OpenManus进阶指南：如何配置DeepSeek模型和百度搜索提升中文体验

引言

OpenManus 作为Manus的开源替代品之一，正受到越来越多开发者和研究者的关注。本文在之前的基础使用探索上，重点介绍如何将OpenManus 配置为使用DeepSeek模型 和百度搜索引擎 ，以提升中文环境 下的使用体验。同时，Manus近期也开启了收费模式，所以继续探索高效的开源AI代理系统替代方案也显得更有意义。

OpenManus与DeepSeek的完美结合

DeepSeek模型的优势

DeepSeek模型最近正好更新了V3 0324版本，如上图所示，其在Hugging Face的Agent排行榜上表现突出，是Top10里面唯一的国产模型，其最新版本具有以下几个显著优势：

强大的中文理解能力 ：DeepSeek 经过大量中文语料 训练，对中文语境的理解更为深入。
工具调用能力出色 ：在AI代理 评测中，DeepSeek展现出优秀的工具使用和任务规划能力。
推理成本较低 ：相比于GPT-4或Claude等模型，DeepSeek提供了更经济的选择，同时保持了不错的性能。
开源友好 ：DeepSeek提供了多种规模的模型，适合不同的硬件配置和应用场景。

如何配置OpenManus使用DeepSeek

要在OpenManus 中配置DeepSeek模型 ，需要修改配置文件config.toml。根据提供的配置信息，具体设置如下：

toml 复制代码

[llm]
model = "deepseek-chat"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
api_key = "your deepseek api key"
max_tokens = 8192                           # 响应中的最大token数
temperature = 0.0                           # 控制随机性

这里的关键配置项包括：

model：使用DeepSeek的"deepseek-chat"模型
base_url：DeepSeek API的端点URL
api_key：您的DeepSeek API密钥（需要替换为实际密钥）
max_tokens：设置为8192，确保有足够的输出空间
temperature：设置为0.0，使输出更加确定性和一致性

配置百度搜索作为默认搜索引擎

为什么选择百度搜索？

在中文环境 下，百度搜索引擎 通常能提供更加本地化和丰富的搜索结果，特别是对于中文内容和本地信息的查询。相比之下，默认的Google搜索时，很容易给出大量的繁体中文结果。

配置OpenManus 使用百度搜索可以：

获取更多简体中文资源 ：百度对中文网页的索引更为全面。
减少网络延迟 ：国内用户访问百度通常延迟更低。
避免搜索限制：某些国际搜索引擎在国内可能面临访问限制。

详细配置步骤

根据提供的配置文件，在OpenManus 中设置百度搜索 作为默认搜索引擎非常简单，只需在config.toml中添加以下配置：

toml 复制代码

[search]
# 设置默认搜索引擎为百度
engine = "Baidu"
# 备用搜索引擎顺序，当百度搜索失败时将按此顺序尝试
fallback_engines = ["Bing", "Google"]

这个配置表明：

OpenManus 将优先使用百度作为默认搜索引擎
如果百度搜索因某种原因失败，系统会自动尝试使用Bing
如果Bing也失败，最后会尝试使用Google

此外，配置文件中还有两个可选的配置项：

toml 复制代码

retry_delay = 60    # 当所有搜索引擎因速率限制失败时，重试前等待的秒数，默认60秒
max_retries = 3     # 当所有搜索引擎失败时，最大重试次数，默认3次

如果需要调整重试策略，可以根据需要修改retry_delay和max_retries的值。

OpenManus+DeepSeek+百度搜索的实际应用案例

接下来，我们通过几个实际案例来测试OpenManus +DeepSeek +百度搜索 组合的效果。这种中文AI代理系统在多种场景下都表现出色。

案例一：自动化研究报告生成

使用OpenManus +DeepSeek +百度搜索 组合，可以高效生成中文研究报告 ，比如给OpenManus发送如下任务：

研究人工智能在中国教育领域的应用现状，生成一份包含当前主要应用场景、技术挑战与解决方案、未来发展趋势的报告，并保存为markdown格式。

OpenManus会：

使用百度搜索 获取最新的中文资料
如果百度搜索受限，会自动尝试Bing和Google作为备用
通过DeepSeek模型理解和整合信息
生成结构化报告并保存

案例二：网页数据提取和分析

使用OpenManus +DeepSeek +百度搜索 组合，还可以高效提取和分析网页数据，比如给OpenManus发送如下任务：

aigcrank.cn/top/202412g...

OpenManus会：

打开网页，提取表格数据
转成csv文件存在本地
使用Python数据分析库处理数据
生成可视化图表
通过DeepSeek模型 提供中文分析见解

该方案的高性价比分析

根据Manus官网的收费和积分使用说明，单次简单任务差不多需要消耗200积分，也就是2美元左右。而Manus的最低套餐也要39美元/月，如下图所示，专业套餐更是需要200美元/月。所以如果我们使用OpenManus的时候，可以将成本控制在每次任务2美元以下，就非常值得尝试了。

作为参考，在使用DeepSeek模型 时，我前面提到的两个案例，都没有超过1元人民币的成本，所以OpenManus +DeepSeek 的中文AI代理系统性价比非常高，真的鼓励大家多多尝试各种使用场景，多多交流！

结论与展望

通过将OpenManus 配置为使用DeepSeek模型 和百度搜索引擎 ，可以构建一个高效、低成本且适合中文环境 的AI代理系统 。配置过程非常简单，只需在config.toml文件中设置相应参数即可。这一组合不仅能够提供接近商业产品Manus的功能体验，还能将成本控制在每次任务2美元以下，为研究者和开发者提供了经济实惠的选择。

特别值得注意的是，OpenManus 的搜索引擎配置非常灵活，允许设置主要搜索引擎和多个备用引擎，确保即使在某个搜索引擎不可用的情况下，任务仍然可以顺利完成。这种容错设计使得OpenManus 在各种中文网络环境下都能稳定运行。

随着DeepSeek模型 的不断更新和OpenManus 社区的持续发展，这一开源AI代理系统 方案的性能和功能还将进一步提升。对于想要探索AI代理技术 但预算有限的用户来说，OpenManus +DeepSeek +百度搜索 的组合无疑是一个值得尝试的中文AI解决方案。