在 OpenManus / LangManus 类应用集成 GenStudio API

Manus 的出现推动了一批轻量化、可互操作的开源框架兴起，聚焦于真实世界的自主性与多智能体协作。在这些框架中，引入推理能力、视觉理解等模型成为实现复杂任务理解与决策的关键。GenStudio 平台提供了丰富的相关 API 支持，助力智能体更高效地感知与行动。

本教程将指导在以下框架中配置 GenStudio API 服务。

• OpenManus
• LangManus

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获取 API 密钥

预置模型 API 服务有 API 频率限制。企业级用户如使用预置模型，可联系无问芯穹调整限额。

在 OpenManus 中使用

OpenManus 是来自 MetaGPT 团队的 Manus 复刻框架。

1. 安装 OpenManus。

2. 安装完成后，在 config 目录找到 config.example.toml，创建自己的配置文件 config.toml。

   # Global LLM configuration 
   [llm]
   model = "qwq-32b" # 需要支持 Function Calling 的模型
   base_url = "https://cloud.infini-ai.com/maas/v1"
   api_key = "GENSTUDIO_API_KEY"
   max_tokens = 16384
   temperature = 0.6
   
   # Optional configuration for specific LLM models
   [llm.vision]
   model = "qwen2.5-vl-72b-instruct"
   base_url = "https://cloud.infini-ai.com/maas/v1"
   api_key = "GENSTUDIO_API_KEY"
   ```​

NOTE

首次配置时建议使用以上模型组合。请注意注释掉其他 [llm] 和 [llm.vision] 配置。

在 LangManus 中使用

LangManus 官方仓库已不再提供。以下使用 fork 进行演示。

1. 安装 Darwin-lfl/langmanus。

2. 安装完成后，在项目根目录找到 .env.example，创建自己的配置文件 .env。

   # LLM Environment variables
   
   # Reasoning LLM 需要使用推理模型
   REASONING_API_KEY=GENSTUDIO_API_KEY
   REASONING_BASE_URL=https://cloud.infini-ai.com/maas/v1
   REASONING_MODEL=qwq-32b
   
   # Non-reasoning LLM 
   BASIC_API_KEY=GENSTUDIO_API_KEY
   BASIC_BASE_URL=https://cloud.infini-ai.com/maas/v1
   BASIC_MODEL=qwen2.5-32b-instruct
   
   # Vision-language LLM 需要使用视觉模型
   VL_API_KEY=GENSTUDIO_API_KEY
   VL_BASE_URL=https://cloud.infini-ai.com/maas/v1
   VL_MODEL=qwen2.5-vl-72b-instruct
   
   # Application Settings
   DEBUG=True
   APP_ENV=development
   
   # Add other environment variables as needed
   TAVILY_API_KEY=tvly-xxx # 此处请更换为您自行申请的 TAVILY API KEY。 
   # CHROME_INSTANCE_PATH=/Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome

NOTE

首次配置时强烈建议使用以上模型组合。

查找可用模型

推理能力、多模态模型及视觉语言模型是实现复杂任务理解与决策的关键，部分服务依赖 Function Calling 能力。以上配置实例已经给出了推荐的模型组合。

如果需要查找其他支持 Function Calling、视觉理解等能力的模型，请前往 GenStudio 模型广场，在左侧通过「工具调用」「视觉理解」等标签进行筛选。

模型广场