1. 为什么我要在本地复现 OpenManusOpenManus 是一个开源 Agent 项目核心定位是让开发者能在本地跑起一个类似 Manus 的智能助手你给它一句自然语言任务它会自己拆解步骤、调用工具、生成代码或报告最后把结果落到 workspace 目录里。它适合谁适合想理解 Agent 执行链路、想自己改工具集、又不想被闭源产品限制的 Python 开发者。我这次复现的目标很明确在 conda 隔离环境里把 OpenManus 跑通并且用 TaoToken 的统一 Key 接管模型调用这样不用在多个模型供应商之间来回切换配置。很多人卡住的地方不是代码本身而是环境依赖和模型通道。OpenManus 默认走的是 OpenAI 兼容接口如果你手上有多个模型的 Key配置会变得很碎。TaoToken 提供的是一个统一 API 通道base_url 指向https://taotoken.net/api用同一个 Key 就能调用不同模型这对 Agent 这种需要频繁切换模型的场景很实用。下面我从环境创建开始一步步带你跑通。2. TaoToken 前置准备拿到统一 Key 和通道地址在开始配置之前你需要先准备好 TaoToken 的 API Key。打开官网https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content注册登录后进入控制台创建 API Key。控制台地址是https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite在 API Keys 页面可以生成和复制 Key页面地址是https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite。拿到 Key 之后记住两个核心信息base_url 是https://taotoken.net/api这个地址不加任何 UTM 参数直接用于代码里的接口调用模型名称按你实际需要的填比如claude-sonnet-4-20250514或gpt-4o这类。如果你不确定该用哪个模型可以先到模型对话页面https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite试一下效果确认模型可用再写进配置。注意API Key 不要直接提交到 Git 仓库建议用环境变量或者本地 config 文件并加入 .gitignore。3. 可复制配置conda 环境 依赖 config.toml3.1 创建 conda 虚拟环境OpenManus 对 Python 版本有一定要求实测 Python 3.12 兼容性最好。先创建独立环境避免和你机器上其他项目的依赖打架conda create -n open_manus python3.12 -y conda activate open_manus激活后确认一下 Python 版本python --version # 预期输出Python 3.12.x3.2 克隆源码并安装依赖从 GitHub 拉取 OpenManus 源码然后安装 requirementsgit clone https://github.com/FoundationAgents/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt如果 pip 安装过程中遇到某个包编译失败通常是缺少系统级依赖。Ubuntu 下可以补一下sudo apt-get install -y build-essential python3-dev然后再重新执行pip install -r requirements.txt。这一步的依赖清单里包含 openai、pydantic、rich、playwright 等安装时间取决于网络耐心等它跑完。3.3 配置 config.toml 接入 TaoTokenOpenManus 用config/config.toml管理运行参数。先复制示例文件cp config/config.example.toml config/config.toml然后用编辑器打开config/config.toml找到 LLM 配置段改成下面这样[llm] model claude-sonnet-4-20250514 base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey max_tokens 4096 temperature 0.0 [llm.vision] model claude-sonnet-4-20250514 base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey这里的关键点base_url填https://taotoken.net/api不要加多余路径api_key填你在 TaoToken 控制台生成的 Keymodel填你想用的模型名。OpenManus 内部走的是 OpenAI SDK 兼容格式所以只要 base_url 和 Key 对就能正常发请求。3.4 settings.json 配置骨架部分版本的 OpenManus 还会读取config/settings.json来做工具和运行时的细粒度控制。如果你在项目里看到这个文件可以按下面的骨架填{ llm: { base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model: claude-sonnet-4-20250514 }, workspace: ./workspace, max_steps: 20, browser: { headless: true } }max_steps控制 Agent 最多执行多少步初次调试建议设小一点比如 10 到 20避免它跑飞。workspace是生成文件的落盘目录后面验证结果时会用到。4. 验证请求跑一次 Agent 任务并检查结果4.1 启动 OpenManus配置完成后在项目根目录执行python main.py如果一切正常终端会进入交互模式提示你输入 prompt。这时候输入一个具体任务比如生成一个用 PyTorch 训练 DDPG 的完整代码保存到 workspace 目录4.2 观察 Agent 执行链路输入后OpenManus 会开始工作。你会看到终端里逐步输出它的思考过程和工具调用先分析任务然后决定写文件接着调用 Python 执行环境去验证代码能不能跑。整个过程是流式的每一步都有日志。如果你看到类似下面的输出说明模型通道已经通了[Agent] Thinking... [Tool] Writing file: workspace/ddpg_train.py [Tool] Executing: python workspace/ddpg_train.py [Result] Training started, reward: -1200.54.3 检查生成结果任务结束后进入 workspace 目录看看生成了什么ls workspace/ # 预期看到 ddpg_train.py 或类似文件打开生成的代码文件确认内容完整、没有截断。然后你可以手动跑一次cd workspace pip install torch gym numpy python ddpg_train.py如果代码能正常启动训练并输出 reward说明从模型调用到代码生成再到本地执行的闭环已经打通。这一步也间接验证了 TaoToken 的 API 通道在 Agent 场景下是稳定的。5. 本篇常见错排查5.1 报错 401 Unauthorized最常见的原因是 api_key 填错或者 base_url 写成了https://taotoken.net/api/末尾多了斜杠。检查 config.toml 里的base_url是否严格等于https://taotoken.net/apiKey 是否完整复制没有空格。如果确认无误还是 401到 TaoToken 控制台重新生成一个 Key 再试。5.2 报错 ModuleNotFoundError说明依赖没装全。先确认 conda 环境激活了conda activate open_manus which python # 应该指向 conda 环境下的 python然后重新执行pip install -r requirements.txt。如果某个包版本冲突可以尝试pip install --upgrade pip后再装。5.3 Agent 卡在 Thinking 不动通常是模型响应超时或者 max_tokens 设得太小。把max_tokens调到 4096 以上temperature设为 0.0 减少随机性。如果还是卡检查网络是否能正常访问https://taotoken.net/api可以用 curl 测一下curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的Key \ -H Content-Type: application/json \ -d {model:claude-sonnet-4-20250514,messages:[{role:user,content:hi}]}如果能返回 JSON说明通道没问题问题在 OpenManus 配置侧。5.4 生成的代码跑不起来OpenManus 生成的代码是模型根据 prompt 即时写的不一定一次就能跑。常见问题是缺少 import 或者环境变量没设。你可以把报错信息再喂回给 Agent让它自己修刚才生成的代码报错ModuleNotFoundError: No module named gym 请修复并重新生成Agent 会读取 workspace 里的文件定位问题后重写。这也是 OpenManus 比单纯代码生成工具更实用的地方——它能根据执行反馈迭代。6. 后续怎么用 TaoToken 扩展你的 Agent跑通基础流程后你可以做几件事让 Agent 更顺手。第一把模型换成更适合代码任务的版本在 TaoToken 的模型对话页面https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite先对比效果确认后再写进 config.toml。第二如果你打算长期跑编码类 Agent 任务可以了解 Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite它在高频调用场景下更划算。第三接入文档在https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite里面有完整的接口说明和参数列表遇到配置问题可以先查文档。如果你用的是 Claude Code 这类工具做 Agent 开发Anthropic 兼容通道的说明在https://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecode-anthropicutm_campaignrewrite配置逻辑和本文类似把 base_url 和 Key 填对就行。整个流程的核心就一句话环境隔离用 conda模型通道用 TaoToken 统一 KeyAgent 执行结果落到 workspace 里验证。跑通一次之后后面换模型、加工具、改 prompt 都是在这个骨架上做增量。