OpenManus + Ollama 是数据不出内网、可自由换模型及深度定制的主流本地部署方案：需Python 3.12、Git和Ollama，配置config.toml指向本地Ollama服务，运行app.py启动Web界面并验证连通性。

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Manus AI本地部署不难，关键在选对路径、避开常见卡点。如果你希望数据不出内网、能自由替换模型、还能深度定制行为逻辑，OpenManus + 本地模型服务（如Ollama）是最主流也最可控的组合。

一、准备环境：Python 3.12 + Git + Ollama

这是所有本地部署的前提，缺一不可：

• 安装 Python 3.12（不是3.11或3.13，OpenManus明确要求3.12）；
• 安装 Git，用于克隆代码仓库；
• 下载并运行 Ollama（官网 ollama.com），它将为你提供本地大模型推理服务；
• 推荐先拉一个支持 Function Calling 的模型，例如：qwen2:7b 或 deepseek-coder:6.7b（后者更适配代码类智能体）。

二、获取与安装 OpenManus

OpenManus 是 Manus 的开源实现，目前托管在 GitHub 上，由社区持续维护：

Unified LLM Gateway - One API for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more

统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。

下载

• 执行命令克隆项目：git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git；
• 进入目录：cd OpenManus；
• 创建并激活虚拟环境（推荐 conda）：conda create -n open_manus python=3.12 && conda activate open_manus；
• 安装依赖：pip install -r requirements.txt；
• 配置 Ollama 地址：在 OpenManus/config/config.toml 中填入：
  base_url = "http://localhost:11434"（默认端口，确保 Ollama 正在运行）。

三、启动与验证

安装完成后，直接运行主程序即可启动 Web 界面：

• 执行：python app.py；
• 浏览器打开：http://localhost:5172；
• 首次加载可能稍慢（需初始化向量库和插件），页面出现「Welcome to OpenManus」即表示成功；
• 尝试输入一句自然语言指令，比如「总结我粘贴的这段技术文档」，看是否能调用本地模型响应——这是最关键的连通性验证。

四、进阶建议：让智能体真正“可用”

开箱即用只是起点，要支撑实际任务，还需几步轻量配置：

• 在 config.toml 中启用工具插件，比如开启 python_repl（代码执行）或 web_search（联网检索，需额外配置代理或API）；
• 如需接入私有知识库，把文档放入 data/docs/ 目录，系统会自动做向量化索引；
• 想换 DeepSeek 模型？只要 Ollama 支持（如已 pull deepseek-coder:6.7b），只需改 config.toml 中的 model = "deepseek-coder:6.7b" 即可切换；
• 生产级使用建议加一层 Nginx 反向代理，并设置 basic auth 访问控制。