怎样在MacOS系统上本地部署ManusAI【适配】

冬墨姑娘_9990

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2026-07-01

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原创

需跳过官方客户端,部署开源平替openmanus并对接本地ollama服务:先验证python3(必须3.12.x)、git、ollama;再克隆项目、配置config.toml(base_url设为http://localhost:11434,model填本地模型名,缩进严格两空格);接着用conda或uv创建python 3.12虚拟环境并安装依赖;最后启动app.py,访问http://localhost:5172验证本地模型调用通路。

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怎样在macos系统上本地部署manusai【适配】

你想在Mac上完全掌控ManusAI的运行环境,让所有数据留在本地、模型可自由更换、行为逻辑能深度修改,而不是依赖云端服务或受限于邀请码激活——这需要跳过官方客户端,直接部署开源平替OpenManus并对接本地Ollama服务。

确认系统与基础工具就绪

打开终端,依次执行三行命令验证必备组件是否已正确安装:

python3 --version → 必须返回 【Python 3.12.x】,若显示3.11或3.13,后续pip install会报错;

git --version → 确保输出类似 git version 2.39.0;

ollama list → 若提示 command not found,说明Ollama未安装或未加入PATH,需重装;若返回空列表,说明服务正常待拉模型。

⚠️特别注意:Python安装时必须勾选“Add Python to PATH”,否则python3命令不可用;macOS Monterey及以上系统默认不带git,必须手动安装。

拉取并配置OpenManus项目

执行以下操作链:

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

进入项目后,用VS Code或TextEdit打开 config/config.example.toml,复制全部内容,新建文件命名为 config/config.toml 并粘贴保存;

编辑 config/config.toml,将 [llm] 区块下的 base_url 改为 "http://localhost:11434"(Ollama默认端口),model 填写你已拉取的本地模型名,例如 "qwen2:7b" 或 "deepseek-coder:6.7b";

【缩进必须严格为两个空格,不能用Tab,否则toml解析失败】。

创建隔离环境并安装依赖

方法一:用conda(推荐,兼容性好)

Qwen Vision
Qwen Vision

利用通义千问视觉API(阿里云灵积)分析图像和视频,支持图像理解、OCR及视觉推理。

下载

第一步:执行 conda create -n open_manus python=3.12;

第二步:运行 conda activate open_manus;

第三步:在激活状态下执行 pip install -r requirements.txt。

方法二:用uv(轻量快速,国内镜像更稳)

先执行 brew install uv(若未装Homebrew则先装);

再运行 uv venv → source .venv/bin/activate → uv pip install -r requirements.txt。

若卡在某个包下载缓慢,可在执行pip前加命令:pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 切换清华源。

启动服务并验证连通性

确保Ollama服务正在后台运行(终端执行 ollama serve 或直接后台常驻);

在OpenManus项目根目录下,执行 python app.py;

等待终端输出类似 INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:5172;

打开Safari或Chrome,访问 http://localhost:5172;

页面加载完成后输入「列出当前目录下的所有.py文件」,观察是否返回真实文件列表——成功即表示本地模型调用通路已打通。

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