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無需邀請碼！Manus復(fù)刻開源版OpenManus下載安裝與體驗

 更新時間：2025年03月10日 15:16:15   投稿：wdc  
Manus的完美復(fù)刻開源版OpenManus安裝與體驗,無需邀請碼,手把手教你如何在本地安裝與配置Manus的開源版OpenManus

Manus是什么？

Manus 是 Monica 團(tuán)隊推出的全球首款通用型 AI Agent。Manus能獨立思考、規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，直接交付完整成果。與傳統(tǒng) AI 不同，Manus 擁有強大的工具調(diào)用能力，能自主完成從任務(wù)規(guī)劃到執(zhí)行的全流程，如文件處理、數(shù)據(jù)分析、代碼編寫、內(nèi)容創(chuàng)作等。Manus在 GAIA 基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，遠(yuǎn)超OpenAI的Deep Research。Manus 的設(shè)計理念是“知行合一”，基于智能化手段擴(kuò)展人類能力，成為人類的智能伙伴。目前，Manus 仍處于內(nèi)測階段，需要使用邀請碼登錄使用。

說人話就是，你告訴他任務(wù)的目標(biāo)或方案，他給你干活，并自動給你一個最終結(jié)果比如幫你處理文件、分析數(shù)據(jù)、寫代碼、創(chuàng)作內(nèi)容等，而這些都是一氣呵成的，不需要人工干預(yù)

OpenManus又是什么？

OpenManus 是 MetaGPT 團(tuán)隊推出的開源復(fù)刻版 Manus，提供無需邀請碼的 AI Agent 。OpenManus基于模塊化設(shè)計，支持多種語言模型和工具鏈，能執(zhí)行代碼、處理文件、搜索網(wǎng)絡(luò)信息等復(fù)雜任務(wù)。OpenManus 的核心優(yōu)勢在于實時反饋機制，用戶能直觀看到 AI 的思考過程和任務(wù)執(zhí)行進(jìn)度。OpenManus具備強大的工具鏈和靈活的配置選項，方便開發(fā)者根據(jù)需求進(jìn)行定制。 

簡單來說 OpenManus是的開源版，Manus能做的事情，OpenManus也可以實現(xiàn)，并且OpenManus還可以安裝在本地，無需服務(wù)器，無需多高性能的電腦配置，只需要一個像Deepseek,或ChatGPT的API賬號即可使用

OpenManus環(huán)境配置與安裝

使用OpenManus官方推薦uv安裝方法：Python3.11+UV

UV是由Astral公司（Rust工具Ruff的開發(fā)者）推出的高性能Python包管理工具，基于Rust編寫，旨在替代傳統(tǒng)的pip和pip-tools。其核心優(yōu)勢在于極快的速度（比pip快10-100倍）、輕量級設(shè)計（僅幾十MB）以及現(xiàn)代化的依賴管理（支持pyproject.toml和uv.lock文件）。UV集成了虛擬環(huán)境管理、Python版本控制、依賴解析等功能，目標(biāo)是成為類似Rust Cargo的全能工具，簡化Python開發(fā)流程。

在Windows上安裝UV的2種方法

通過PIP安裝（推薦）直接使用Python自帶的pip安裝，兼容性最佳：

pip install uv

安裝后，uv會被添加到系統(tǒng)環(huán)境變量，即使切換虛擬環(huán)境也能使用。

PowerShell腳本安裝打開PowerShell，執(zhí)行：

irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex

克隆OpenManus存儲庫：

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

如果你沒有安裝git或者無法通過git克隆OpenManus源碼時出錯，可以掃碼下面的二維碼關(guān)注公眾號【Python客?！坎⒒貜?fù)【OpenManus】下載OpenManus源碼

關(guān)注公眾號【Python客棧】并回復(fù)【OpenManus】下載OpenManus源碼

克隆或下載完成后，進(jìn)入OpenManus項目的根目錄。在路徑欄輸入cmd，回車，進(jìn)入OpenManus根目錄路徑下的控制臺。 

輸入uv venv創(chuàng)建一個新的虛擬環(huán)境并激活它：

uv venv
#Unix/macOS返回
source .venv/bin/activate

#Windows返回:
.venv\Scripts\activate

安裝OpenManus依賴項：

uv pip install -r requirements.txt

 執(zhí)行命令后返回下面內(nèi)容

C:\OpenManus\OpenManus-main>uv pip install -r requirements.txt
Resolved 133 packages in 2m 36s
      Built english-words==2.0.1
      Built html2text==2024.2.26
Prepared 132 packages in 2m 50s
Installed 133 packages in 10.19s
 + aiofiles==24.1.0
 + aiohappyeyeballs==2.5.0
 + aiohttp==3.11.13
 + aiolimiter==1.2.1
 + aiosignal==1.3.2
 + annotated-types==0.7.0
 + anthropic==0.49.0
 + anyio==4.8.0
 + attrs==25.1.0
 + backoff==2.2.1
 + beartype==0.12.0
 + beautifulsoup4==4.13.3
 + blinker==1.9.0
 + browser-use==0.1.40
 + browsergym==0.13.3
 + browsergym-assistantbench==0.13.3
 + browsergym-core==0.13.3
 + browsergym-experiments==0.13.3
 + browsergym-miniwob==0.13.3
 + browsergym-visualwebarena==0.13.3
 + browsergym-webarena==0.13.3
 + browsergym-workarena==0.4.1
 + certifi==2025.1.31
 + charset-normalizer==3.4.1
 + click==8.1.8
 + cloudpickle==3.1.1
 + colorama==0.4.6
 + dataclasses-json==0.6.7
 + datasets==3.2.0
 + defusedxml==0.7.1
 + dill==0.3.8
 + distro==1.9.0
 + english-words==2.0.1
 + evaluate==0.4.3
 + faker==37.0.0
 + farama-notifications==0.0.4
 + filelock==3.17.0
 + flask==3.1.0
 + frozenlist==1.5.0
 + fsspec==2024.9.0
 + googlesearch-python==1.3.0
 + greenlet==3.1.1
 + gymnasium==1.0.0
 + h11==0.14.0
 + html2text==2024.2.26
 + httpcore==1.0.7
 + httpx==0.28.1
 + huggingface-hub==0.29.2
 + idna==3.10
 + imageio==2.37.0
 + itsdangerous==2.2.0
 + jinja2==3.1.6
 + jiter==0.8.2
 + joblib==1.4.2
 + jsonpatch==1.33
 + jsonpointer==3.0.0
 + langchain-anthropic==0.3.3
 + langchain-core==0.3.43
 + langchain-ollama==0.2.2
 + langchain-openai==0.3.1
 + langsmith==0.3.13
 + lazy-loader==0.4
 + libvisualwebarena==0.0.15
 + libwebarena==0.0.4
 + loguru==0.7.3
 + lxml==5.3.1
 + markdownify==0.14.1
 + markupsafe==3.0.2
 + marshmallow==3.26.1
 + monotonic==1.6
 + mpmath==1.3.0
 + multidict==6.1.0
 + multiprocess==0.70.16
 + mypy-extensions==1.0.0
 + networkx==3.4.2
 + nltk==3.9.1
 + numpy==2.2.3
 + ollama==0.4.7
 + openai==1.58.1
 + orjson==3.10.15
 + packaging==24.2
 + pandas==2.2.3
 + pillow==10.4.0
 + playwright==1.49.1
 + portalocker==3.1.1
 + posthog==3.19.0
 + propcache==0.3.0
 + pyarrow==19.0.1
 + pydantic==2.10.6
 + pydantic-core==2.27.2
 + pyee==12.0.0
 + pyparsing==3.2.1
 + python-dateutil==2.9.0.post0
 + python-dotenv==1.0.1
 + pytz==2025.1
 + pywin32==309
 + pyyaml==6.0.2
 + regex==2024.11.6
 + requests==2.32.3
 + requests-toolbelt==1.0.0
 + sacrebleu==2.5.1
 + safetensors==0.5.3
 + scikit-image==0.25.2
 + scipy==1.15.2
 + setuptools==76.0.0
 + six==1.17.0
 + sniffio==1.3.1
 + soupsieve==2.6
 + sympy==1.13.1
 + tabulate==0.9.0
 + tenacity==9.0.0
 + text-generation==0.7.0
 + tifffile==2025.2.18
 + tiktoken==0.9.0
 + tokenizers==0.21.0
 + torch==2.6.0
 + tqdm==4.67.1
 + transformers==4.49.0
 + types-requests==2.32.0.20250306
 + types-tqdm==4.67.0.20250301
 + typing-extensions==4.12.2
 + typing-inspect==0.9.0
 + tzdata==2025.1
 + unidiff==0.7.5
 + urllib3==2.3.0
 + uvicorn==0.34.0
 + weblinx==0.3.2
 + weblinx-browsergym==0.0.1.dev14
 + werkzeug==3.1.3
 + win32-setctime==1.2.0
 + xxhash==3.5.0
 + yarl==1.18.3
 + zstandard==0.23.0

配置OpenManus

在OpenManus根目錄下找到并進(jìn)入config目錄

編輯config.toml文件，配置API地址和API Key。

大語言模型API配置問題

在嘗試了多個模型后，總結(jié)出以下配置是效果最好的：

# DeepSeek V3配置（國內(nèi)最佳選擇）
[llm]
model = "deepseek-v3"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
api_key = "你的API密鑰"  # 替換為你的實際密鑰
max_tokens = 8192
temperature = 0.0

# 通義千問配置（國產(chǎn)模型備選）
[llm]
model = "qwen-turbo"
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1"
api_key = "你的阿里云API密鑰"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

# Claude配置（國外用戶推薦）
[llm]
model = "claude-3-5-sonnet"
base_url = "https://api.anthropic.com"
api_key = "你的Anthropic API密鑰"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0

使用OpenManus的實際體驗與建議

經(jīng)過兩天的深度使用，結(jié)合GitHub Issues中的反饋，總結(jié)了以下經(jīng)驗：

不同模型的實際表現(xiàn)

通過系統(tǒng)測試，發(fā)現(xiàn)不同模型在OpenManus中的表現(xiàn)有明顯差異：

模型工具調(diào)用能力中文理解執(zhí)行效率我的評分
DeepSeek-v3優(yōu)秀，支持完整函數(shù)調(diào)用極佳快速★★★★★
Claude-3.5良好，少量格式問題很好中等★★★★☆
Qwen-Turbo中等，需要特殊處理極佳快速★★★★☆
GPT-4o優(yōu)秀，工具調(diào)用穩(wěn)定良好較慢★★★★☆
GPT-4o-mini不穩(wěn)定，經(jīng)常需要重試中等快速★★★☆☆

實戰(zhàn)演示：從SEO審核到自動化報告

以Karpathy個人網(wǎng)站SEO優(yōu)化任務(wù)為例，OpenManus的運作流程展現(xiàn)其強大能力：

  • 任務(wù)解析階段智能體將用戶指令拆解為：
  • 網(wǎng)站元數(shù)據(jù)抓取
  • 技術(shù)SEO檢測（站點地圖、響應(yīng)速度等）
  • 內(nèi)容優(yōu)化建議生成
  • 工具調(diào)用過程
  • 通過BrowserUseTool抓取https://karpathy.ai/的HTML結(jié)構(gòu)
  • 使用PythonExecute運行SEO分析腳本
  • 調(diào)用GoogleSearch驗證關(guān)鍵詞競爭度
  • 結(jié)果輸出最終生成包含優(yōu)先級排序的優(yōu)化報告，例如：
  • 高優(yōu)先級：為圖片添加Alt文本（當(dāng)前缺失率78%）
  • 中優(yōu)先級：實施Schema標(biāo)記增強搜索引擎理解
  • 基礎(chǔ)優(yōu)化：壓縮CSS/JS文件提升加載速度

國內(nèi)使用的時候會出現(xiàn)多次報錯，因為程序設(shè)計的原因使用的搜索等功能都是基于google做的，所以會出現(xiàn)部分瀏覽器抓取等失敗的問題，不過下面的搜索功能與模塊替換已經(jīng)給出解決方法，這里就需要自己解決了，你們懂得！

技術(shù)對比：OpenManus與Manus的異同

維度ManusOpenManus
架構(gòu)設(shè)計閉源商業(yè)系統(tǒng)開源ReAct框架
規(guī)劃能力線性任務(wù)鏈支持DAG有向無環(huán)圖擴(kuò)展
模型支持僅限Claude系列兼容Qwen/GPT-4等主流模型
執(zhí)行反饋可視化進(jìn)度條終端日志實時輸出

值得注意的是，OpenManus當(dāng)前版本在任務(wù)規(guī)劃的細(xì)膩度上略遜于Manus，但其開源特性允許社區(qū)開發(fā)者持續(xù)優(yōu)化工具鏈與提示工程

安裝與環(huán)境配置問題

依賴安裝錯誤

問題表現(xiàn)：
playwright安裝失敗。

解決方案：

# 分步安裝能解決大部分依賴問題
pip install --no-deps -r requirements.txt

# 對于playwright，使用這個方法成功解決了問題
pip install playwright==1.40.0 --no-build-isolation
playwright install chromium

# 如果仍然遇到問題，嘗試手動安裝核心依賴
pip install pydantic==2.5.2 langchain==0.1.6 beautifulsoup4==4.12.3

Windows特有問題解決

問題表現(xiàn)：
在Windows環(huán)境下，遇到了一些Linux環(huán)境中沒有的問題，特別是路徑和編碼相關(guān)的錯誤。

解決方案：

# 在Windows中處理路徑時使用了這種方式統(tǒng)一處理
import os
def normalize_path(path):
    """統(tǒng)一處理Windows和Linux路徑"""
    return os.path.normpath(path).replace('\\', '/')

API調(diào)用錯誤的故障排除

遇到的幾個常見API錯誤及解決方法：

問題表現(xiàn)1：
經(jīng)常遇到"API error: Error code: 400"錯誤。

解決方案：

# 修改了app/llm.py，增加了更詳細(xì)的錯誤處理
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:
            # 檢查請求參數(shù)
            print("API 400錯誤排查清單:")
            print("1. 檢查API密鑰格式是否正確")
            print("2. 檢查模型名稱是否正確")
            print("3. 檢查請求參數(shù)格式")
            print("4. 原始錯誤信息:", error_msg)
        elif "401" in error_msg:
            print("認(rèn)證失敗，請檢查API密鑰")
        elif "429" in error_msg:
            print("請求頻率過高，請降低請求速度或升級API配額")
        raise e

問題表現(xiàn)2：
"not support function calling"問題

解決方案：
DeepSeek最新版本已支持函數(shù)調(diào)用。

Token限制問題的實際解決方法

問題表現(xiàn)：
“max_token最大允許8192，太小了”，導(dǎo)致復(fù)雜任務(wù)無法完成。

解決方案：

# 實現(xiàn)了一個上下文管理器，大大提高了長任務(wù)的完成率
def manage_context_length(context, max_length=6000, summarize_threshold=7500):
    """智能管理上下文長度"""
    if len(context) < summarize_threshold:
        return context
    
    # 將上下文分為三部分處理
    intro = context[:1500]  # 保留初始指令
    recent = context[-3000:]  # 保留最近交互
    middle = context[1500:-3000]  # 中間部分需要壓縮
    
    # 對中間部分進(jìn)行摘要
    from app.llm import LLM
    llm = LLM()
    summary_prompt = f"請將以下對話歷史壓縮為簡短摘要，保留關(guān)鍵信息：\n\n{middle}"
    summary = llm.generate(summary_prompt, max_tokens=1500)
    
    # 組合處理后的上下文
    new_context = intro + "\n\n[歷史摘要]: " + summary + "\n\n" + recent
    return new_context

搜索功能與模塊替換

由于Google搜索在國內(nèi)無法使用，這個問題在GitHub Issues中被多次提到。

Bing搜索實現(xiàn)

進(jìn)一步優(yōu)化了Bing搜索實現(xiàn)：

# 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):
    """使用必應(yīng)搜索引擎進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索"""
    
    name: str = "bing_search"
    description: str = "使用必應(yīng)搜索查詢信息，對于需要最新信息的查詢特別有用"
    
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 從環(huán)境變量或配置文件獲取API密鑰
        self.subscription_key = os.environ.get("BING_API_KEY", "你的Bing搜索API密鑰")
        self.search_url = "https://api.bing.microsoft.com/v7.0/search"
    
    def _call(self, query: str, num_results: int = 10) -> Dict:
        """執(zhí)行必應(yīng)搜索"""
        headers = {"Ocp-Apim-Subscription-Key": self.subscription_key}
        params = {
            "q": query, 
            "count": num_results, 
            "textDecorations": True, 
            "textFormat": "HTML",
            "mkt": "zh-CN"  # 設(shè)置為中文市場，結(jié)果更符合國內(nèi)用戶習(xí)慣
        }
        
        try:
            response = requests.get(self.search_url, headers=headers, params=params)
            response.raise_for_status()
            search_results = response.json()
            
            # 提取有用的搜索結(jié)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", "")
                    })
            
            # 添加新聞結(jié)果
            if "news" in search_results and "value" in search_results["news"]:
                for news in search_results["news"]["value"][:3]:  # 取前3條新聞
                    results.append({
                        "title": "[新聞] " + 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"必應(yīng)搜索出錯: {str(e)}")
            return {
                "query": query,
                "results": [],
                "total_results": 0,
                "error": str(e)
            }

百度搜索替代實現(xiàn)

將Google搜索替換成百度搜索"

# 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):
    """使用百度搜索引擎進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索"""
    
    name: str = "baidu_search"
    description: str = "使用百度搜索獲取信息，適合中文搜索"
    
    def _call(self, query: str, num_results: int = 10) -> dict:
        """執(zhí)行百度搜索并解析結(jié)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 "無描述"
                    
                    results.append({
                        "title": title,
                        "link": link,
                        "snippet": abstract
                    })
            
            return {
                "query": query,
                "results": results,
                "total_results": len(results)
            }
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"百度搜索出錯: {str(e)}")
            return {
                "query": query,
                "results": [],
                "total_results": 0,
                "error": str(e)
            }

搜索功能的注冊方法

按照以下步驟將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部分并替換
available_tools: ToolCollection = Field(
    default_factory=lambda: ToolCollection(
        PythonExecute(), 
        BaiduSearch(),  # 國內(nèi)用戶首選
        BingSearch(),   # 備選搜索工具
        BrowserUseTool(), 
        FileSaver(), 
        Terminate()
    )
)

執(zhí)行控制與錯誤處理

循環(huán)檢測與自動中斷

解決了"loop error"、"任務(wù)完成后的重復(fù)思考"問題：

# 在app/agent/base.py中添加了循環(huán)檢測功能
def is_in_loop(self, actions_history, threshold=3, similarity_threshold=0.85):
    """檢測是否陷入執(zhí)行循環(huán)"""
    if len(actions_history) < threshold * 2:
        return False
    
    recent_actions = actions_history[-threshold:]
    previous_actions = actions_history[-(threshold*2):-threshold]
    
    # 計算最近動作與前一批動作的相似度
    similarity_count = 0
    for i in range(threshold):
        # 使用簡單字符串相似度
        current = recent_actions[i]
        previous = previous_actions[i]
        
        # 如果動作類型、參數(shù)等關(guān)鍵信息相似
        if current['tool'] == previous['tool'] and \
           self._params_similarity(current['params'], previous['params']) > similarity_threshold:
            similarity_count += 1
    
    # 如果超過一定比例的動作重復(fù)，判定為循環(huán)
    return similarity_count / threshold > 0.7

def _params_similarity(self, params1, params2):
    """計算兩組參數(shù)的相似度"""
    # 簡化實現(xiàn)，實際使用中可以采用更復(fù)雜的相似度算法
    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)

在執(zhí)行流程中添加循環(huán)檢測：

# 在執(zhí)行流程中使用循環(huán)檢測
def run(self, prompt):
    actions_history = []
    
    for step in range(self.max_steps):
        action = self.plan_next_action(prompt)
        actions_history.append(action)
        
        # 檢測是否陷入循環(huán)
        if len(actions_history) > 6 and self.is_in_loop(actions_history):
            logger.warning("檢測到執(zhí)行循環(huán)，嘗試重新規(guī)劃...")
            # 添加特殊提示，幫助模型跳出循環(huán)
            prompt += "\n\n[系統(tǒng)提示]: 檢測到可能的執(zhí)行循環(huán)，請嘗試不同的解決方案或工具。"
            continue
        
        result = self.execute_action(action)
        
        if self.is_task_complete():
            return result
    
    return "達(dá)到最大步驟數(shù)，任務(wù)未完成"

文件保存問題的實際解決

針對"更改了file_path控制臺輸出文件已保存，但實際上并沒有保存"的問題，修改FileSaver工具：

# 改進(jìn)的FileSaver工具實現(xiàn)
def save_file_with_verification(self, content, file_path, overwrite=False):
    """保存文件并驗證成功與否"""
    # 規(guī)范化路徑
    file_path = os.path.abspath(file_path)
    
    # 檢查目錄是否存在，不存在則創(chuàng)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"創(chuàng)建目錄失敗: {dir_path}, 錯誤: {str(e)}"
    
    # 檢查文件是否已存在
    if os.path.exists(file_path) and not overwrite:
        return f"文件已存在且未設(shè)置覆蓋: {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)
        
        # 驗證文件是否成功保存
        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"文件保存失敗，雖然沒有報錯但文件為空: {file_path}"
    except Exception as e:
        return f"保存文件出錯: {str(e)}"

Manus出現(xiàn)短短幾小時開源社區(qū)就有了復(fù)刻開源版本OpenManus，說明Manus確實具備較強的創(chuàng)新性和吸引力，有了開源項目，讓我們這些沒錢沒設(shè)備的普通開發(fā)者也可以體驗嘗試AI的創(chuàng)造力讓人十分激活

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