站长注：详细介绍如何在开源AI代理框架OpenManus中配置接入Claude和Deepseek API，实现多模型能力整合，提升AI代理的智能水平。
随着Manus 的爆火和一码难求，OpenManus作为MetaGPT社区推出的开源替代方案，提供了灵活且可定制的AI代理开发框架。本文将详细介绍如何通过API易平台在OpenManus中接入Claude和Deepseek这两款强大的大模型API，让你的AI代理同时具备Claude的混合推理能力和Deepseek的中文优化特性。
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OpenManus 背景介绍
什么是OpenManus？
OpenManus是一个由MetaGPT社区开发的开源AI代理框架，旨在提供Manus AI的社区驱动替代方案。它允许开发者创建能够基于用户指令执行任务的AI代理，具有以下核心特点：
- 开源灵活性：完全开源的代码库，允许开发者自由定制和扩展
- API优先设计：易于与其他工具和服务集成
- 成本效益：免费使用，无隐藏费用
- 社区支持：活跃的贡献者和插件生态系统
OpenManus利用大型语言模型（如GPT-4o）作为其核心推理引擎，但其模块化设计允许开发者轻松替换底层模型，这正是我们今天要探讨的主题。
为什么要接入多种模型？
在AI代理开发中，不同的大模型各有所长：
- Claude模型优势：
- 混合推理系统，能在标准思维和扩展思维间切换
- 卓越的编程和推理能力
- 强大的上下文理解能力
- 思考过程可视化（思维推理模式）
- Deepseek模型优势：
- 中文优化，对中文内容理解更准确
- 强大的代码生成和理解能力
- 推理能力出色，特别是deepseek-reasoner版本
- 成本效益高，性价比优势明显
通过在OpenManus中集成多种模型，你可以根据不同任务的需求灵活切换，充分发挥各个模型的优势，构建更智能、更全面的AI代理系统。
OpenManus接入多模型API步骤
1. 环境准备
首先，我们需要设置OpenManus的开发环境：
- 创建Conda环境：
conda create -n open_manus python=3.12 conda activate open_manus - 克隆OpenManus仓库：
git clone https://github.com/mannaandpoem/OpenManus.git cd OpenManus - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt
2. 获取API易密钥
在接入Claude和Deepseek API之前，我们需要获取API易平台的密钥：
- 注册API易账号：
- 访问API易注册页面
- 完成注册并登录
- 在后台的【令牌】栏目，获取API密钥
- 确认模型可用性：
- 在API易后台查看可用模型列表
- 确认Claude和Deepseek模型状态
- 了解各模型的价格和特点
3. 配置OpenManus接入多模型
OpenManus使用TOML格式的配置文件来管理设置。我们需要修改配置文件以支持Claude和Deepseek模型：
- 创建配置文件：
cp config/config.example.toml config/config.toml - 编辑配置文件：
使用你喜欢的文本编辑器打开config/config.toml，我们将添加多模型支持。
方法一：使用OpenAI兼容接口（推荐）
API易提供与OpenAI完全兼容的接口，这使得我们可以通过简单修改配置来支持Claude和Deepseek模型：
[llm]
# 默认模型配置
model = "gpt-4o"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥" # 替换为你的实际密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# Claude模型配置
[llm.claude]
model = "claude-3-7-sonnet-20250219" # 或使用 claude-3-7-sonnet-20250219-thinking 思维推理版本
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥" # 替换为你的实际密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# Deepseek模型配置
[llm.deepseek]
model = "deepseek-chat" # 或使用 deepseek-reasoner 推理增强版本
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥" # 替换为你的实际密钥
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
方法二：使用模型特定的SDK（可选）
如果你希望使用模型原生SDK，可以安装相应的包并配置如下：
# 安装Claude SDK
pip install anthropic
# 安装OpenAI SDK（用于Deepseek）
pip install openai
然后修改配置文件：
[llm]
# 默认模型配置
provider = "openai"
model = "gpt-4o"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# Claude模型配置
[llm.claude]
provider = "anthropic"
model = "claude-3-7-sonnet-20250219"
api_key = "你的API易密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
# Deepseek模型配置
[llm.deepseek]
provider = "openai"
model = "deepseek-chat"
base_url = "https://vip.apiyi.com/v1"
api_key = "你的API易密钥"
max_tokens = 4096
temperature = 0.0
4. 修改OpenManus代码支持多模型
为了让OpenManus能够灵活切换不同的模型，我们需要修改代码。以下是一个简化的示例，展示如何在OpenManus中实现模型切换功能：
- 创建模型管理器：
在项目根目录下创建一个新文件model_manager.py：
import os
import toml
from openai import OpenAI
import anthropic
class ModelManager:
def __init__(self, config_path="config/config.toml"):
self.config = toml.load(config_path)
self.current_model = "default"
self.clients = {}
self._initialize_clients()
def _initialize_clients(self):
# 初始化默认模型
default_config = self.config["llm"]
self.clients["default"] = self._create_client(default_config)
# 初始化其他模型
for model_name, model_config in self.config.get("llm", {}).items():
if isinstance(model_config, dict):
self.clients[model_name] = self._create_client(model_config)
def _create_client(self, config):
provider = config.get("provider", "openai")
if provider == "anthropic":
return {
"client": anthropic.Anthropic(api_key=config["api_key"]),
"config": config,
"provider": "anthropic"
}
else: # 默认使用OpenAI兼容接口
return {
"client": OpenAI(
api_key=config["api_key"],
base_url=config.get("base_url", "https://api.openai.com/v1")
),
"config": config,
"provider": "openai"
}
def switch_model(self, model_name):
if model_name in self.clients:
self.current_model = model_name
return True
return False
def get_current_client(self):
return self.clients[self.current_model]
def get_completion(self, messages, **kwargs):
client_data = self.get_current_client()
client = client_data["client"]
config = client_data["config"]
provider = client_data["provider"]
# 合并配置和传入的参数
params = {
"model": config["model"],
"max_tokens": config.get("max_tokens", 4096),
"temperature": config.get("temperature", 0.0)
}
params.update(kwargs)
if provider == "anthropic":
# 转换消息格式为Anthropic格式
anthropic_messages = []
for msg in messages:
anthropic_messages.append({
"role": msg["role"],
"content": msg["content"]
})
response = client.messages.create(
messages=anthropic_messages,
model=params["model"],
max_tokens=params["max_tokens"],
temperature=params["temperature"]
)
return response.content.text
else:
# 使用OpenAI兼容接口
response = client.chat.completions.create(
messages=messages,
model=params["model"],
max_tokens=params["max_tokens"],
temperature=params["temperature"]
)
return response.choices.message.content
- 集成到OpenManus主程序：
修改OpenManus的主程序文件（通常是main.py或类似文件），引入我们的模型管理器：
from model_manager import ModelManager
# 初始化模型管理器
model_manager = ModelManager()
# 在需要使用LLM的地方
def process_user_input(user_input):
# 检查是否是模型切换命令
if user_input.startswith("/model "):
model_name = user_input.split(" ").strip()
if model_manager.switch_model(model_name):
return f"已切换到 {model_name} 模型"
else:
return f"模型 {model_name} 不可用，请检查配置"
# 正常的对话处理
messages = [{"role": "user", "content": user_input}]
response = model_manager.get_completion(messages)
return response
# 主循环
def main():
print("欢迎使用OpenManus多模型版本！")
print("可用命令：")
print(" /model default - 切换到默认模型")
print(" /model claude - 切换到Claude模型")
print(" /model deepseek - 切换到Deepseek模型")
while True:
user_input = input("\n请输入指令: ")
if user_input.lower() in ["exit", "quit", "/exit", "/quit"]:
break
response = process_user_input(user_input)
print(f"\n{response}")
if __name__ == "__main__":
main()
5. 运行OpenManus
完成上述配置和代码修改后，你可以运行OpenManus并测试多模型功能：
python main.py
现在，你可以使用以下命令在不同模型之间切换：
/model default– 切换到默认模型（GPT-4o）/model claude– 切换到Claude模型/model deepseek– 切换到Deepseek模型
多模型应用场景
1. 智能客服系统
在构建智能客服系统时，可以根据不同类型的查询选择最适合的模型：
- 一般问题：使用Deepseek-chat处理日常简单查询，响应速度快，成本低
- 技术支持：使用Claude处理复杂的技术问题，利用其强大的推理能力
- 中文用户：对中文用户自动切换到Deepseek模型，提供更自然的交流体验
2. 内容创作助手
内容创作助手可以根据不同的创作需求选择合适的模型：
- 创意构思：使用Claude的思维推理模式，获取详细的思考过程
- 中文写作：使用Deepseek优化中文内容生成
- 多语言翻译：根据语言对选择最适合的模型
3. 编程开发助手
在编程开发场景中，不同模型各有所长：
- 算法设计：使用Claude的思维推理模式，获得详细的算法设计思路
- 代码生成：使用Deepseek生成高质量代码
- 代码解释：根据代码语言和复杂度选择合适的模型
多模型集成最佳实践
1. 模型选择策略
为了最大化多模型集成的效益，建议采用以下策略：
- 任务导向选择：
- 简单对话和信息查询 → Deepseek-chat
- 复杂推理和问题解决 → Claude思维推理模式
- 代码生成和分析 → 根据语言选择Deepseek或Claude
- 语言导向选择：
- 中文内容处理 → Deepseek
- 英文内容处理 → Claude
- 多语言混合 → 根据主要语言选择
- 成本导向选择：
- 高频简单任务 → Deepseek（成本较低）
- 关键复杂任务 → Claude（质量优先）
2. 提示词优化
针对不同模型，提示词设计也应有所不同：
- Claude提示词优化：
请使用扩展思维模式分析以下问题... 请详细解释你的思考过程... - Deepseek提示词优化：
请用专业且准确的中文回答以下问题... 请生成高质量的代码，并解释关键部分...
3. 上下文管理
在多模型系统中，上下文管理尤为重要：
- 上下文传递：切换模型时，确保关键上下文信息被正确传递
- 上下文压缩：定期总结长对话，减少token消耗
- 上下文分离：为不同类型的任务维护独立的上下文
4. 错误处理与回退机制
健壮的多模型系统应具备完善的错误处理机制：
def get_model_response(prompt, model_name="default"):
try:
# 尝试使用指定模型
model_manager.switch_model(model_name)
return model_manager.get_completion([{"role": "user", "content": prompt}])
except Exception as e:
print(f"模型 {model_name} 调用失败: {e}")
# 回退到默认模型
model_manager.switch_model("default")
return model_manager.get_completion([{"role": "user", "content": prompt}])
常见问题解答
Q1：如何判断应该使用哪个模型？
A：可以基于以下因素选择模型：
- 任务复杂度：简单任务用Deepseek，复杂推理用Claude
- 语言需求：中文优先考虑Deepseek，英文可选Claude
- 成本考虑：预算有限时优先使用Deepseek
- 特殊能力需求：需要看到思考过程时选择Claude思维推理模式
你也可以实现自动模型选择，通过分析用户输入的内容和意图，自动选择最合适的模型。
Q2：如何处理模型之间的风格差异？
A：不同模型的回答风格可能有所不同，可以通过以下方法统一体验：
- 使用统一的系统提示词设定一致的回答风格
- 实现后处理函数，统一格式化不同模型的输出
- 在UI层面明确标识当前使用的模型，设置用户预期
Q3：如何优化多模型系统的成本？
A：控制多模型系统成本的策略包括：
- 为高频简单任务使用Deepseek等成本较低的模型
- 实现缓存机制，对常见问题的回答进行缓存
- 优化提示词，减少不必要的token消耗
- 设置合理的max_tokens限制，避免生成过长回答
- 实现用量监控，及时发现异常使用情况
Q4：如何处理模型API的限流问题？
A：API易平台提供稳定的API访问，但仍建议实现以下机制：
- 实现请求队列和重试机制
- 在高峰期实施请求节流
- 监控API调用状态，及时切换到可用模型
- 实现本地缓存，减少重复请求
Q5：如何评估不同模型的表现？
A：可以通过以下方法评估模型表现：
- 设计标准测试集，比较不同模型的回答质量
- 收集用户反馈，了解实际使用体验
- 监控关键指标，如响应时间、成功率、token消耗等
- 进行A/B测试，比较不同模型在特定场景下的表现
为什么选择API易接入多模型
1. 统一接口优势
API易平台提供统一的OpenAI兼容接口，使得接入多种模型变得简单：
- 代码复用：使用相同的代码结构调用不同模型
- 无缝切换：轻松在不同模型间切换，无需修改大量代码
- 简化维护：统一的接口减少了维护多套代码的负担
2. 稳定可靠的供给
API易确保稳定的模型供应：
- 多渠道资源：即使官方渠道暂时不可用，仍能提供服务
- 全球可访问：不受地区限制，全球用户均可使用
- 容量保障：足够的资源池确保高峰期稳定服务
3. 成本优势
通过API易使用多模型具有明显的成本优势：
- 统一计费：所有模型在一个平台统一计费，方便管理
- 透明定价：清晰的价格结构，无隐藏费用
- 灵活充值：支持小额起充，适合个人开发者和小团队
4. 技术支持
API易提供专业的技术支持：
- 中文支持：提供中文技术文档和支持服务
- 问题解决：快速响应API使用中的问题
- 最佳实践：提供各类模型的使用建议和最佳实践
总结：打造智能多模型AI代理
通过在OpenManus中集成Claude和Deepseek API，你可以构建一个更加智能、灵活的AI代理系统，能够根据不同任务的需求自动或手动切换最合适的模型。这种多模型集成方案充分发挥了各个模型的优势，同时通过API易平台的统一接口，大大简化了开发和维护工作。
无论你是构建个人助手、企业应用还是研究项目，这种多模型集成方案都能为你提供更强大、更全面的AI能力。现在，通过API易平台，这一前沿技术已对所有开发者开放，让我们一起探索AI代理的无限可能！
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本文作者：API易团队
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