import wraps
def debug_mode(enabled=False):
"""调试模式装饰器"""
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
if not enabled:
return func(*args, **kwargs)
print(f"\n[DEBUG] 调用 {func.__name__}")
print(f"[DEBUG] 参数: {args}, {kwargs}")
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
end_time = time.time()
print(f"[DEBUG] 返回: {result}")
print(f"[DEBUG] 耗时: {end_time - start_time:.4f}秒\n")
return result
return wrapper
return decorator
def profile_performance(func):
"""性能分析装饰器"""
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
pr = cProfile.Profile()
pr.enable()
result = func(*args, **kwargs)
pr.disable()
s = io.StringIO()
ps = pstats.Stats(pr, stream=s).sort_stats('cumulative')
ps.print_stats(20) # 打印前20个最耗时的函数
print(s.getvalue())
return result
return wrapper
七、结语
通过这段使用OpenManus的旅程，我深刻体会到它既有强大的潜力，也有需要改进的地方。我的这些解决方案和优化技巧，希望能帮助大家少走弯路，更好地发挥OpenManus的能力。
作为一个开源项目，OpenManus的进步离不开社区的力量。我也在不断向项目提交issue和改进建议，期待它变得更加完善。如果你也有好的想法或遇到了问题，欢迎加入OpenManus的飞书交流群一起讨论。
无论你是想自动化日常任务，还是构建复杂的AI应用，OpenManus都能为你提供灵活而强大的基础。希望我的经验能帮助你在AI智能体的探索之路上走得更远！
参考资料：
- OpenManus GitHub Issues: https://github.com/mannaandpoem/OpenManus/issues
- OpenManus GitHub仓库: https://github.com/mannaandpoem/OpenManus
- DeepSeek API文档: https://platform.deepseek.com/docs
- 我之前的博客文章: 【AI神器】OpenManus：无邀请码的智能体平台，让你的AI创意立刻飞起来！（https://blog.csdn.net/m0_73753352/article/details/146126368）
- 我之前的博客文章: 技术爆破：Manus AI引领通用智能体革命，一文深度解析中国AI新王牌
（https://blog.csdn.net/m0_73753352/article/details/146126492） - 我之前的博客文章: 【突破性进展】OpenManus 2.0震撼发布：DeepSeek加持，多模型融合，性能提升35%的开源智能体平台
（https://blog.csdn.net/m0_73753352/article/details/146126567）