在2核4gb无gpu服务器上成功运行manusai的关键是采用api调用模式而非本地模型推理。需先配置基础环境（python≥3.10、安装必要工具）、创建虚拟环境、克隆openmanus主分支、精简安装依赖（跳过llama-cpp-python等重型包）、正确配置.env文件启用外部大模型api（如kimi）、禁用所有本地模型相关配置、通过uvicorn启动服务，并用nginx反向代理加https实现安全访问。
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在2核4GB内存、无GPU的廉价云服务器上跑通ManusAI，关键不是硬拼算力，而是彻底绕过本地模型加载——只用API调用模式，把推理压力全交给外部大模型服务商。
确认服务器基础环境
登录你的云服务器（如阿里云ECS、腾讯云CVM或AWS EC2），执行以下命令验证最低运行条件：
sudo apt update && sudo apt install -y curl wget git python3-pip python3-venv
这一步必须完成，否则后续pip安装会因缺少依赖直接失败。
检查Python版本是否≥3.10：
python3 --version
【若输出低于3.10，请先升级Python，否则OpenManus启动时会报错ModuleNotFoundError: No module named 'zoneinfo'】
部署OpenManus服务端
创建独立运行环境，避免污染系统Python：
python3 -m venv manus_env && source manus_env/bin/activate
克隆开源项目（注意：必须使用官方维护分支）：
git clone --branch main https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git && cd OpenManus
安装精简依赖（跳过所有与本地模型相关的包）：
pip install -r requirements.txt --no-deps && pip install fastapi uvicorn python-dotenv requests
这步省略了llama-cpp-python、transformers等重型包，【可节省1.2GB磁盘空间和8分钟编译时间】。
配置API驱动模式
编辑 .env 文件：
vim .env
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。
填入你已申请的外部模型API密钥（支持Kimi、DeepSeek、Azure OpenAI等）：
LLM_PROVIDER=kimi
API_KEY=your_actual_kimi_api_key_here
BASE_URL=https://api.kimi.moonshot.cn/v1
务必删掉或注释掉所有以 OLLAMA_、LOCAL_MODEL_ 开头的行——这些配置一旦启用，服务启动时就会强行尝试连接本地11434端口，而低配服务器根本跑不动Ollama。
保存退出后，运行服务：
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
开放防火墙并绑定域名
第一步：放行8000端口（Ubuntu默认用ufw）：
sudo ufw allow 8000
第二步：用Nginx反向代理（防止直接暴露端口）：
sudo apt install -y nginx && sudo systemctl start nginx
编辑Nginx配置：
sudo vim /etc/nginx/sites-available/manus
填入以下内容（替换 your-domain.com 为实际域名）：
server {
listen 80;
server_name your-domain.com;
location / {
proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
}
}
启用站点：
sudo ln -sf /etc/nginx/sites-available/manus /etc/nginx/sites-enabled/ && sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx
最后申请免费HTTPS证书：
sudo apt install -y certbot python3-certbot-nginx && sudo certbot --nginx -d your-domain.com
