1. 为什么大家都在找 OpenManus 的本地替代方案OpenManus 是 MetaGPT 团队在 GitHub 上开源的一个本地 AI Agent 项目定位很直接把 Manus 演示里那套自主规划、调用工具、操作浏览器、生成报告的链路用可本地部署的代码复刻出来。它适合谁适合想研究 Agent 工具调用原理、想自己改造一个专属助理、又不想被邀请码和排队卡住的开发者。核心检索词就三个OpenManus、AI Agent、playwright。但真跑起来很多人卡在同一个地方模型接入。OpenManus 默认走 OpenAI 的接口国内直连不稳定换成别的模型又要改config.toml里的base_url、api_key、model三件套稍有不慎就是 401 或 404。这篇不聊激活码也不聊谁复刻得快只解决一件事——用 TaoToken 的统一 Key 和 API 通道把 OpenManus 的模型层配通再用 playwright 跑一个浏览器自动化任务验证整条工具调用链路是活的。我试过把模型层和工具层分开调模型层通了Agent 才能想playwright 通了Agent 才能做。两个都通python main.py才会真的动起来。下面按这个顺序来。2. TaoToken 前置准备Key、通道与 settings.json 骨架TaoToken 在这里扮演的角色是统一模型入口。你不需要为每个模型单独申请 Key、记不同的 base_url而是拿一个 Key通过同一个 API 通道去调不同模型。对 OpenManus 这种要在配置里写死base_url的项目来说少改一处就少一个坑。先拿 Key。打开控制台进 API Keys 页面创建一个控制台入口https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewriteAPI Keys 页面https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite创建后复制那串 Key形如sk-xxxx只显示一次先存到本地临时文件里。API 通道地址统一用https://taotoken.net/api注意这个地址不带任何查询参数直接作为base_url的基础。OpenManus 走的是 OpenAI 兼容协议所以base_url通常要写到/v1这一层具体以你调用时的路径为准下面配置里我会写清楚。关于settings.jsonOpenManus 不同分支的配置文件命名不完全一样早期版本用config/config.toml较新的分支和部分衍生项目会读settings.json。这篇给的是settings.json骨架同时把等价的config.toml写法也列出来你按自己 clone 下来的仓库实际结构选一个即可。判断方法很简单看仓库根目录或config/下有没有settings.json有就用 JSON没有就用 TOML。settings.json骨架如下重点是llm段{ llm: { model: gpt-4o, base_url: https://taotoken.net/api/v1, api_key: sk-你的TaoTokenKey, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 }, llm_vision: { model: gpt-4o, base_url: https://taotoken.net/api/v1, api_key: sk-你的TaoTokenKey, max_tokens: 4096, temperature: 0.0 } }如果你用的是config.toml等价写法是[llm] model gpt-4o base_url https://taotoken.net/api/v1 api_key sk-你的TaoTokenKey max_tokens 4096 temperature 0.0 [llm.vision] model gpt-4o base_url https://taotoken.net/api/v1 api_key sk-你的TaoTokenKey max_tokens 4096 temperature 0.0两个字段名要留意JSON 里是llm_visionTOML 里是[llm.vision]别写混。temperature设 0.0 是为了让 Agent 的规划步骤更稳定减少它自由发挥导致工具参数乱填。注意model字段填什么取决于你在 TaoToken 通道里想调哪个模型。填gpt-4o就走对应模型想换别的把model改成目标模型名即可base_url和api_key不用动。这就是统一通道的好处。3. 可复制配置从 clone 到 playwright 内核就绪这一节是完整可跟做的步骤命令都能直接复制。假设你已经装好 conda 和 git。第一步建环境、拉代码、装依赖conda create -n open_manus python3.12 -y conda activate open_manus git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus pip install -r requirements.txt第二步生成配置文件。先看仓库里有没有示例文件ls config/如果看到config.example.toml就复制一份cp config/config.example.toml config/config.toml然后把上面第 2 节的 TOML 内容填进去。如果仓库读的是settings.json直接在根目录或config/下新建settings.json填入第 2 节的 JSON 内容。第三步装 playwright 的 chromium 内核。这一步是 OpenManus 能操作浏览器的前提不装的话 Agent 一调用浏览器工具就报找不到 executableplaywright install chromium装完可以验证一下内核路径是否存在python -c from playwright.sync_api import sync_playwright; p sync_playwright().start(); print(p.chromium.executable_path); p.stop()能打印出一个 chromium 可执行文件路径就说明内核就绪。第四步确认模型配置能被读到。写个小脚本直接打配置import json, os path settings.json if os.path.exists(path): with open(path, r, encodingutf-8) as f: cfg json.load(f) print(model:, cfg[llm][model]) print(base_url:, cfg[llm][base_url]) print(key prefix:, cfg[llm][api_key][:6]) else: print(settings.json 不存在检查是否用的是 config.toml)跑出来base_url是https://taotoken.net/api/v1、key prefix是sk-xxx的前几位就对了。4. 验证请求先单独测模型再跑 playwright 任务配置对不对别急着python main.py先单独发一次模型请求把模型层和工具层解耦验证。模型层验证用 curl 直接打 TaoToken 通道curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey \ -d { model: gpt-4o, messages: [{role: user, content: 只回复两个字通了}], temperature: 0.0 }返回体里choices[0].message.content是通了说明 Key、通道、模型名三者匹配。如果这里就报 401是 Key 问题报 404多半是base_url少了或多了/v1报模型不存在是model名写错。模型层通了再验证 playwright 工具层。写一个最小脚本让浏览器真的打开一个页面并取标题from playwright.sync_api import sync_playwright with sync_playwright() as p: browser p.chromium.launch(headlessTrue) page browser.new_page() page.goto(https://example.com, timeout30000) print(title:, page.title()) browser.close()打印出title: Example Domain说明 playwright 链路正常。这一步和模型无关是纯工具验证先把它跑通后面 Agent 调用浏览器时就不会把工具坏了误判成模型坏了。两层都通之后再跑 OpenManus 主程序python main.py在交互提示里输入一个轻量任务比如打开 example.com 并告诉我页面标题。观察日志里是否出现工具调用记录模型先输出一个调用 playwright 的意图框架执行浏览器动作再把结果回传给模型。日志里能看到tool相关的调用与返回就说明整条链路是活的。如果你想先在对话里确认模型行为也可以直接用模型对话页面测同一句话模型对话https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentchatutm_campaignrewrite5. 本篇常见错排查跑不通基本集中在下面几类按现象对号入座。报 401 Unauthorized。Key 没填对或者复制时带了空格。检查api_key字段是不是完整的sk-开头字符串前后无引号外的空白。也可能是 Key 被删了回 API Keys 页面确认状态。报 404 Not Found。九成是base_url路径问题。OpenManus 走 OpenAI 兼容协议base_url一般要写到/v1。写成https://taotoken.net/api可能缺一层写成https://taotoken.net/api/v1/末尾多斜杠也可能出问题统一用https://taotoken.net/api/v1。报 model not found。model字段名和通道里可用的模型名不一致。先用第 4 节的 curl 单独测确认这个模型名能通再写回配置。playwright 报 executable doesnt exist。没装内核或者装到了别的 Python 环境。确认当前是open_manus环境再跑一次playwright install chromium。Agent 一直重复爬同一个网站。这是 OpenManus 本身的行为问题不是配置问题。它内部工具链和步骤规划有固定逻辑换提示词不一定立刻改变已加载的上下文。遇到这种情况重启进程再跑别在同一个会话里反复换任务。浏览器被目标站拦截。playwright 默认没有处理指纹和反爬访问有验证码的站点很容易被挡。这是工具层能力边界不是模型层问题。验证链路时优先用example.com这类无防护页面别一上来就爬复杂站点。配置改了不生效。确认你改的是程序实际读取的那个文件。有的分支读settings.json有的读config/config.toml两个都放着但只改了一个就会出现改了没用的错觉。6. 把链路跑通之后往哪走模型层用 TaoToken 统一通道配通工具层用 playwright 验证过OpenManus 的最小闭环就算成立了。接下来是把它用起来如果你主要做长期编码类任务、想让 Agent 持续跑工具调用可以看 Coding Plan它更适合这种高频、长链路的场景Coding Planhttps://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite接入细节和参数说明都在文档里配置项和这篇的字段能对上接入文档https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite如果你用的是 Claude Code 这类工具Anthropic 兼容的接入方式也有单独说明ClaudeCodeAnthropichttps://taotoken.net/claudecode-anthropic?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecode-anthropicutm_campaignrewrite最后给个实用建议OpenManus 的搜索工具默认走谷歌国内环境容易失败你可以参考源码把搜索部分换成国内可用的搜索接口这是它最值得改造的一处。改完再跑Agent 的找信息环节会顺很多。链路先通再谈改造顺序别反。