Збираємо власного AI-агента Manus: Покрокова інструкція для гіків

Збираємо власного AI-агента як Maniu: Інструкція для гіків від Casey Byte

Привіт, гіки! Casey Byte з вами, і сьогодні ми зануримося. Цікаво, у світ створення власного AI-агента, подібного до Manis. Не хвилюйтеся, це не буде надто складно.

Що таке приблизно, Manus і чому це круто?

Manus це перший загальний AI-агент. Забудьте про звичайних чат-ботів, це справді автономний агент, який здатен втілювати ваші ідеї в реальність. Ви просто даєте йому промпт, і він виконує необхідні дії.

У демонстраційному відео Manis показує чудові результати, генеруючи графіки та таблиці. Це особливо корисно для тих, хто займається типу, аналізом акцій або розсилає інформацію через newsletters.

Обмеження відкритого коду Manus

Хоча ідея. Manis захоплює, реалізація відкритого коду має свої недоліки. Все генерується у вигляді простого HTML та CSS, що ускладнює підтримку проєкту. Було б краще, якби Manis використовував React або Next. js для більш структурованого коду.

Попри це, навіть у такому вигляді, Manis може бути корисним інструментом. Більше того,

Покрокова інструкція зі створення AI-агента з використанням відкритого коду Manus

1. Встановлення Conda:

• Перейдіть на сайт Conda та завантажте безкоштовну версію.
• Пропустіть реєстрацію (або залиште свою електронну адресу, якщо бажаєте).
• Додайте шлях до Conda до змінних середовища. Перейдіть до змінних середовища, виберіть “Path” та додайте шлях. До папки Scripts та Library у вашій інсталяції Conda.

2. Налаштування віртуального середовища:

• Створіть пусту папку для проєкту та скопіюйте її шлях.
• Відкрийте PowerShell від імені адміністратора.
• Перейдіть до папки проєкту за допомогою команди cd [шлях_до_папки]. Чесно кажучи,
• Введіть conda init для ініціалізації Conda.
• Введіть conda activate openManis для активації віртуального середовища (можливо, вам доведеться спочатку створити його за допомогою команди conda create -n openManis python=3. До речі, 9).
• Клонуйте репозиторій Manis за допомогою команди git clone [посилання_на_репозиторій].

3. Налаштування конфігураційного файлу:

• Перейдіть до папки з клонованим репозиторієм.
• Введіть code. для відкриття проєкту у Visual Studio Code (або іншому IDE).
• Відкрийте файл config хоча json у папці config.
• Вкажіть модель (наприклад, “gemini-2. 0-flash”), базовий URL для Gemini та свій API-ключ.

{ "model": "gemini-2. 0-flash", "base_url": "https://generative-ai-models. Справа в тому, що googleapis. Цікаво, com/v1beta", "api_key": "YOUR_API_KEY" } 

4. Встановлення залежностей:

• У PowerShell перейдіть до папки з проєктом.
• Введіть pip install -r requirements. Відверто кажучи, txt для встановлення необхідних бібліотек хоча

5. Запуск AI-агента:

• Введіть python main і py для запуску.
• Тепер ви можете вводити свої промпти та дивитися, як Manis їх виконує.

Враження від відкритого коду Manus

Відверто кажучи, враження неоднозначні. Під час тестування я зіткнувся з деякими проблемами:

• Проблеми зі структурованими. Даними: Іноді Manus не вдається правильно обробити відповіді від API штучного інтелекту.
• Нестабільність: Іноді необхідно натискати Enter під час виконання кроків, щоб продовжити роботу.

Попри це, я бачу потенціал у цьому проєкті. Аналіз ескізів і отримання рекомендацій – це корисна функція.

Порівняння з іншими інструментами

Після тестування з Grock, Gemini, OpenAI та Claude 3. 7, я все ще віддаю перевагу Cursor. Можливо, це через мою прихильність до цього інструменту, але, на мою думку, відкритий код Manis відповідає лише 2% можливостей Cursor.

Висновок

Відкритий код Manus – це цікавий проєкт з великим потенціалом. До речі, хоча він ще не досконалий, він може бути корисним для тих, хто шукає спосіб автоматизувати певні завдання та отримати нові ідеї.

Дякую за увагу але сподіваюся, ця стаття була корисною. До зустрічі в наступному відео!

P. S. Не забудьте поділитися своїми думками про відкритий код Manus у коментарях!